基于DTCN-KELM的制糖过程建模与优化

吨蔗能耗和蔗糖色值是制糖过程中两个重要的工艺指标,然而目前这两个指标均无法在线获取。此外,当生产状况发生变化时,依靠人工经验进行参数设定难以获得稳定的生产质量。为了解决这两个问题,提出一种融合深度时间卷积网络和核极限学习机的数据驱动建模方法,实现了2个工艺指标的在线预测。此外,在数据驱动模型的基础上,构建了工艺指标优化模型,并采用改进的麻雀搜索算法进行迭代计算,实现了2个工艺指标的优化。计算实验结果表明:所提出模型的预测可决系数均超过0.9,并与其他4种模型相比具有更高的预测精度。此外,通过求解工艺指标优化模型,优化后的吨蔗能耗降低了1.47%,蔗糖色值降低了2.57%,2个指标得到了较大的改善。