面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法

本技术涉及数据驱动建模，具体地说是一种面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法。

背景技术：

1、钢铁产业是我国国民经济的重要支柱产业，高炉炼铁是钢铁生产中的关键工序。高炉数字孪生系统利用可视化的虚拟生产系统，实现与现场高炉实体的平行运行，为高炉的安全高效生产提供模拟优化、监测诊断、智能运维等赋能技术。作为高炉数字孪生体的基石模块，高精度的温度场模型可以实时准确地反映炉内温度分布状况，不仅是判别炉内生产状态的主要衡量指标，也有助于炉内异常工况预警。

2、高炉数字孪生体主要包含三个板块：1)数据平台：多源异构数据的感知、集成、传输技术为数字孪生体提供基本保证；2)孪生模型：包括用于刻画高炉结构外形的几何渲染模型与反映工况机理的内部规则模型，后者是高炉数字孪生系统的内核；3)赋能应用：基于内部规则模型，利用先进算法实现对高炉实体的智能优化、故障诊断、远程运维等应用。至今，数据平台技术与高炉几何渲染模型已发展较为成熟，而内部规则模型中的温度场模块尚未达到与一线工况高精度拟合的预期效果，无法进一步指导后续基于模型的赋能应用。

3、目前，国内外现存的高炉温度场数据驱动建模研究均将建模对象简化为集总参数系统，这忽视了温度场分布参数系统所独有的时空耦合特性，导致预测误差一直居高不下。事实上，高炉内部温度场本质为一个动态行为同时与时间和空间相关、具有强非线性特性和不确定性的3d分布参数系统(distributed parameter system,dps)。dps时空建模是将含有时空特性的系统输出解耦为表征空间动态的空间基函数(spatial basis function，sbf)与刻画时域特性的时间系数(time coefficient，tc)的组合形式。基于sbf选择方式的差异性，建模方法可分为解析法与数据驱动法两类，前者直观且严格，但对过程参数的精确度要求很高且在计算上耗时耗力；后者的典型代表为核方法、k-l分解法与张量分解法。核方法要求训练集与测试集的空间位置不一致。k-l分解将采样数据矢量化并构造一维sbf，这忽略了多个空间传感器之间非线性空间动态的耦合关系，在面对高空间维度(2d/3d)传感器拓扑结构时，k-l分解会出现空间映射失真。张量分解法是一种较新颖的方法，它不再拘泥于传统的一维sbf，而是寻求维度嵌入式sbf来重塑传感器的阵列关系，从而获得比kl分解更优的建模性能。然而，张量分解法的理论研究目前尚停留在dps离线建模层面，对强时变dps的动态建模无能为力。

4、面对从炉壁热电偶采样的实时流型张量数据，如何高精度解耦3d时空动态关系，如何高效、在线地实现空间基函数的自主更新，如何构建低维时域模型，都是横亘在本领域面前的难题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的不足，旨在结合深刻的高炉机理认知与先进的软测量技术手段，以高维张量数据在线时空分解技术为核心，本发明提出一种面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统建模方法。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法，包括如下步骤：

4、1)根据高炉实体对象的几何结构、几何关联属性，利用3d塑性工具构建几何模型，并对几何模型进行渲染优化，完成高炉模型几何属性数字化复刻；

5、2)在离线环境建立初始的张量式数据集，利用张量秩分解对分布式数据执行时空分解，结合交替最小二乘法优化空间基函数与时间系数，保留原始传感器拓扑结构，实现高炉温度场dps初始离线动态的高精度分解；

6、3)利用最小二乘支持向量机辨识时域动态，即构建时间系数与系统热源项之间的动态关系，随后与空间基函数时空结合，给出温度场分布参数系统离线预测值；

7、4)在线环境下收集流型张量数据，设计增量秩分解算法来实现时空矩阵的在线优化，即计算可随炼铁过程进化的实时空间基函数和时间系数，拟合系统的实时动态，且增量模式计算模式只需实时流型数据和初始离线时空矩阵即可在线更新时空动态核；

8、5)利用在线ls-svm辨识时域实时动态，随后与实时空间基函数时空结合，实现高炉温度场dps内部动态的在线建模；

9、6)利用fmi开放标准，将几何渲染模型与内部规则模型即数据驱动模型相结合，组成完整的高炉温度场数字孪生模型，在可视化的同时，保证孪生体与现场实体的互联互通，提供实时的炉内温度信息。

