本发明涉及智能控制，尤其涉及钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统。
背景技术：
：：1、智能控制
技术领域：
：是一个高度综合性的领域，包括自动化技术、计算机科学、人工智能和机器学习等多个学科的知识和技术。在该领域中，智能控制系统的设计和实现依赖于对复杂系统的精确监测、预测、优化和控制。这些系统能够自动适应环境变化，实现对工业过程、机器人、交通系统等的高效、智能化管理和控制。智能控制技术的目的是通过提高系统的智能化水平，来增强其性能、效率和可靠性，同时减少人为操作的需求。2、钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统是智能控制
技术领域：
：的一个具体应用实例，旨在通过构建钢铁生产过程的虚拟副本，实现对真实生产过程的模拟、监控和预测。目的是通过数字化手段优化生产流程，提高生产效率和产品质量，降低能耗和成本。数字孪生技术允许企业在虚拟环境中测试和验证生产策略，预测设备故障，以及实施维护计划，从而在不影响实际生产的情况下优化操作。3、虽然现有技术在提升系统智能化水平、增强性能效率与可靠性方面取得了显著成就，但在准确模拟和预测生产过程中随机波动与复杂反应动力学方面，仍存在精确度不足的问题。尤其在实时数据反馈与模型参数更新的同步性和灵敏度上，现有系统难以实现最优化配置，影响了生产过程的适应性和资源利用效率。此外，对于复杂生产决策的动态优化处理，尤其是在面对原材料质量波动和能源成本变化等外部因素时，现有方案在动态调整生产参数以维持产品质量和过程安全的能力上还有待提高。在生产流程形态分析、生产流程复杂性管理，以及基于微生态动态的系统优化方面，现有技术未能充分发掘并应用数学和生态学原理来优化和简化生产路径，从而在实现生产效率和系统稳定性的双重提升方面存在局限。技术实现思路1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统。2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，所述系统包括集成建模与仿真模块、生产优化与调控模块、流程与形态分析模块、认知动态决策模块、网络与稳定性管理模块、微生态调控优化模块、决策支持与策略优化模块、动态响应与调整模块；3、所述集成建模与仿真模块基于钢铁生产的物理和化学过程，采用连续时间马尔可夫链模型，描述生产过程中的状态转换概率，引入随机微分方程方法，模拟过程中的随机波动，并通过最大似然估计，根据实时监测数据调整模型参数，运用遗传算法，对模型结构进行优化，反映当前生产过程，生成初步动态模型；4、所述生产优化与调控模块基于初步动态模型，采用模型预测控制方法，设计预测模型预测未来的生产趋势，并结合混合整数线性规划算法，对连续和离散的生产控制变量进行优化，匹配原材料质量和能源成本的变化，生成优化的生产参数；5、所述流程与形态分析模块基于优化的生产参数，采用微分拓扑学方法，分析物流和信息流的拓扑结构，使用同伦分析识别生产过程中的关键结构特征和瓶颈，应用局部线性嵌入法，对生产路径进行优化，生成生产路径优化方案；6、所述认知动态决策模块基于生产路径优化方案，采用卷积神经网络，分析历史生产数据和当前状态，识别模式和趋势，运用深度q网络，进行策略优化，以及在循环变化的生产环境中的决策制定，生成认知优化决策结果；7、所述网络与稳定性管理模块基于认知优化决策结果，采用中心性分析和社区检测算法，对生产过程构建的复杂网络进行分析，识别网络中的关键节点和脆弱环节，通过模块化优化技术，调整网络结构，生成网络优化策略；8、所述微生态调控优化模块基于网络优化策略，采用dna测序技术和定量聚合酶链反应方法，分析冷却水中的微生物群落构成，结合机器学习模型，分析微生物组成与冷却效能之间的相互作用，并指导调控策略的制定，生成微生物调控方案；9、所述决策支持与策略优化模块基于初步动态模型、优化的生产参数、生产路径优化方案、认知优化决策结果、网络优化策略、微生物调控方案，采用数据融合技术整合数据，运用层次分析过程，评估多种决策方案的优劣，生成综合调整方案；10、所述动态响应与调整模块基于综合调整方案，采用模糊逻辑控制，对生产线的操作参数进行实时调整，结合突发事件的检测和响应，以及滚动时域优化，持续优化生产过程中的决策和控制策略，生成生产过程的适应性调整方案。