【技术实现步骤摘要】
本申请涉及烧结机尾端面分析领域，特别涉及一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立方法和系统。
技术介绍
1、烧结矿是一种经过烧结工艺产生的用于高炉冶炼的产品，通常是将各种矿原料按比例混合后放入烧结机的矿床中，再经过高温烧结工艺制成，最后由台车从机尾按照预设长度一段一段地输送至指定位置。判断烧结矿质量的重要指标是烧结矿中的feo含量，准确预测烧结矿中的feo含量，有助于指导优化烧结矿的生产。
2、烧结矿中的feo含量是在预先建立的样本集的基础上，使用神经网络、机器学习等算法建立feo预测模型来完成预测。其中，现有的样本集建立方法需要首先确定理论上的特征向量，继而根据特征向量从机尾断面中提取特征值，再与feo的化验结果进行匹配后形成样本向量，最终将所有的样本向量存储成为样本集。
3、然而，由于特征向量是预先确定的理论值，只有当断面为完美断面才可以成功提取特征值。在实际的生产过程各种，参见图1为烧结矿机尾断面形成示意图。如图1中的(a)所示，当矿床1随着台车2到达烧结机尾后，台车2开始缓慢迁移和倾斜，然后如图1中的(b)所示，随着台车2的倾斜角逐渐增加，烧结矿3开始出现裂缝，直至完全断开，形成断面4。其中，如图1中的(b)所示的断面4为完美断面，仅会在烧结状态良好的情况下形成，此时由图1中的(a)到图1中的(b)的变化会瞬间完成；如果烧结矿的配比不准确，则会引起烧结矿粘接台车的情况，此时由图1中的(a)到图1中的(b)的变化是一个缓慢的过程，形成的断面4为非最佳断面。当断面为非最佳断面的时候，往往代表了当前烧结
4、综上所述，由于现有方法中特征向量的确定没有考虑所有断面的情况，导致建立的样本集样本数据不完整，影响feo含量的预测准确度。
技术实现思路
1、本申请提供了一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立方法和系统，可用于解决现有方法中特征向量的确定没有考虑所有断面的情况，导致建立的样本集样本数据不完整，影响feo含量的预测准确度的技术问题。
2、第一方面，本申请提供一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立方法，所述样本集建立方法包括：
3、按照预设采集频率在指定区域内获取图像特征值，并存储至基础数据集；所述图像特征值上设置有图像生成时间；所述指定区域为烧结机机尾处对准烧结矿的断面的区域；
4、按照预设断面识别间隔，从所述基础数据集中筛选断面图像；所述断面图像为有完整断面的图像；
5、从每个断面图像中提取相应断面的特征向量；
6、根据所述特征向量和预先设置的最佳断面判断阈值依次判断每个断面图像对应的断面是否为最佳断面，并生成断面类型；所述断面类型包括最佳断面和非最佳断面；
7、将所述特征向量、对应的所述断面类型以及对应的所述图像生成时间确定为所述断面的特征数据值，并存储至特征数据集中；
8、判断是否有最新的feo化验结果生成；
9、如果有最新的所述feo化验结果生成，则获取对应的取样开始时间和取样结束时间；
10、根据所述取样开始时间和所述取样结束时间，确定断面获取时间段；
11、根据所述断面获取时间段和所述特征数据集，确定所述断面获取时间段内的最佳断面数量、最佳断面占比和断面平均特征值；
12、将所述最佳断面数量、所述最佳断面占比、所述断面平均特征值和所述feo化验结果共同确定为一条样本向量；
13、将所有样本向量确定为样本集；所述样本集用于预测烧结矿的feo含量。
14、在第一方面的一种可实现方式中，所述预设断面识别间隔为十五分钟。
15、在第一方面的一种可实现方式中，所述从每个断面图像中提取相应断面的特征向量，包括：
16、采集所述断面的断面面积；
17、采集所述断面的最高温度；所述最高温度为所述指定区域内所有温度点的最大值；
18、采集所述断面的最低温度；所述最低温度为所述指定区域内所有温度点的最小值；
19、计算所述断面的平均温度；所述平均温度为所述指定区域内所有温度点的平均值；
20、确定所述断面的红火区内的温度区间面积占比，所述温度区间面积占比包括高温区面积占比、中温区面积占比和低温区面积占比；
21、确定所述断面在不同位置区间的红火分布。
22、在第一方面的一种可实现方式中，所述确定所述断面在不同位置区间的红火分布，包括：
23、根据以下公式确定所述红火分布：
24、
25、其中，l为所述位置区间内的红火层厚度；yi为第i个像素点的纵坐标值；n为所述位置区间内红火点的个数。
26、在第一方面的一种可实现方式中，所述根据所述特征向量和预先设置的最佳断面判断阈值依次判断每个断面图像对应的断面是否为最佳断面，并生成断面类型，包括：
27、通过预先设置的最佳断面分析算法设置最佳断面判断阈值；
28、根据所述特征向量和预先设置的最佳断面判断阈值依次判断每个断面图像对应的断面是否为最佳断面，并生成断面类型。
29、在第一方面的一种可实现方式中，所述特征数据值包括：
