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龙图腾网获悉摩擦一号制动科技(仙桃)有限公司申请的专利一种应用于刹车盘的电炉炉料上料控制方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118625750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410631664.1，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种应用于刹车盘的电炉炉料上料控制方法、系统及介质是由张泽伟;张自立设计研发完成，并于2024-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于刹车盘的电炉炉料上料控制方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种应用于刹车盘的电炉炉料上料控制方法、系统及介质，所述方法包括：M1.在电炉中加入固定配比的炉料，实时获取炉料的加入量数据信息和生铁的产出量数据信息，基于炉内温度传感器实时获取炉料的温度数据信息，基于炉内液位传感器实时获取炉料的液位数据信息；M2.基于所述炉料的温度数据信息和所述炉料的液位数据信息，采用基于自适应调节因子的灰色预测模型算法对炉料的沉降速度进行预测，得到炉料的沉降速度数据信息。本发明不仅上料过程中，无需人工参与，降低人工的劳动强度，而且能够根据炉料的反应情况进行自适应的上料调整，提高炉料的还原率，从而提高刹车盘的生产效率。

本发明授权一种应用于刹车盘的电炉炉料上料控制方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种应用于刹车盘的电炉炉料上料控制方法，其特征在于，所述方法包括：M1.在电炉中加入固定配比的炉料，实时获取炉料的加入量数据信息和生铁的产出量数据信息，基于炉内温度传感器实时获取炉料的温度数据信息，基于炉内液位传感器实时获取炉料的液位数据信息；M2.基于所述炉料的温度数据信息和所述炉料的液位数据信息，采用基于自适应调节因子的灰色预测模型算法对炉料的沉降速度进行预测，得到炉料的沉降速度数据信息；M3.基于所述炉料的沉降速度数据信息、所述炉料的加入量数据信息和生铁的产出量数据信息，采用改进的鱼鹰优化算法对炉料的加入量进行优化，得到优化后的炉料的加入量数据信息；M4.基于所述优化后的炉料的加入量数据信息，构建电炉炉料上料控制函数P，对电炉炉料的上料量进行控制，输出电炉炉料上料的控制数据信息；在步骤M2中，所述采用基于自适应调节因子的灰色预测模型算法对炉料的沉降速度进行预测包括：M21.基于所述炉料的温度数据信息和所述炉料的液位数据信息，建立炉料沉降速度的关系序列函数G， ，其中，x1为炉料的温度数据信息，x2为炉料的液位数据信息，α1，α2和α3为炉料的关系常量参数，对炉料沉降速度的关系序列进行推算，得到炉料沉降速度的关系序列数据信息；M22.基于所述炉料沉降速度的关系序列数据信息，构建灰色预测模型的算子生成函数H， ，其中，gi为炉料沉降速度的第i个关系序列数据信息，gi+1为炉料沉降速度的第i+1个关系序列数据信息，n为样本容量，βi，λi和θi为灰色模型的算子的权重系数，对灰色模型的算子进行推算，得到灰色模型的算子数据信息；M23.基于所述灰色模型的算子数据信息，建立基于自适应调节因子的灰色模型预测函数W， ，其中，h为灰色模型的算子数据信息，σ为自适应调节因子，对炉料的沉降速度进行预测，得到炉料的沉降速度数据信息；所述自适应调节因子σ为， ，其中，h为灰色模型的算子数据信息；根据所述炉料沉降速度的关系序列数据信息，对所述灰色模型的算子的权重系数βi，λi和θi的约束条件为， ；在步骤M3中，所述采用改进的鱼鹰优化算法对炉料的加入量进行优化包括：M31.基于所述炉料的沉降速度数据信息、所述炉料的加入量数据信息和生铁的产出量数据信息，建立炉料的鱼鹰种群空间函数R， ，其中，y1为炉料的沉降速度数据信息，y2为炉料的加入量数据信息，y3为生铁的产出量数据信息，µ1和µ2为炉料的空间决定因子，对炉料的鱼鹰种群进行初始化，得到初始化后的炉料的鱼鹰种群数据信息；M32.基于所述初始化后的炉料的鱼鹰种群数据信息，建立最佳鱼鹰更新位置函数L， ，其中，r为初始化后的炉料的鱼鹰种群数据信息，ω1和ω2为炉料的鱼鹰种群的更新常量参数，得到炉料鱼鹰种群的最佳鱼鹰更新位置数据信息；M33.基于所述炉料鱼鹰种群的最佳鱼鹰更新位置数据信息，建立炉料的加入量优化函数O， ，其中，z为炉料鱼鹰种群的最佳鱼鹰更新位置数据信息，ρ1和ρ2为炉料的加入量优化因子，对炉料的加入量进行优化，得到优化后的炉料的加入量数据信息；所述炉料的空间决定因子µ1和µ2的约束条件为， ；所述炉料的鱼鹰种群的更新常量参数ω1和ω2的约束函数f为， ， ；所述炉料的加入量优化因子ρ1和ρ2的约束条件为， ；所述电炉炉料上料控制函数P为， ， ，其中，a为优化后的炉料的加入量数据信息，δ1，δ2和δ3为电炉炉料上料控制因子。

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