申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117806169A

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04;G06F18/2433;G06N3/0442;G06N3/08;G06F30/27;G06F119/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及高炉炼铁技术领域，公开了一种基于神经网络的炉温预警优化方法、系统、终端和介质，方法包括：确认各子系统的运行状态；根据第一预设时长获取高炉运行信息，将高炉运行信息输入至预训练的炉温预测模型输出第一预测炉温信息；根据第三预设时长获取硅含量得到第一硅含量信息；对第一硅含量信息进行校正截取，得到第二硅含量信息集合；计算第一预测炉温信息与第二硅含量信息之间的变化相似度，若变化相似度小于预设变化相似度阈值，对第一预测炉温信息进行修正；对炉温异常情况进行预警响应。本申请通过结合温度滞后时长和变化相似度，对炉温的预测值进行修正，提高了高炉炉温预测场景的准确性、可靠性和炉温异常预警响应的及时性。

主权项：1.一种基于神经网络的炉温预警优化方法，用于高炉炼铁的控制系统中，高炉炼铁的控制系统用于对高炉炼铁系统进行自动化控制，所述高炉炼铁系统包括：熔炼炉子系统、上料子系统、装料子系统、送风子系统、煤气回收子系统、除尘系统子系统、渣铁处理子系统、动力子系统，熔炼炉子系统分别与上料子系统、装料子系统、送风子系统、煤气回收子系统、渣铁处理子系统，动力子系统连接，煤气回收子系统还与除尘子系统连接，其特征在于，所述方法包括：在高炉开始前获取炼铁检查信息并进行确认各子系统的运行状态，所述炼铁检查信息用于针对各子系统进行确认运行状态，若炼铁检查信息为正常状态则继续执行后续步骤，若炼铁检查信息为异常状态则根据异常标识位置进行生成检查异常信息，以提示工作人员异常位置；基于当前时间点确定第一预设时长，根据第一预设时长获取高炉运行信息，将高炉运行信息输入至预训练的炉温预测模型以输出得到第一预测炉温信息，第一预测炉温信息为基于当前时间点在第二预设时长内的预测分布炉温，第一预设时长用于确定与当前时间点相邻的历史时间的间隔；根据第三预设时长获取硅含量以得到第一硅含量信息，所述第三预设时长大于所述第一预设时长；基于与每个高炉位置对应的温度滞后时长，对第一硅含量信息进行校正，按第一预设时长对校正后的第一硅含量信息进行截取，得到第二硅含量信息集合；计算第一预测炉温信息与第二硅含量信息之间的变化相似度，若变化相似度小于预设变化相似度阈值，则对第一预测炉温信息进行修正得到第二预测炉温信息，将第二预测炉温信息作为目标预测炉温信息，若变化相似度大于或等于预设变化相似度阈值，则将第一预测炉温信息作为目标预测炉温信息，其中第二预测炉温信息为基于当前时间点在第二预设时长内的修正分布炉温；依次遍历目标预测炉温信息，基于预设炉温参照范围对炉温异常情况进行预警响应。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 基于神经网络的炉温预警优化方法、系统、终端和介质

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