一种基于深度置信网络的铝熔炼过程炉膛温度预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度置信网络的铝熔炼过程炉膛温度预测方法，其包括如下步骤：一，采集若干组原始数据；二，对步骤一中采集到的原始数据进行剔除异常数据和去除噪声，以得到正常数据；三，对步骤二中得到的正常数据利用深度置信网络进行特征提取，以得到特征向量；四，把各组特征向量划分为训练集和测试集，并建立预测模型；通过训练集中各组特征向量不断训练预测模型，从而得到训练好的预测模型；五，用测试集中的每组特征向量对训练好的预测模型进行测试，测试的稳定性好，预测模型便可用于预测炉膛温度；如果不好，则返回步骤三。本发明专利技术能够通过其他容易检测的指标来预测炉膛温度，元器件不易损坏，经济效益好。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度置信网络的铝熔炼过程炉膛温度预测方法
本专利技术涉及铝熔炼
，特别涉及一种基于深度置信网络的铝熔炼过程炉膛温度预测方法。
技术介绍
铝熔炼过程是整个铝合金加工工艺的第一道生产工序，这一工艺直接影响后续保温、铸造和加工等步骤，最终对产品的质量和性能有很大的影响。在铝熔炼过程中，温度的精确控制对铝铸锭起着至关重要的作用。在铝熔炼过程中物理变化和化学反应过程都与温度密切相关，熔炼温度过低，不利于合金元素的溶解及气体、夹杂物的排出，增加形成偏析、欠铸的倾向；熔炼温度过高不仅浪费能源，更严重的是因为温度越高，吸氢越多，铝的氧化越严重，从而导致合金的机械性能的下降，直接影响铝熔炼效率。另外，铝熔炼的过程中温度的变化是一个大滞后的环节，因此温度控制是铝加工工艺的关键。传统铝熔炼炉温度控制系统主要采取两种控温方式：炉膛温度定温控制和铝液温度串级控制，采用炉膛温度定温控制方式进行升温，串级控制方式进行铝液金属的保温。然而要实现对温度的精准控制，需要对温度的变化趋势了解，传统的热电偶检测炉膛温度的方法尽管可以得到温度的趋势，但由于熔炼过程中炉膛内的温度很高且腐蚀性大，传感器等元器件易损本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度置信网络的铝熔炼过程炉膛温度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，从现场设备上采集若干组原始数据，每组原始数据包括铝熔炼过程中的炉膛温度、每个排烟口的排烟温度以及每个烧嘴的助燃空气流量、助燃空气温度、助燃空气压差、助燃空气阀门开度、燃气流量、燃气压差和燃气阀门开度这些指标的现场检测数据；步骤二，对步骤一中采集到的每个指标的所有原始数据进行剔除异常数据和去除噪声，以得到正常数据；步骤三，对步骤二中得到的每个指标的所有的正常数据利用深度置信网络进行特征提取，以得到特征向量；步骤四，把经步骤三特征提取后得到的各组特征向量划分为训练集和测试集，并建立预测模型；通过训练集中各组特征...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度置信网络的铝熔炼过程炉膛温度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，从现场设备上采集若干组原始数据，每组原始数据包括铝熔炼过程中的炉膛温度、每个排烟口的排烟温度以及每个烧嘴的助燃空气流量、助燃空气温度、助燃空气压差、助燃空气阀门开度、燃气流量、燃气压差和燃气阀门开度这些指标的现场检测数据；步骤二，对步骤一中采集到的每个指标的所有原始数据进行剔除异常数据和去除噪声，以得到正常数据；步骤三，对步骤二中得到的每个指标的所有的正常数据利用深度置信网络进行特征提取，以得到特征向量；步骤四，把经步骤三特征提取后得到的各组特征向量划分为训练集和测试集，并建立预测模型；通过训练集中各组特征向量来不断训练预测模型，每组特征向量对预测模型的训练过程是把这组特征向量内除了炉膛温度之外的其他指标作为预测模型的输入，预测模型输出的炉膛温度再与这组特征向量内的炉膛温度进行对比和拟合，直到预测模型输出的炉膛温度与特征向量内的炉膛温度一致，便能得到训练好的预测模型；以及步骤五，对经步骤四训练好的预测模型进行评估，把步骤四划分得到的测试集中的每组特征向量内除了炉膛温度之外的其他指标输入到训练好的预测模型中，并将训练好的预测模型得到的预测的炉膛温度的结果与这组特征向量内的炉膛温度进行对比，如果对比结果满足要...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄清宝，胡泽，蒋成龙，徐辰华，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：广西,45