申请/专利权人：宝钢湛江钢铁有限公司

申请日：2023-12-06

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746208A

主分类号：G06V10/82

分类号：G06V10/82;G06V10/40;G06N3/084;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及炼铁烧结技术领域，且公开了基于机尾断面分析的转鼓强度智能识别方法，包括以下步骤：S1、数据获取与处理；S2、转鼓强度TI识别算法构建。本发明应用烧结行业可以实现烧结矿转鼓强度的在线检测，实现烧成状况的数值化、定量化体现，进而提高烧结矿转鼓的稳定性，为高炉稳定顺行创造良好原料条件。因此在行业具有较为广泛的推广价值。另外应用本发明专利，通过改善烧结矿强度，可以提高烧结矿的成品率，有效降低烧结加工成本，经济效益显著。

主权项：1.基于机尾断面分析的转鼓强度智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据获取与处理S11、断面温度特征提取：提取38个有效温度特征，首先对获取的断面温度矩阵分成4行6列的网格，红火层一般位于下2行中，6列为按照布料的闸门个数进行区分，此处闸门总共6个，因此，温度信息来源为下面的2行，总共2行6列共12块，因而温度特征的提取总共有：12块的平均温度，12块的最高温度，第3行的平均温度，第4行的平均温度，12块的温度方差，图像中需要提取的各个特征的计算如下：块平均温度ATi块平均温度ATi的计算可通过式1进行计算，每一行的平均温度可通过ATi进行计算获得： 式中，Tx,y表示温度值，xij,yij表示第i块的第j个测温点，S为第i块中的所有测温点总数；块最高温度MTi块最高温度可通过式2进行计算：MTi＝MaxTxij,yij2式中，Tx,y表示温度值，xij,yij表示第i块的第j个测温点，MaxT表示求最大值；块温度方差VTi块温度方差可通过式3进行计算： S12、断面图像特征提取：将原尺寸为640*480的红外热图像进行重构，得到224*224的3通道图像，然后将重构的图像输入vgg19进行特征提取，最终得到1000维的特征向量；然后采用KPCA算法对特征向量进行降维处理，最终计算得到一个26维的特征低维向量；S13、转鼓强度检化验获取：烧结饼掉落后会经过破碎，环冷机冷却，然后进入成品矿皮带，烧结矿的取样一般在成品皮带机的横断面上均匀取样，设烧结矿质量指标获取时间为TPq，破碎的时间为Tp，可通过统计获取，一般较为固定，环冷机的周长为C，运行速度为Vc，成品矿皮带速度为Vf，取样点至环冷机下料处距离为Lc，取样至化验的时间设为Tt，则有：TPq＝Tp+CVc+LcVf+Tt+ξ4式中，ξ为时间修正参数；S14、数据处理：由于不同特征的量纲可能不一样导致数值范围小的特征失效，这样会人为造成数据特征间的不公平，为了去除这样的影响，在输入到模型之前，对所有数值进行归一化处理，降低数值数量级带来的差异；选用离差标准化算法，将上面特征工程与特征学习的特征数据归一化处理，转换公式如下： 式中，X为某个特征的原始值，Xmin为该特征在所有样本中的最小值，Xmax为该特征在所有样本中的最大值，X*为经过归一化处理后的特征值∈0,1；S2、转鼓强度TI识别算法构建对于以上64维样本的处理，基于BP神经网络进行预测，其中每一个样本数据为64维向量x1,...,x64，输入层设置了256个节点I1,...,I256，隐藏层设置16个节点H1,...,H16，最终实现转鼓强度R1的预测。

全文数据：

权利要求：

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