[發明專利]一種高爐整體狀態的判斷方法、終端設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011145151.8
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112232429A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 李鵬;葉理德;秦涔;崔偉;歐燕
• 申請（專利權）人: 中冶南方工程技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/04
• 代理公司: 北京大誠新創知識產權代理有限公司 11848
• 代理人: 張偉星

1.一種高爐整體狀態的判斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采集一段時間內的表征高爐整體狀態的參數值和經濟技術指標參數值，提取每個經濟技術指標參數值對應的表征高爐整體狀態的參數值并作為一個樣本；

S2：采用聚類算法對所有樣本進行聚類，根據聚類結果確定不同類別的分類標準，并根據每一類別的所有樣本對應的所有經濟技術指標參數值確定該類別對應的高爐整體狀態；

S3：實時獲取當前的表征高爐整體狀態的參數值，通過將其與分類標準進行比較，確定其所屬的類別，根據類別確定其所屬的高爐整體狀態。

2.根據權利要求1所述的高爐整體狀態的判斷方法，其特征在于：提取每個經濟技術指標參數值對應的表征高爐整體狀態的參數值的方法為：根據經濟技術指標參數的采樣周期，將采樣周期對應的表征高爐整體狀態的每個參數的值設定為其在采樣周期內的平均值。

3.根據權利要求1所述的高爐整體狀態的判斷方法，其特征在于：提取每個經濟技術指標參數值對應的表征高爐整體狀態的參數值之前還包括對采集的所有表征高爐整體狀態的參數值進行濾波處理。

4.根據權利要求1所述的高爐整體狀態的判斷方法，其特征在于：將表征高爐整體狀態的參數值作為樣本的屬性，通過聚類算法對樣本的屬性進行聚類。

5.根據權利要求1所述的高爐整體狀態的判斷方法，其特征在于：聚類前還包括對每個樣本的屬性進行歸一化處理，具體計算公式為：

其中，下標l表示樣本的序號，下標p表示樣本的第p個屬性，N_l,p表示第l個樣本的第p個屬性的歸一化處理結果，x_l,p表示第l個樣本的第p個屬性的值，表示所有樣本中第p個屬性的平均值，n表示樣本的總數，σ_p表示所有樣本中第p個屬性的標準差。

6.根據權利要求1所述的高爐整體狀態的判斷方法，其特征在于：聚類處理采用AP聚類算法，具體包括以下步驟：

S21：將歸屬度矩陣和吸引度矩陣的信息初始化設定為0；

S22：更新吸引度矩陣：

其中，i、k均表示樣本的序號，k’表示參與競爭的類的代表樣本的序號，t表示迭代次數，r_t(i,k)表示第t次迭代對應的樣本k適合作為樣本i的類代表的程度，s(i,k)表示樣本i和k的相似度，a_t(i,k')表示第t次迭代對應的樣本i選擇樣本k’作為其類代表點的程度，r_t(i,k')表示第t次迭代對應的樣本k’適合作為樣本i的類代表的程度，s(i,k')表示樣本i和k’的相似度；

S23：更新歸屬度矩陣：

其中，i’表示選擇k為代表樣本的其它樣本，a_t+1(i,k)表示第t+1次迭代對應的樣本i選擇樣本k作為其類代表點的程度，r_t+1(k,k)表示第t+1次迭代對應的樣本k適合作為樣本k的類代表的程度，r_t+1(i',k)表示第t+1次迭代對應的樣本i’適合作為樣本k的類代表的程度；

S24：根據衰減系數λ對歸屬度矩陣和吸引度矩陣進行衰減：

r_t+1(i,k)＝λ·r_t(i,k)+(1-λ)·r_t+1(i,k)

a_t+1(i,k)＝λ·a_t(i,k)+(1-λ)·a_t+1(i,k)

S25：重復步驟S22-S24，直到收斂或達到最大迭代次數。

7.根據權利要求6所述的高爐整體狀態的判斷方法，其特征在于：樣本i和k的相似度s(i,k)的計算公式為：

其中，w_j表示樣本第j個屬性的權重，j表示樣本屬性的個數，x_i,j、x_k,j分別表示第i個樣本的第j個屬性和第k個樣本的第j個屬性。