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申请/专利权人：江苏南方科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习模型的加热炉控制方法及系统，用于加热炉控制领域，该方法包括以下步骤：从加热炉的不同区域收集监测数据、工艺参数数据；提取监测数据中的时间序列特征，构建统一数据集；根据钢坯加热过程的物理原理构建钢坯热传导模型；根据统一数据集构建数据驱动模型；将钢坯热传导模型与数据驱动模型相融合，得到钢坯热传导融合模型；利用统一数据集对钢坯热传导融合模型进行训练，并调整模型参数；接收来自加热炉的实时监测数据，评估钢坯热传导融合模型的预测性能；根据温度差异优化调整加热炉的控制参数。本发明通过模型预测温度变化趋势，并计算与目标温度之间的差异，调整加热炉的控制参数，优化生产过程。
主权项：1.一种基于机器学习模型的加热炉控制方法，其特征在于，该加热炉控制方法包括以下步骤：S1、从加热炉的不同区域收集钢铁冶炼的监测数据，同时收集钢坯加热过程的工艺参数数据；S2、提取监测数据中的时间序列特征，并将不同源的过程数据和工艺参数合并，构建统一数据集；S3、根据钢坯加热过程的物理原理构建描述钢坯内部和表面热传导的钢坯热传导模型；S4、根据统一数据集构建数据驱动模型；S5、将所述钢坯热传导模型与所述数据驱动模型相融合，得到钢坯热传导融合模型；S6、利用统一数据集对钢坯热传导融合模型进行训练，并调整钢坯热传导融合模型参数；S7、接收来自加热炉的实时监测数据，利用训练好的钢坯热传导融合模型对钢坯未来一小时内的温度进行预测，将预测结果与实际测量温度进行比对，评估钢坯热传导融合模型的预测性能；S8、根据生产需求设定钢坯的目标加热温度曲线，利用钢坯热传导融合模型预测未来一小时内的温度变化趋势，计算预测温度与目标温度之间的差异，根据温度差异优化调整加热炉的控制参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏南方科技有限公司 一种基于机器学习模型的加热炉控制方法及系统
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