10、所述的步骤1)中，结合高炉现场设计图纸和实物照片，获取高炉内部的几何结构、几何关联属性；通过对已有3d重建和渲染优化引擎的功能分析，做出符合最优性原则的合理决策，随后，利用3dsmax重建高炉空间几何模型，并利用polygon cruncher模型优化工具对几何模型进行渲染优化，得到几何外观模型。

11、所述的步骤2)中，在离线环境、工业数据已收集完毕的情况下，利用张量秩分解的思想捕捉系统空间动态；首先，收集初始的热电偶数据并构建离线张量数据，并执行秩分解，利用交替最小二乘法计算最优的空间基函数与时间系数的组合，分别用来描述系统的空间动态和时域动态。

12、所述的步骤3)中，利用ls-svm算法辨识时间系数与系统输入之间的关系，构建低阶时域模型，并和现有的空间基函数时空结合，给出dps离线动态预测模型。

13、所述的步骤4)中，设计增量秩分解算法：引入残差张量和残差因子的概念，结合实时流型张量数据判别残差因子是否为零，从而决断空间基函数是否需要更新；若否，则原空间基函数继续可用，只需要更新时间系数；若是，则通过对残差张量秩分解获得时空矩阵的增量，构建可随炼铁过程进化的实时空间基函数与时间系数，且主导空间基函数集的规模始终保持可达最小，降低了计算负荷和内存需求。

14、所述的步骤5)中，设计具有固定时间窗的ls-svm算法辨识实时时间系数与系统输入之间的关系，构建低阶时域模型，并和实时空间基函数时空结合，给出dps在线动态预测模型。

15、本发明以高维张量数据在线时空分解技术为核心，设计高炉温度场分布参数系统在线建模框架，高效、在线地实现空间基函数的自主更新，满足炉内温度场时空动态关系实时、高精度解耦的孪生模型需求，保障高炉数字孪生系统的成功落地应用，推进钢铁行业的智能化转型升级。

技术特征：

1.一种面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

2. 根据权利要求1所述的面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法，其特征在于，步骤1）中，结合高炉现场设计图纸和实物照片，获取高炉内部的几何结构、几何关联属性；通过对已有3d重建和渲染优化引擎的功能分析，做出符合最优性原则的合理决策，随后，利用3dsmax重建高炉空间几何模型，并利用polygon cruncher模型优化工具对几何模型进行渲染优化，得到几何外观模型。

3.根据权利要求1所述的面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法，其特征在于，步骤2）中，在离线环境、工业数据已收集完毕的情况下，利用张量秩分解的思想捕捉系统空间动态；首先，收集初始的热电偶数据并构建离线张量数据，并执行秩分解，利用交替最小二乘法计算最优的空间基函数与时间系数的组合，分别用来描述系统的空间动态和时域动态。

4.根据权利要求1所述的面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法，其特征在于，步骤3）中，利用ls-svm算法辨识时间系数与系统输入之间的关系，构建低阶时域模型，并和现有的空间基函数时空结合，给出dps离线动态预测模型。

5.根据权利要求1所述的面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法，其特征在于，步骤4）中，设计增量秩分解算法：引入残差张量和残差因子的概念，结合实时流型张量数据判别残差因子是否为零，从而决断空间基函数是否需要更新；若否，则原空间基函数继续可用，只需要更新时间系数；若是，则通过对残差张量秩分解获得时空矩阵的增量，构建可随炼铁过程进化的实时空间基函数与时间系数，且主导空间基函数集的规模始终保持可达最小，降低了计算负荷和内存需求。

6.根据权利要求1所述的面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法，其特征在于，步骤5）中，设计具有固定时间窗的ls-svm算法辨识实时时间系数与系统输入之间的关系，构建低阶时域模型，并和实时空间基函数时空结合，给出dps在线动态预测模型。

技术总结
本发明公开了一种面向数字孪生的高炉温度场分布参数系统时空建模方法。1）完成高炉模型几何属性数字化复刻；2）在离线环境建立初始的张量式数据集，实现高炉温度场DPS初始离线动态的高精度分解；3）给出温度场分布参数系统离线预测值；4）在线环境下收集流型张量数据，实现时空矩阵的在线优化；5）利用在线LS‑SVM辨识时域实时动态，随后与实时空间基函数时空结合，实现高炉温度场DPS内部动态的在线建模；6）将几何渲染模型与内部规则模型相结合，组成完整的高炉温度场数字孪生模型。本发明高效、在线地实现空间基函数的自主更新，满足炉内温度场时空动态关系实时、高精度解耦的孪生模型需求。

技术研发人员：杨春节,刘哲,楼嗣威,孙优贤,唐晓宇
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：
技术公布日：2024/5/10