【技术实现步骤摘要】
一种基于编码解码网络的烧结终点预报方法
[0001]本专利技术属于烧结过程烧结终点提前预报的软测量方法,具体涉及一种带有时空注意力机制的编码解码网络的烧结终点预报方法。
技术介绍
[0002]在现代钢铁生产流程中,传统流程仍占据主导作用,高炉炼铁仍是将铁矿石冶炼成生铁的最高效、高产、节能的方式。而在高炉炼铁时,为了保证料粒的透气性,要求炉料粒度均匀,粉末较少,机械强度高。
[0003]烧结是人造块状原料的主要生产方式之一,是将粉末状料进行高温加热,在不完全融化的条件下烧结成块的过程。烧结矿的优劣将直接影响炼铁生产的产量、质量及能源消耗,而判断烧结矿质量一个重要的状态参数就是烧结终点的位置(Burning Through Point,BTP)。烧结终点的位置对烧结矿的产量和质量有很大的影响,确保终点位置的稳定,是充分利用烧结机有效面积,确保高质高产和冷却效率的重要条件。烧结终点无法通过仪表检测,同时对于大型烧结机,从向台车上布料到烧结矿在机尾被卸下,大约需要40分钟上,因此,烧结终点是滞后于烧结过程的,这种滞后性使烧结 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于编码解码网络的烧结终点预报方法,其特征在于,包括如下步骤:1)确定与烧结终点相关的辅助变量作为输入特征,从数据库中读取烧结过程的数据,对数据进行预处理;从数据库中读取风箱废气的温度,并利用多项式拟合法求出烧结终点和温度上升点的位置;2)利用已有的输入特征,采用滑窗方法对数据进行片段划分,构建训练样本;3)搭建基于编码解码网络的烧结终点预报模型,利用训练样本对模型进行训练;4)在当前时刻k,通过传感器和数据库实时读取k
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至k时刻的在线历史数据,搜集辅助变量,并进行预处理;同时读取k
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至k时刻的风箱废气温度数据,利用最小二乘法计算烧结终点和温度上升点;使用滑窗方法获得数据片段,构造k
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至k时刻的多对多序列数据集;将多对多序列数据集输入训练后的烧结终点预报模型,得到k时刻起的下一段预测时间长度t
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内的烧结终点预报结果。2.根据权利要求1所述的基于编码解码网络的烧结终点预报方法,其特征在于,所述的步骤1)中,辅助变量选取为:固体燃料配比、生石灰配比、石灰石配比、白云水配比、二混含水量、料厚、点火温度、透气性、主抽负压、台车速度、大烟道废气温度和温度上升点的位置;其中,除温度上升点的位置外的其余辅助变量均从数据库中存储的烧结过程数据中获取,以辅助变量作为输入特征,将求得的烧结终点位置作为输出标签。3.根据权利要求1所述的基于编码解码网络的烧结终点预报方法,其特征在于,步骤1)中,所述从数据库中读取风箱废气的温度,并利用多项式拟合法求出烧结终点和温度上升点的位置,具体为:在烧结终点附近,风箱废气温度T
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