申请/专利权人：北京科技大学;江苏金恒信息科技股份有限公司

申请日：2023-11-17

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117572914B

主分类号：G05D23/30

分类号：G05D23/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于可解释性机器学习的LF精炼钢水温度控制方法及装置，涉及钢铁冶金技术领域。包括：获取待控制的钢包炉LF精炼过程数据以及LF精炼目标钢水温度；根据LF精炼过程数据以及LF精炼目标钢水温度，得到LF精炼钢水温度预测模型；根据LF精炼钢水温度预测模型，计算得到钢水温度预测基础值、关键因素参数的SHAP值以及关键因素参数与SHAP值之间的关系趋势；根据钢水温度预测基础值以及关键因素参数的SHAP值，计算得到LF精炼钢水温度预测值，根据关系趋势以及LF精炼钢水温度预测值，得到LF精炼钢水温度控制结果。本发明能够有效协助现场操作人员及时精准的调整工艺参数，从而实现钢水温度的精确控制。

主权项：1.一种基于可解释性机器学习的LF精炼钢水温度控制方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待控制的钢包炉LF精炼过程数据以及LF精炼目标钢水温度；S2、根据所述钢包炉LF精炼过程数据以及LF精炼目标钢水温度，得到LF精炼钢水温度预测模型；S3、根据所述LF精炼钢水温度预测模型，计算得到钢水温度预测基础值、关键因素参数的SHAP值以及关键因素参数与所述SHAP值之间的关系趋势；S4、根据所述钢水温度预测基础值以及关键因素参数的SHAP值，计算得到LF精炼钢水温度预测值，根据所述关系趋势以及LF精炼钢水温度预测值，得到LF精炼钢水温度控制结果；所述S4中的根据所述钢水温度预测基础值以及关键因素参数的SHAP值，计算得到LF精炼钢水温度预测值，根据所述关系趋势以及LF精炼钢水温度预测值，得到LF精炼钢水温度控制结果，包括：S41、根据所述钢水温度预测基础值以及关键因素参数的SHAP值，计算得到LF精炼钢水温度预测值Tpredict，如下式1所示： 其中，Tbsevalue表示钢水温度预测基础值，j表示关键因素参数，SHAPvaluej表示关键因素参数j对应的SHAP值；S42、计算所述LF精炼钢水温度预测值与LF精炼实际钢水温度之间的差值，根据所述关系趋势对关键因素参数进行调整，直至所述差值在预设范围内，得到调整后的关键因素参数，进而得到LF精炼钢水温度控制结果。

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权利要求：

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