[發明專利]一種基于雙模型協同預測的燒結混合加水控制方法

有效

• 申請號: 201910732165.0
• 申請日: 2019-08-09
• 公開（公告）號: CN110533082B
• 公開（公告）日: 2022-02-01
• 發明（設計）人: 王金迪;于丁文;吳朝霞
• 申請（專利權）人: 東北大學秦皇島分校
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 梁焱

1.一種基于雙模型協同預測的燒結混合加水控制方法，其特征在于，包括下述步驟：

步驟1：采集燒結混合加水過程的歷史數據，構成歷史數據集；所述歷史數據包括下料過程的各原料下料量、混料過程的加水量、混合完成后的混合料水分含量；

步驟2：對歷史數據集進行預處理；

步驟3：構建并訓練加水量回歸預測模型：

步驟3.1：將各原料下料量作為輸入、加水量作為輸出，構建基于卷積神經網絡的加水量回歸預測模型；

步驟3.2：選取歷史數據集中各原料下料量、加水量的歷史數據構成第一訓練集，對加水量回歸預測模型進行訓練；

步驟4：構建并訓練水分含量分類預測模型：

步驟4.1：構建混合料水分含量的歷史數據集A到水分含量類別集B的映射f:A→B，得到混合料水分含量x∈A對應的水分含量類別為y＝f(x)；

步驟4.2：將各原料下料量及加水量作為輸入、混合料水分含量對應的水分含量類別作為輸出，構建基于卷積神經網絡的水分含量分類預測模型；

步驟4.3：選取歷史數據集中各原料下料量、加水量、混合料水分含量的歷史數據并計算混合料水分含量對應的水分含量類別，構成第二訓練集，對水分含量分類預測模型進行訓練；

步驟5：基于雙模型協同預測進行加水量控制：

步驟5.1：實時采集燒結混合加水過程的各原料下料量數據；

步驟5.2：將實時采集的各原料下料量輸入到訓練后的加水量回歸預測模型中，輸出本次加水量預測值；

步驟5.3：將實時采集的各原料下料量和本次加水量預測值輸入訓練后的水分含量分類預測模型，輸出本次水分含量類別預測值

步驟5.4：根據本次水分含量類別預測值對將要加水的加水量a進行調節。

2.根據權利要求1所述的基于雙模型協同預測的燒結混合加水控制方法，其特征在于，所述預處理包括數據清洗、消除數據延遲、數據規范化。

3.根據權利要求2所述的基于雙模型協同預測的燒結混合加水控制方法，其特征在于，所述加水量回歸預測模型包括依次連接的輸入層、第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、第一全連接層、第二全連接層、輸出層，所述第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層的卷積核大小均為3×3。

4.根據權利要求3所述的基于雙模型協同預測的燒結混合加水控制方法，其特征在于，所述水分含量分類預測模型包括依次連接的輸入層、第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、第一全連接層、第二全連接層、輸出層，所述第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層的卷積核大小均為3×3。

5.根據權利要求4所述的基于雙模型協同預測的燒結混合加水控制方法，其特征在于，所述步驟4.1中，混合料水分含量x∈A對應的水分含量類別y＝f(x)為

6.根據權利要求5所述的基于雙模型協同預測的燒結混合加水控制方法，其特征在于，所述步驟5.4中，根據本次水分含量類別預測值對將要加水的加水量a進行調節包括：

采集燒結混合加水過程中各原料下料量數據，將各原料下料量輸入到訓練后的加水量回歸預測模型中，輸出本次加水量預測值對將要加水的加水量a進行調節：若則若則若則若則若則