申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

申请日：2022-07-15

公开（公告）日：2022-08-12

公开（公告）号：CN114896900A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06K9/62;C21D11/00;C21D1/26;C21D9/56;G06F119/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.30#授权;2022.08.30#实质审查的生效;2022.08.12#公开

摘要：本发明提供了一种目标跟踪系统，包括：关键变量获取模块、多元特征获取模块、目标的运行状态确定模块和目标跟踪预测模块，通过将该关键变量分为底层设备层、运行过程层和计划指标层；对多个相关变量进行分析，提取其状态特征，对存在的异常特征进行筛选处理，制定状态跟踪策略，融合多元特征建立目标状态检测模型，实时跟踪在炉体内动态变化的目标。基于跟踪信息，建立目标到各炉段出口等位置的预测模型，预测进出各炉段的时间。通过融合多时空层级参数的序列特征，共同决策并跟踪连续退火过程中目标带钢的实时位置，建立目标带钢到各关键位置的预测模型，为后续过程建模及系统控制奠定基础。

主权项：1.一种目标跟踪系统，其特征在于：包括：关键变量获取模块，用于根据退火炉中连续退火加热过程，提取和目标带钢位置相关的参数作为关键变量，并按照设备及控制类型将这些关键变量分为底层设备层I1、运行过程层I2和计划指标层I3；其中，所述关键变量包括炉计划中的带钢类型规格、入炉计划中的带钢长度、入炉计划中的带钢入炉顺序、入炉处焊缝距离、PH-NOF结合处焊缝、NOF炉段出口处焊缝距离、RTF炉段出口处焊缝距离、运行速度、NOF炉段出口板温和RTF炉段出口板温；多元特征获取模块，用于对底层设备层I1和运行过程层I2中多个相关变量进行运行状态分析，提取各变量的数据时序分布特征，结合退火炉生产工艺确定存在的多种异常特征，基于优先级策略和时序分布特征，对异常特征进行筛选处理，得到多元特征；其中，所述多个相关变量包括入炉处焊缝距离、PH-NOF结合处焊缝、NOF炉段出口处焊缝距离、RTF炉段出口处焊缝距离、运行速度、NOF炉段出口板温和RTF炉段出口板温；目标的运行状态确定模块，用于根据现有系统中计划指标层I3变量和多元特征获取模块得到的多元特征，制定渐进明细的状态跟踪策略；基于制定的渐进明细状态跟踪策略条件及约束，融合多元特征建立目标状态检测模型，从而确定目标的运行状态；目标跟踪预测模块，用于在时间尺度上将计划指标层I3变量与目标的运行状态确定模块中对某卷钢的运行状态结果进行时间对齐，其中，计划指标层I3变量包括入炉计划中的带钢类型规格、入炉计划中的带钢长度和入炉计划中的带钢入炉顺序，在空间尺度上结合本身炉体的设备信息，从而实时跟踪在炉体内动态变化的目标；基于该目标的跟踪信息，建立目标到各炉段出口位置的预测模型，以预测目标进出各炉段的时间。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种目标跟踪系统

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