基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法及系统技术方案

技术编号:41843121 阅读:16 留言:0更新日期:2024-06-27 18:23
本发明专利技术公开了基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法及系统,方法包括:采集电熔镁炉在各种工作状况下的图像数据;对图像数据预处理并标注对应的电熔镁炉工况;采用基于Transformer的图像编码器处理预处理后的图像数据;搭建树突网络对图像编码器处理后的特征序列进行分类,图像编码器和树突网络构成自注意机制树突网络;对搭建完成的自注意机制树突网络先进行预训练,再进行迁移训练;采用训练完成的自注意机制树突网络对电熔镁炉工况进行识别;本发明专利技术的优点在于:检测结果精准,模型直观、可解释性强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电熔镁炉工况检测领域,具体涉及基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法及系统


技术介绍

1、电熔镁砂是一种重要的耐火材料,广泛应用于电器、航天、化工、冶金、水泥等行业。电熔镁砂的工艺流程通常是使用电熔镁炉,通过电弧加热菱镁矿石的粉末状原料,矿石粉末被加热到高温,分解为熔融的氧化镁和二氧化碳气体。随后,通过降温结晶和杂质的排除,得到高纯度的电熔镁砂晶体。熔炼过程中使用铁制炉壳作为容器,通过水循环系统进行冷却。由于炉况监测困难,生产过程中容易出现欠烧工况。这不仅影响产品质量,还直接威胁到生产和人员安全,现有的人工巡检方式不及时,容易出现遗漏或误报,甚至可能导致铁制炉壳受损。

2、近年来,随着机器学习和计算机视觉等技术的高速发展,已在工业应用中取得了巨大的成功,已有研究者提出了采用卷积神经网络对电熔镁炉工作中的图像进行特征提取和工况识别,例如中国专利公布号cn116523819a公开的基于随机配置卷积网络的镁炉异常工况识别方法及装置,但由于电熔镁炉复杂的工况环境以及欠烧工况的区域形状不定,导致识别准确率欠佳。随后出现的vision 本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,所述步骤二中标注的电熔镁炉工况包括加料、正常以及欠烧。

3.根据权利要求1所述的基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,所述步骤三包括:

4.根据权利要求1所述的基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,所述步骤四包括:

5.根据权利要求4所述的基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,所述特征归一化操作的公式如下:

6.根据权利要...

【技术特征摘要】

1.基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,所述步骤二中标注的电熔镁炉工况包括加料、正常以及欠烧。

3.根据权利要求1所述的基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,所述步骤三包括:

4.根据权利要求1所述的基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,所述步骤四包括:

5.根据权利要求4所述的基于注意力与树突网络的电熔镁炉工况检测方法,其特征在于,所述特征归一化操作的公式如下:

...

【专利技术属性】
技术研发人员:李帷韬吕顺辰刘威黄鑫兴张心茹张倩孙伟李奇越张志强
申请(专利权)人:合肥工业大学
类型:发明
国别省市:

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