11、本发明改进有，所述初步动态模型包括生产状态变量的概率分布、时间序列的波动模式、生产过程关键节点的响应函数，所述优化的生产参数包括调整后的炉温设置、碳和氧的投入比例、炼钢过程中的冷却速率，所述生产路径优化方案包括简化的物料搬运流程、重组的生产线布局、优化的信息反馈机制，所述认知优化决策结果包括基于趋势预测的原料购买计划、生产调度的自适应调整规则、应急响应的决策框架，所述网络优化策略包括优化的生产核心网络连接、物流配送路线和信息流透明度措施，所述微生物调控方案包括选定的抗生物污染化学品、定期的微生物群落监测计划、冷却水清洁和维护的定期频率，所述综合调整方案包括生产效能优化措施、能耗调整策略、环境排放控制方案，所述生产过程的适应性调整方案包括更新的生产效率指标、响应外部变化的调整记录、改进后的产品质量。12、本发明改进有，所述集成建模与仿真模块包括模型整合子模块、参数估计子模块、模型结构优化子模块；13、所述模型整合子模块基于钢铁生产的物理和化学过程，采用连续时间马尔可夫链模型，使用状态空间定义生产状态，转换矩阵指定从一个状态到另一个状态的概率，通过状态转换矩阵的构建进行状态间转换的概率描述，引入随机微分方程，通过euler-maruyama近似进行随机波动的模拟，生成状态转换与波动模型；14、所述参数估计子模块基于状态转换与波动模型，进行最大似然估计，利用梯度下降法调整参数，最大化观测数据的似然函数，通过设定初始参数估计值，学习率以及迭代次数，逐步优化模型参数，使模型参数能够匹配生产数据，生成参数优化模型；15、所述模型结构优化子模块基于参数优化模型，采用遗传算法进行模型结构的优化，通过定义适应度函数评估模型性能，采用选择、交叉和变异操作，模拟自然进化过程，选择操作根据适应度函数选出性能优异的模型，交叉操作通过随机选择模型参数的交叉点组合产生新的模型，变异操作通过随机改变模型参数中的部分值，并引入新的遗传多样性，重复执行直到捕捉最优的模型结构，生成初步动态模型。16、本发明改进有，所述生产优化与调控模块包括控制策略子模块、参数调整子模块、外部因素应对子模块；17、所述控制策略子模块基于初步动态模型，执行模型预测控制方法，构建控制和预测框架预测未来生产趋势，并据此调整控制策略，通过定义预测模型的状态空间表示，设置控制目标，利用滚动时间窗口技术，对每个时间段的生产过程进行预测，采用线性规划求解器确定在给定的约束条件下，生产参数的最优设置，动态调整生产线的运行参数，应对预测的生产需求和原材料供应状况，生成预测控制方案；18、所述参数调整子模块基于预测控制方案，采用混合整数线性规划算法对生产控制变量进行细化优化，通过定义包括连续和离散决策变量的优化问题，优化目标函数设置为生产成本最小化，并满足生产和安全约束条件，运用gurobi进行问题求解，通过调整算法参数，包括分支定界法的界限或切割平面策略，优化求解过程，生成生产参数调优方案；19、所述外部因素应对子模块基于生产参数调优方案，对外部因素进行分析和应对，通过收集和分析市场需求变化、原材料价格波动和能源供应情况信息，使用敏感性分析，评估外部因素对生产过程的潜在影响，采用场景分析方法模拟多种情况下的生产结果，并调整生产策略，包括改变原材料的使用计划和调整生产过程中的能源利用效率，生成优化的生产参数。20、本发明改进有，所述流程与形态分析模块包括拓扑结构分析子模块、瓶颈识别子模块、路径优化子模块；21、所述拓扑结构分析子模块基于优化的生产参数，执行微分拓扑学方法对物流和信息流的结构进行细化分析，通过构建物流和信息流在多维空间中的表示，并应用同调群和贝蒂数计算，识别组件中的关键拓扑特性，通过环和空洞，揭示物流和信息流中潜在的连通性和障碍点，包括利用matlab，进行拓扑不变量的计算，生成拓扑结构分析结果；22、所述瓶颈识别子模块基于拓扑结构分析结果，采用同伦分析方法分析生产过程中的关键结构特征和瓶颈，通过比较多种工况下的拓扑模型，识别对生产流程具有影响的持久结构特征，包括利用路径连通性和空间变形，选定在小变动下仍保持其结构特性不变的生产流程的部分，使用python的scipy库进行数学模型的构建和分析，识别阻碍生产效率的关键瓶颈，生成瓶颈识别结果；23、所述路径优化子模块基于瓶颈识别结果，运用局部线性嵌入法，优化生产路径，通过参照生产过程中每个环节的局部相似性，捕捉能在低维空间中保持局部结构的最优表示，包括通过python中的scikit-learn库提供的局部线性嵌入算法，重新构造生产路径，生成生产路径优化方案。