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公开(公告)号：CN111025905A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911307732.4
申请日：2019-12-18
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了基于时序趋势特征提取的烧结终点模糊控制方法。本发明以台车速度为控制量，烧结终点为控制目标。首先利用曼-肯德尔Mann-Kendall检验方法提取局部趋势特征值和全局趋势特征值。然后以置信度为基准来对趋势特征值进行模糊子集划分，同时根据实际需求对烧结终点平均偏差和台车速度控制量进行均匀的模糊子集划分。最后以局部趋势特征值，全局趋势特征值和烧结终点平均偏差为决策输入量，台车速度控制量为输出量，设计三输入一输出的模糊控制器。本发明用时间序列趋势特征表示了烧结过程中不可测的外部扰动，给烧结终点控制提供了有效的决策依据，具有重要的经济价值和应用价值。
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公开(公告)号：CN106777684A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611156077.3
申请日：2016-12-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种建立综合焦比预测模型和预测综合焦比的方法，包括以下步骤，选定综合焦比作为衡量烧结过程碳效的指标；通过烧结过程的机理分析，确定影响综合焦比的烧结参数，采用主成分析法对烧结参数进行数据降维及重新组合处理，得到主成分变量，基于主成分变量，建立综合焦比预测模型，分析待烧结矿的烧结参数，将烧结参数转化为主成分变量，将待烧结矿的主成分变量输入综合焦比预测模型，输出变量即为综合焦比。本发明能解决烧结参数之间存在的耦合问题，为烧结过程碳效优化奠定基础，并且能够实现烧结过程综合焦比的精确预测，满足实际烧结过程生产要求。
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公开(公告)号：CN111047103B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201911316382.8
申请日：2019-12-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了基于多工况模式辨识的烧结过程碳效在线预测方法及设备，利用综合焦比作为衡量烧结过程碳效的指标；根据烧结机理分析和数据相关性分析，确定影响烧结碳效的关键烧结参数：台车速度、料层厚度、BTP、BTP温度、风箱负压、垂直燃烧速度以及与碳效指标相关性最高的3个风箱的温度；使用近邻传播聚类算法自动辨识烧结过程多种工况模式，在不同工况模式下建立基于混合核的最小二乘向量机的烧结过程碳效预测模型；根据实际生产数据与不同工况模式下的范例数据点的马氏距离调用哪一工况模式下的预测模型来实现碳效的在线预测。本发明的效果是：为提高烧结过程碳利用率奠定了基础，为实现钢铁工业绿色制造和智能制造提供一种行之有效的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110245850B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910470913.2
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种考虑时序的烧结过程工况识别方法及系统，本发明以烧结过程的过程参数的时间序列数据为输入，以烧结过程工况为输出。首先，利用Spearman秩相关分析方法和信息熵分析方法进行参数选择与合并，获得组合决策参数。然后，利用基于动态时间扭曲距离的模糊C均值聚类算法对时间序列数据聚类，获得组合决策参数的聚类结果。最后，利用朴素贝叶斯分类器进行工况识别，获得识别的烧结过程工况。本发明所述的工况识别方法实现了烧结过程工况的有效识别，具有重要的经济价值和应用价值。
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公开(公告)号：CN110619931A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910888222.4
申请日：2019-09-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于多时间尺度优化的烧结过程碳效优化方法，包括：首先确定CO/CO2和综合焦比作为衡量碳效的指标，通过机理分析和Spearman关联性分析方法对影响碳效的状态参数进行分析，确定碳效指标预测的状态参数，并建立碳效指标与关键过程参数的数学模型；然后基于上述数学模型，考虑原料参数与操作参数的不同时间尺度问题，建立不同时间尺度上的优化策略；最后针对不同时间尺度优化的需求，采取不同的多目标优化方法，提出不同时间尺度优化策略的转换策略，以协调两种策略的实施。采用本发明所述的多时间尺度优化策略，能够在不同时间尺度下合理优化原料参数和操作参数，达到最优的碳效，为烧结过程节能降耗和绿色制造提供行之有效的解决办法。
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公开(公告)号：CN110570019A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910747153.5
申请日：2019-08-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于宽度学习的烧结过程综合焦比时序预测方法，首先，确定以综合焦比作为衡量烧结过程碳效的指标。根据烧结过程机理分析，确定影响综合焦比的烧结参数，在此基础上，再使用加权模糊C均值聚类算法来对烧结过程多种工况模式进行辨识，并针对不同的工况模式分别建立综合焦比时序预测模型。然后，根据测试数据所属哪一类工况模式再调用该工况模式下所建立的综合焦比预测模型来实现综合焦比的时序预测。本发明的有益效果是：该烧结过程综合焦比时序预测方法能够实现烧结过程综合焦比的准确时序预测，提高碳的利用率，进而为实现钢铁工业绿色制造和智能制造奠定基础。
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公开(公告)号：CN106755972B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201611154987.8
申请日：2016-12-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: C22B1/16
Abstract: 本发明公开了一种基于数据降维法预测烧结过程综合焦比的方法，包括以下步骤：(1)分析烧结过程机理得到影响烧结过程综合焦比的烧结参数；(2)对烧结参数进行数据降维，并重新组合，得到主成分变量；(3)将主成分变量作为输入变量输入最小二乘支持向量机模型，所述最小二乘支持向量机模型的输出变量即为烧结过程综合焦比。本发明能解决烧结参数之间存在的耦合问题，为烧结过程碳效优化奠定基础，并且能够实现烧结过程综合焦比的精确预测，满足实际烧结过程生产要求。
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公开(公告)号：CN106197028A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610664359.8
申请日：2016-08-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: F27B21/00 , F27D19/00 , F27D2019/0075
Abstract: 本发明提供了一种保证料位稳顺的速比随动控制方法，建立烧结终点的预测模型，对烧结终点的准确实时预报；根据料位所属区间范围判断得到当前料位处于何种工况；对应两条专家规则选择不同的速比控制策略；根据选择的速比控制策略，在线调整速比大小，实现料位根据台车速度的变化而合理的调整料位，并有效稳定在正常的范围内；本发明的方法根据台车速度的变化趋势合理地调整速比的大小，能有效地降低烧结台车速度的变化对料槽料位产生的影响，保障生产安全，提高系统的实用性。
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