1.操作强度大：操作变量多、控制回路多、夜间疲劳操作，效率低；
2.自控投用率低：装置大部分回路实现了自动控制，但在异常工况发生时无法保持专家系统的自动控制，需要切换为人工手动控制，因此需人工智能技术在线监测磨机工况，提高自控投用率；
3.产品单耗过高：生料粉磨是典型耗能环节，耗能大约占整个生产总能的30%，基于人工控制的操作方式无法保证装置的平稳运行和节能降耗，导致产品单耗过高。
生料磨智能优化与控制解决方案应用生料磨智能优化软件和PCO优化控制平台开发的水泥APC优化控制软件，利用大数据技术、模式识别、模型自学习、模型预测控制、专家规则库等技术深度融合，实时识别磨机工况，实现异常工况时专家系统保持自动控制，提高专家系统适应性及投用率，减少人工干预，提高生料产量，保障生料磨稳定、高产，实现工况最优运行。生料磨智能优化软件利用人工智能技术实现生料磨异常工况识别。基于主电机总有功功率、主电机电流、辊位移、磨机本体压差、回料斗提电流及磨机振动等关键工艺参数，利用半监督学习算法实现历史工况自动标注，定时更新异常样本库，进一步基于机器学习算法建立生料磨异常工况识别模型，并在线自适应更新模型避免工况变化影响模型准确度。