24、本发明改进有，所述认知动态决策模块包括信息处理子模块、学习优化子模块、策略调整子模块；25、所述信息处理子模块基于生产路径优化方案，执行卷积神经网络，分析历史生产数据和当前状态，通过构建卷积神经网络模型，包括使用卷积层提取数据中的空间特征，每层卷积后跟随激活层，使用relu函数优化模型的非线性处理能力，使用池化层降低特征的空间维度，减少计算量并保留关键信息，通过全连接层将特征向量转换为模式识别输出，训练过程中，设置优化器为adam，损失函数采用cross-entropy，调整学习率和批次大小优化模型性能，生成模式识别结果；26、所述学习优化子模块基于模式识别结果，应用深度q网络进行决策策略的优化，通过定义奖励函数评估决策的累积效益，使用经验重放机制优化学习效率，采用目标网络优化学习过程的稳定性，通过定期更新目标网络的权重缓解目标移动的问题，细化调整学习率、更新频率和折扣因子γ，匹配生产环境变化，生成优化的决策策略；27、所述策略调整子模块基于优化的决策策略，在生产环境的持续变化中进行策略的实时调整，通过监控实时生产数据，根据优化后的策略和当前生产状况进行对比，识别需要调整的策略参数，采用自适应调整机制，动态修改生产决策参数，包括生产速度、原材料投入比例，生成认知优化决策结果。28、本发明改进有，所述网络与稳定性管理模块包括网络分析子模块、关键节点优化子模块、脆弱环节改进子模块；29、所述网络分析子模块基于认知优化决策结果，执行中心性分析和社区检测算法对生产过程构建的复杂网络进行分析，中心性分析采用度中心性计算每个节点的直接连接数，接近中心性测量节点到另外全部节点的平均距离，中介中心性评估节点在节点对之间路径上的重要性，通过模块度优化方法，识别网络中资源和信息流动密集的社区或群组，包括利用gephi设定算法参数，揭示生产网络的关键结构特性，生成网络结构分析结果；30、所述关键节点优化子模块基于网络结构分析结果，采用模块化优化技术针对识别的关键节点进行优化，包括采用最短路径优化或网络流量再分配，优化关键节点的连接度或改善其在网络中的位置，使节点在生产网络中能够协调资源和信息流，生成关键节点优化策略；31、所述脆弱环节改进子模块基于关键节点优化策略，识别并改进网络中的脆弱环节，通过分析网络的流程连通性和资源分配，识别因结构薄弱或资源过度集中而易受影响的区域，采用加入冗余连接、平衡资源分配，以及调整脆弱环节结构设计的措施，生成网络优化策略。32、本发明改进有，所述微生态调控优化模块包括群落监测子模块、性能分析子模块、微生态管理优化子模块；33、所述群落监测子模块基于网络优化策略，进行dna测序技术的应用，通过illuminamiseq平台进行样本的高通量测序，使用qiime2软件处理测序数据，进行操作分类单元的聚类，设置97%的相似度阈值，使用feature-tablesummarize命令进行微生物丰度分析，使用feature-classifierclassify-sklearn命令进行微生物分类，揭示群落中的微生物分布和多样性，生成微生物群落构成分析结果；34、所述性能分析子模块基于微生物群落构成分析结果，采用机器学习模型，通过python的scikit-learn库构建随机森林模型，设置n_estimators参数为100表示树的数量，max_depth参数为10限制树的最大深度，使用fit方法进行模型训练，采用predict方法预测冷却效能，应用feature_importances_属性评估微生物种类的重要性，识别对冷却效能具有影响的微生物，生成冷却效能与微生物相互作用分析结果；35、所述微生态管理优化子模块基于冷却效能与微生物相互作用分析结果，设计微生物调控策略，采用决策树算法选定调控措施，使用scikit-learn库的decisiontreeclassifier，设置criterion参数为gini评估分裂质量，splitter参数为best捕捉最优分裂，利用fit方法对调控策略数据进行训练，使用predict方法根据实时监测数据调整策略，生成微生物调控方案。