CN119396221A 一种用于胶带生产的温控智能优化方法及系统 （福建友谊胶粘带集团有限公司）

一种用于胶带生产的温控智能优化方法及本发明涉及一种用于胶带生产的温控智能入到预测模型中，动态预测各温控区域间的状效率;S5:温控模块根据步骤S3和S4获得的优化方案，对温控区域进行实时调整温区温度和风2S2:基于GNN和LSTM构建状态预测模型，将采集S5:温控模块根据步骤S3和S4获得的优化方案，对温控区域进行实时调整温区温度和在干燥段每个温区安装红外温度传感器，布置在干燥箱的顶部在干燥箱的排气管路中安装线红外光谱仪，实时采集废气中;;其中，T表示T个时间步；TS,WS,CS,S::分别表示从时间1到t的基材涂布厚度序3;所述预测模型输入：实时采集的多模态数据，包括每个温控区域的输出：预测未来若干时间步内每个温控区域的状态，包括溶剂浓度;;;Z;="其中z;包含了节点n的自身状态信息和其邻域的交互信息；;;4;每个温控区域对应一个智能体，智能体通过感知其所在区域的状采用集中式训练框架，在离线阶段利用模拟器模拟干燥工;智能体i的动作Af包括控制参数调整：;;使用基于策略的强化学习算法PPO来优化智能体的策略，使智能体能够动态调整控制)和价值网络V,(S)的权重参数：;5;;π;;av是价值网络的学习率；当前环境的梯度调整值ΔTset和热风调整通过重心法计算模糊输出的具体参数调整值，将调整值反馈至干燥1_8任一项所述的一种用于胶带生产的温控智能优6S2:基于GNN和LSTM构建状态预测模型，将采集到的生产数据输入到预测模型中，7S5:温控模块根据步骤S3和S4获得的优化方案，对温控区域进行实时调整温区温利用动态贝叶斯网络DBN对涂布厚度、温度波动和溶剂浓度之间的潜在关联进行;;;;8利用时间序列模型描述变量随时间的动态演化关系，揭示多时间片之间的依存;;;;;;9.:分别为实际与预测的温度分;;;使用基于策略的强化学习算法PPO来优化智能体的策略，使智能体能够动态调整)和价值网络vi,(S)的权重参数：;;;π;;av是价值网络的学习率；适应当前环境的梯度调整值ΔTset和热风调整值ΔFset；通过重心法计算模糊输出的具体参数调整值，将调整值反馈至干燥段温控模块，S2:基于GNN和LSTM构建状态预测模型，将采集到的生产数据输入到预测模型中，S5:温控模块根据步骤S3和S4获得的优化方案，对温控区域进行实时调整温区温利用动态贝叶斯网络DBN对涂布厚度、温度波动和溶剂浓度之间的潜在关联进行;;t利用时间序列模型描述变量随时间的动态演化关系，揭示多时间片之间的依存;E'为全局环境参数。;;;;;c,.:分别为实际与预测的温度分;;;使用基于策略的强化学习算法PPO来优化智能体的策略，使智能体能够动态调整)和价值网络V,(S)的权重参数：;;;π是学习率；r(0)为新旧策略的比值；clip(;(0),1-e,1+e)为限制策略更新范;;适应当前环境的梯度调整值ΔTset和热风调整值ΔFset；[0036]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的