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申请/专利权人：中冶焦耐(大连)工程技术有限公司
摘要：本发明涉及一种基于机理与数据融合的干熄焦系统循环风机建模方法，包括数据的获取与预处理，循环风机物理信息神经网络PINN模型建立：建立物理信息神经网络PINN模型，将循环风机的常微分方程组嵌入到神经网络结构中，并将其作为损失函数的一部分，模型的训练和优化：通过反向传播算法调整神经网络的参数，最小化损失函数，在训练过程中，利用历史数据进行模型的拟合，以学习循环风机系统的动态特性和物理规律，模型效果验证，模型实际应用；实现对循环风机系统的高效求解，解决了循环风机系统在运行过程中可能遇到的优化问题，提高了控制的准确性和鲁棒性，为干熄焦循环风机系统的运行管理提供了一种有效的解决方案，具有广泛的应用前景。
主权项：1.一种基于机理与数据融合的干熄焦系统循环风机建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据的获取与预处理：通过收集并准备循环风机系统的历史数据，包括输入参数、状态变量和时间序列数据；S2、循环风机物理信息神经网络PINN模型建立：建立物理信息神经网络PINN模型，在这个模型中，将循环风机的常微分方程组嵌入到神经网络结构中，并将其作为损失函数的一部分；S3、模型的训练和优化：通过反向传播算法调整神经网络的参数，最小化损失函数，在训练过程中，利用历史数据进行模型的拟合，以学习循环风机系统的动态特性和物理规律；S4、模型效果验证：使用验证数据集评估模型的泛化能力和预测准确性，并根据验证结果调整模型的超参数，从而对训练好的物理信息神经网络PINN模型进行验证和调优；S5、模型实际应用：将训练好的物理信息神经网络PINN模型应用于循环风机系统的实时数据，对循环风机系统进行实时求解和优化控制，结合当前状态对循环风机的操作参数进行在线实时优化调整。
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