30、所述断面的图像生成时间，所述断面在所述指定区域中的像素点个数、最高温度、最低温度、平均温度、红火区面积、高温区占比、中温区占比、低温区占比，以及所述断面不同位置区间的红火层厚度，以及对应的所述断面类型。
31、在第一方面的一种可实现方式中，所述根据所述取样开始时间和所述取样结束时间，确定断面获取时间段，包括：
32、通过以下公式确定所述断面获取时间段：
33、t＝[tlabfrom-tδ，tlabto-tδ]，
34、其中，tlabfrom为所述取样开始时间，tlabto为所述取样结束时间，tδ为从机尾处到达成品取样处的时间间隔。
35、在第一方面的一种可实现方式中，所述根据所述断面获取时间段和所述特征数据集，确定所述断面获取时间段内的最佳断面数量、最佳断面占比和断面平均特征值，包括：
36、获取所述断面获取时间段内，断面类型为最佳断面的记录数，以及所有断面的记录数；
37、将所述断面类型为最佳断面的记录数确定为所述最佳断面数量；
38、将所有断面的记录数确定为所述断面采集时间段内的断面数量；
39、将所述最佳断面数量和所述断面数量的比值确定为所述最佳断面占比；
40、根据所述断面数量和所述特征数据集中所有断面对应的特征数据值确定所述断面平均特征值。
41、第二方面，本申请提供一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立系统，用于执行第一方面及各种可实现方式中的一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立方法，所述样本集建立系统包括：
42、图像特本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述样本集建立方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述预设断面识别间隔为十五分钟。
3.根据权利要求1所述的一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述从每个断面图像中提取相应断面的特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述确定所述断面在不同位置区间的红火分布，包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述根据所述特征向量和预先设置的最佳断面判断阈值依次判断每个断面图像对应的断面是否为最佳断面，并生成断面类型，包括：
6.根据权利要求1所述的一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述特征数据值包括：
7.根据权利要求1所述的一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述根据所述取样开始时间和所述取样结束时间，确定断面获取时间段，包
8.根据权利要求1所述的一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述根据所述断面获取时间段和所述特征数据集，确定所述断面获取时间段内的最佳断面数量、最佳断面占比和断面平均特征值，包括：
9.一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-8任意一项所述的一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立方法，所述样本集建立系统包括：
10.根据权利要求9所述的一种用于烧结矿FeO含量预测的样本集建立系统，其特征在于，所述特征向量提取模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述样本集建立方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述预设断面识别间隔为十五分钟。
3.根据权利要求1所述的一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述从每个断面图像中提取相应断面的特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述确定所述断面在不同位置区间的红火分布，包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于烧结矿feo含量预测的样本集建立方法，其特征在于，所述根据所述特征向量和预先设置的最佳断面判断阈值依次判断每个断面图像对应的断面是否为最佳断面，并生成断面类型，包括：
6.根据权利要求1所述的一种用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：任玉辉，
申请(专利权)人：中冶长天长沙智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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