36、本发明改进有，所述决策支持与策略优化模块包括数据整合子模块、分析评估子模块、综合方案生成子模块；37、所述数据整合子模块基于初步动态模型、优化的生产参数、生产路径优化方案、认知优化决策结果、网络优化策略、微生物调控方案，进行数据的综合处理，通过pandas库对多来源的数据进行合并，利用dataframe.merge方法关联数据集的关键字段，并对合并后的数据集应用dropna方法移除缺失值，使用drop_duplicates方法排除重复记录，生成整合的数据集；38、所述分析评估子模块基于整合的数据集，采用层次分析过程，对决策方案进行优劣评估，通过构建层次结构模型分为目标层、准则层和方案层，使用ahpy库的compare方法对每个层次间的相对重要性进行量化，设定一致性指标检验决策矩阵的一致性，通过计算得到的权重值识别最优决策方案，生成决策方案评估结果；39、所述综合方案生成子模块基于决策方案评估结果，采用多目标决策分析方法，参照当前生产需求和资源配置，通过逻辑判断和权重比较选定生产调整措施，利用帕累托前沿分析，分析并选定能同时满足多个生产目标的调整措施，生成综合调整方案。40、本发明改进有，所述动态响应与调整模块包括流程调整子模块、操作优化子模块、环境匹配子模块；41、所述流程调整子模块基于综合调整方案，采用模糊逻辑控制方法对生产流程进行实时调整，通过构建模糊逻辑控制器，所述控制器包括模糊规则集，将生产速度和原料投入量作为输入变量，并定义输出变量为调整后的生产参数，利用matlab或python中的fuzzy模块设置输入变量的隶属函数和规则基，通过模糊推理处理输入数据，应用质心法选定操作参数值，匹配实时生产需求的变化，生成流程调整策略；42、所述操作优化子模块基于流程调整策略，执行滚动时域优化，持续优化操作参数，设定滚动时域框架，利用当前和预测的生产数据更新目标函数和约束，应用遗传算法，通过python的deap库执行，调整算法参数包括种群大小、交叉率和突变率，目标函数设计则同时最大化生产效率和最小化成本，约束条件包括机器能力和质量要求，每个滚动窗口结束后根据即时数据调整操作参数，生成操作优化方案；43、所述环境匹配子模块基于操作优化方案，实施环境响应措施，应对生产环境中的突发事件，采用python的变更检测技术识别生产过程中的关键变化点，根据检测到的事件类型和紧急性，动态调整生产计划和资源分配，应用线性规划技术，在资源配置中通过scipy库的linprog函数进行优化，匹配并恢复至优化的生产状态，生成生产过程的适应性调整方案。44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：45、本发明中，通过整合先进的建模、仿真、优化和决策支持技术，显著提高了钢铁生产过程的智能化水平和适应性。动态系统建模与仿真的结合，包括连续时间马尔可夫链和随机微分方程的应用，克服了传统系统在精确模拟生产过程随机波动及复杂动力学方面的不足。这使得系统能够更准确地预测生产过程的变化，实时调整模型参数，从而有效应对原材料质量波动和能源成本变化。混合系统理论的引入进一步优化了涉及连续和离散动作变量的复杂决策过程，通过模型预测控制和混合整数线性规划技术，实现了生产参数的最优动态调整。这不仅提升了生产效率，也确保了产品质量和过程安全。微分拓扑学方法的应用在物流和信息流路径优化上带来了新的视角，通过识别生产过程中的瓶颈和冗余环节，设计了更高效、简洁的生产路径，显著提高了生产流程的效率和简化程度。认知动态系统的引入，结合深度学习和强化学习算法，不仅提高了决策的精度和效率，还使得系统能够自适应学习和优化生产过程，实现了对生产环境变化的动态响应。网络科学的应用在复杂生产流程的管理和优化中，通过识别和优化关键节点和脆弱环节，增强了生产网络的稳定性和资源配置的效率。基于微生物群落动态的冷却水系统优化策略，通过实时监测和调控微生物组成，有效控制生物膜形成，降低了能耗和维护成本，同时提升了系统的可靠性和运行效率。这一系列创新方案的整合，不仅优化了钢铁生产过程，提高了生产效率和产品质量，实现了能源和资源的高效利用。当前第1页12当前第1页12
