公开(公告)号：CN113569467B

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202110786475.8

申请日：2021-07-12

Applicant: 鞍钢股份有限公司 ,  东北大学

Inventor： 刘炳南 ,  武明翰 ,  朱建伟 ,  李仲 ,  张颖伟

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/08

Abstract: 一种基于宽度学习的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，包括：采集高炉运行时的物理变量数据并进行数据预处理以及数据划分等操作；将处理好的数据使用宽度学习方法进行软测量建模；使用灰狼优化算法对宽度学习中特征层神经元个数、增强层神经元个数以及正则化参数进行优化调节；使用模拟退火算法对宽度学习中神经元之间随机确定的权值以及神经元偏置进行优化固定；使用训练好的软测量模型进行回归预测。本方法采用了当前主流的机器学习相关理论进行软测量建模，科学严谨的数学算法保证了建模方法具有先进性和准确性。实验结果表明，该方法达到了令人满意的效果，解决了高炉风口回旋区温度难以测量和计算不准确的问题，具有推广意义。

公开(公告)号：CN113569467A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110786475.8

申请日：2021-07-12

Applicant: 鞍钢股份有限公司 ,  东北大学

Inventor： 刘炳南 ,  武明翰 ,  朱建伟 ,  李仲 ,  张颖伟

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/08

Abstract: 一种基于宽度学习的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，包括：采集高炉运行时的物理变量数据并进行数据预处理以及数据划分等操作；将处理好的数据使用宽度学习方法进行软测量建模；使用灰狼优化算法对宽度学习中特征层神经元个数、增强层神经元个数以及正则化参数进行优化调节；使用模拟退火算法对宽度学习中神经元之间随机确定的权值以及神经元偏置进行优化固定；使用训练好的软测量模型进行回归预测。本方法采用了当前主流的机器学习相关理论进行软测量建模，科学严谨的数学算法保证了建模方法具有先进性和准确性。实验结果表明，该方法达到了令人满意的效果，解决了高炉风口回旋区温度难以测量和计算不准确的问题，具有推广意义。

公开(公告)号：CN113177364B

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202110557533.X

申请日：2021-05-21

Applicant: 东北大学

Inventor： 武明翰 ,  张颖伟 ,  冯琳

IPC: G06F30/27 ,  G06V10/56 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06F111/10 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法，涉及高炉炼铁生产技术领域。该方法首先采集高炉风口回旋区火焰燃烧的图片数据、反映高炉运行状态的物理变量数据以及高炉风口回旋区燃烧温度数据；并提取高炉风口回旋区火焰燃烧图片数据的特征；然后建立基于皮尔逊相关系数和最小二乘支持向量回归的多核最小二乘支持向量回归模型作为高炉风口回旋区温度软测量模型；并使用正余弦优化算法进行高炉风口回旋区温度软测量模型参数的寻优；最后将寻找到的最优图片数据核函数参数、物理变量核函数参数以及多核最小二乘支持向量回归模型中的正则化参数作为最终的高炉风口回旋区温度软测量模型的参数，实现对风口回旋区燃烧温度的预测计算。

公开(公告)号：CN113177364A

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN202110557533.X

申请日：2021-05-21

Applicant: 东北大学

Inventor： 武明翰 ,  张颖伟 ,  冯琳

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06F111/10 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法，涉及高炉炼铁生产技术领域。该方法首先采集高炉风口回旋区火焰燃烧的图片数据、反映高炉运行状态的物理变量数据以及高炉风口回旋区燃烧温度数据；并提取高炉风口回旋区火焰燃烧图片数据的特征；然后建立基于皮尔逊相关系数和最小二乘支持向量回归的多核最小二乘支持向量回归模型作为高炉风口回旋区温度软测量模型；并使用正余弦优化算法进行高炉风口回旋区温度软测量模型参数的寻优；最后将寻找到的最优图片数据核函数参数、物理变量核函数参数以及多核最小二乘支持向量回归模型中的正则化参数作为最终的高炉风口回旋区温度软测量模型的参数，实现对风口回旋区燃烧温度的预测计算。