基于GRU的集氣管壓力控制

孫益亮 李志剛

摘要：集氣管壓力作為煉焦制氣生產過程中的重要工序，為了保證生產安全以及保護環境，需要保持集氣管壓力穩在規定的范圍內。由于人為控制的不穩定性，為了實現設備的快速響應，利用數據挖掘的方法，本文提出了一種門結構循環單元（GRU）網絡的控制方法，利用前期采集的數據，對模型進行訓練。輸出結果表明，GRU輸出更加進實際值。

關鍵詞：數據挖掘；門結構循環單元網絡；集氣管壓力

一、引言

焦炭作為煉焦最重要的產品，其用途廣泛，常被用作工業生產的重要能源。由于焦炭生產工藝較為復雜，因此如何更好地滿足生產、最大限度地減少污染，對煉焦行業提出了較高的要求。

煉焦是將配比后的煤炭通過推焦車裝入煉焦爐的炭化室內，在隔絕空氣的條件下，將煤炭在炭化室內加熱到 1000 ℃左右，最后形成焦炭的過程。在煉焦生產過程中，焦爐炭化室內會產生一種可燃性氣體，通常叫荒煤氣。產生的荒煤氣會從炭化室中溢出，依次流經上升管、橋管和吸氣彎管，然后在集氣管總管匯合。

集氣管屬于煉焦過程中干餾煤氣的導出設備。集氣管壓力是焦爐生產中重要的工藝參數，在焦化生產過程中，它因受多種因素：出焦、裝煤、換向等的影響而常常發生波動。對焦爐集氣管壓力進行控制保證安全生產、減少環境污染的重要技術措施。

近年來，隨著神經網絡的發展、計算機技術的成熟，人們在神經網絡控制先進策略技術上進行了大量研究，有的已經應用到實際中。

二、數據處理

（一）數據預處理的必要性

要使數據挖掘算法有效地挖掘出知識，就必須為它提供干凈、準確、簡潔的數據。在使用的數據中，由于數據的來源為工程實際，采集到的數據受到的現場環境變化的影響，往往會存在以下問題：雜亂性，重復性，不完整性。

（二）數據預處理

本文使用的數據來源為工廠的實際數據，數據中存在著的噪聲數據與異常數據對實驗的影響很大，無法進行直接使用，在數據使用前需進行數據預處理[5]。

數據預處理應該包括以下幾個方面的功能：數據集成、數據清洗、數據轉換、數據簡化。

例如采集到的數據如表1：

在表中，可以發現有數據明顯偏離實際值，為了消除這些數據對實驗的影響，需要將這些數據提取出去，將采集到的數據利用程序將設定的經驗范圍內數據剔除出去，例如將數據大于500以及將數據小于50或者采集出現錯誤的數據刪除，清理掉采集中存在的較大的波動的數據。

將數據中的影響數據剔除出去以后，由于時間格式的屬于采集的系統設置，無法被直接使用，需要將時間數據轉化為可以被系統讀懂的數據，為了使用方便，將時間中的小時與分鐘進行提取，然后將時間轉化為秒進行表示，將小時*60+分鐘數，這樣保留下來了時間的特性，還簡化了數據結構以及表達方式。

將時間轉化完成后，進行數據合并，由于未進行時間中秒的提取，在相同的時間表示中，將達到60個數據在時間的表示上相同，為了簡化數據的個數以及對模型訓練時間的降低，需要進行時間上數據的合并，將相同時間的數據進行求和在求平均的方法，將數據完成合并。

在數據合成完畢后，進行數據的檢查，當發現數據丟失后，需要進行數據補充，將時間進行數據檢測，當檢測到數據丟失后，對丟失的數據補充的方法為：將其前一項的值與后一項的值進行求和求平均，作為丟失部分的值補充進去，實現數據的完整。最后完成處理后的數據如表2所示：

三、循環神經網絡

（一）長短期記憶網絡

長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM），是循環神經網絡（recurrent neural network，RNN）的變形結構，在RNN基礎上在隱層中增加了遺忘門，從而使網絡在長期記憶方面得到大步提高，使網絡的“記憶力”可控，在許多應用場景中表現良好。LSTM網絡的基本單元是它的記憶單元，如圖1，記憶單元由“門”結構構成。“門”結構包含輸入門、輸出門和遺忘門三大部分。

四、實驗驗證

利用Matlab軟件進行算法模型的搭建，實現將處理完的數據傳送給GRU網絡模型實驗仿真，通過與BP模型的效果進行比較，進行模型的效果驗證；其輸出結果如下圖3-圖4所示：

五、結論

通過對比圖3-圖4，可以發現在輸出結果上BP模型輸出結果與實際值偏差更大，效果不好，而GRU模型在控制上效果更加接近實際值誤差更小，控制效果更加理想。

參考文獻：

[1] 雷亞軍.基于LS-SVM的焦爐集氣管壓力系統逆模型復合控制[D].安徽工業大學，2019.

[2] 李愛蓮，畢澤偉.焦爐集氣管壓力設定值多目標優化研究[J].計算機仿真，2020（04）.

[3] 王威.基于非線性多模型預測方法的集氣管壓力控制研究[D].東北大學，2011.

[4] 顧興林，馮江華，靳迎武，等.焦爐煤氣壓力平衡研究[J].山東化工，2018（02）.

[5] 衛保國，葛蘋，武宏，等.基于靜態-自適應外觀模型糾正的目標跟蹤算法[J].計算機應用，2018（04）.

作者簡介：孫益亮（1994—），男，江蘇徐州人，碩士研究生，研究方向：智能控制理論及應用；李志剛（1966—），男，河北唐山人，博士，教授，河北省計算機學會副理事長，研究方向：數據挖掘在智能控制領域的應用。