技术特征：1.钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述系统包括集成建模与仿真模块、生产优化与调控模块、流程与形态分析模块、认知动态决策模块、网络与稳定性管理模块、微生态调控优化模块、决策支持与策略优化模块、动态响应与调整模块；
2.根据权利要求1所述的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述初步动态模型包括生产状态变量的概率分布、时间序列的波动模式、生产过程关键节点的响应函数，所述优化的生产参数包括调整后的炉温设置、碳和氧的投入比例、炼钢过程中的冷却速率，所述生产路径优化方案包括简化的物料搬运流程、重组的生产线布局、优化的信息反馈机制，所述认知优化决策结果包括基于趋势预测的原料购买计划、生产调度的自适应调整规则、应急响应的决策框架，所述网络优化策略包括优化的生产核心网络连接、物流配送路线和信息流透明度措施，所述微生物调控方案包括选定的抗生物污染化学品、定期的微生物群落监测计划、冷却水清洁和维护的定期频率，所述综合调整方案包括生产效能优化措施、能耗调整策略、环境排放控制方案，所述生产过程的适应性调整方案包括更新的生产效率指标、响应外部变化的调整记录、改进后的产品质量。
3.根据权利要求1所述的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述集成建模与仿真模块包括模型整合子模块、参数估计子模块、模型结构优化子模块；
4.根据权利要求1所述的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述生产优化与调控模块包括控制策略子模块、参数调整子模块、外部因素应对子模块；
5.根据权利要求1所述的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述流程与形态分析模块包括拓扑结构分析子模块、瓶颈识别子模块、路径优化子模块；
6.根据权利要求1所述的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述认知动态决策模块包括信息处理子模块、学习优化子模块、策略调整子模块；
7.根据权利要求1所述的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述网络与稳定性管理模块包括网络分析子模块、关键节点优化子模块、脆弱环节改进子模块；
8.根据权利要求1所述的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述微生态调控优化模块包括群落监测子模块、性能分析子模块、微生态管理优化子模块；
9.根据权利要求1所述的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述决策支持与策略优化模块包括数据整合子模块、分析评估子模块、综合方案生成子模块；
10.根据权利要求1所述的钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，其特征在于：所述动态响应与调整模块包括流程调整子模块、操作优化子模块、环境匹配子模块；
技术总结本发明涉及智能控制技术领域，具体为钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统，系统包括集成建模与仿真模块、生产优化与调控模块、流程与形态分析模块、认知动态决策模块、网络与稳定性管理模块、微生态调控优化模块、决策支持与策略优化模块、动态响应与调整模块。本发明，通过整合先进的建模、仿真、优化和决策支持技术，显著提高了钢铁生产过程的智能化水平和适应性。动态系统建模与仿真的结合，包括连续时间马尔可夫链和随机微分方程的应用，克服了传统系统在精确模拟生产过程随机波动及复杂动力学方面的不足。这使得系统能够更准确地预测生产过程的变化，实时调整模型参数，从而有效应对原材料质量波动和能源成本变化。
技术研发人员：王一,王继
受保护的技术使用者：山东星科智能科技股份有限公司
技术研发日：技术公布日：2024/4/29
