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申请/专利权人：科大智能物联技术股份有限公司
摘要：本发明涉及链回环生产工艺技术领域，公开了一种链回环回转窑燃烧室的控制方法，包括：利用生产数据训练煤气流量预测模型、xgboost机器学习模型；将t‑T1时刻至当前时刻t的生产数据输入至煤气流量预测模型，预测推荐转炉煤气流量；对推荐转炉煤气流量进行调整，得到新的推荐转炉煤气流量，与煤气流量预测模型上一时刻预测的推荐煤气流量融合，得到最终的推荐转炉煤气流量；最终的推荐转炉煤气流量以及其他生产数据输入到xgboost机器学习模型，得到空气流量；分别计算转炉煤气阀门开度和空气阀门开度，用于对燃烧室温度进行控制。本发明能够实现煤气消耗量的节约并且对燃烧室温度的控制更加稳定，减少因温度不合格造成的返矿。
主权项：1.一种链回环回转窑燃烧室的控制方法，包括以下步骤：步骤S1：利用回转窑的历史生产数据训练基于transformer神经网络的用于预测转炉煤气流量的煤气流量预测模型；利用回转窑的历史生产数据训练用于根据预测转炉煤气流量调整空气流量的xgboost机器学习模型；生产数据D1包括采集时间、转炉煤气流量、转炉煤气热值、焦炉煤气流量、焦炉煤气热值、燃烧室温度、链篦机速度、尾气残氧含量、尾气一氧化碳含量和空气流量；步骤S2：将t-T1时刻至当前时刻t的生产数据输入至完成训练的煤气流量预测模型中，预测得到当前时刻的推荐转炉煤气流量G0，T1为设定的第一时间周期；步骤S3：根据当前时刻t的前T时间内燃烧室实际温度的平均值与燃烧室目标温度的差值Td1，对推荐转炉煤气流量G0进行调整，得到新的推荐转炉煤气流量G1；T为设定的第二时间周期；步骤S4：将新的推荐转炉煤气流量G1与煤气流量预测模型上一时刻预测的推荐煤气流量G-1融合，得到当前时刻最终的推荐转炉煤气流量Gt；步骤S5：将t-T1时刻至当前时刻t的最终的推荐转炉煤气流量Gt以及其他生产数据输入到完成训练的xgboost机器学习模型，得到当前时刻的空气流量At；步骤S6：根据推荐转炉煤气流量Gt和空气流量At分别计算转炉煤气阀门开度和空气阀门开度，用于对以当前时刻为起点的一个控制周期内的燃烧室温度进行控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 科大智能物联技术股份有限公司 一种链回环回转窑燃烧室的控制方法
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