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基于知识与AW-ESN融合的烧结过程FeO含量预测
方怡静; 蒋朝辉; 黄良; 桂卫华; 潘冬
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2024
Volume50Issue:2Pages:282-294
Abstract氧化亚铁(FeO)含量是衡量烧结矿强度和还原性的重要指标,烧结过程FeO含量的实时准确预测对于提升烧结质量、优化烧结工艺具有重要意义.然而烧结过程热状态参数缺失、过程参数波动频繁给FeO含量的高精度预测带来巨大的挑战,为此,提出一种基于知识与变权重回声状态网络融合(Fusion of data-knowledge and adaptive weight echo state network, DK-AWESN)的烧结过程FeO含量预测方法.首先,针对烧结过程热状态参数缺失的问题,建立烧结料层最高温度分布模型,实现基于料层温度分布特征的FeO含量等级划分;其次,针对烧结过程参数波动频繁的问题,提出基于核函数高维映射的多尺度数据配准方法,有效抑制离群点的影响,提升建模数据的质量;最后,针对烧结过程数据驱动模型缺乏机理认知致使模型预测精度不高的问题,将过程数据中提取得到的FeO含量等级知识与AW-ESN (Adaptive weight echo state network)结合,建立DK-AWESN模型,有效提升复杂工况下FeO含量的预测精度.现场工业数据试验表明,所提方法能实时准确地预测烧结过程FeO含量,为烧结过程的智能化调控提供实时有效的FeO含量反馈信息.
KeywordFeO含量预测 烧结过程 数据知识 变权重回声状态网络 信息融合
DOI10.16383/j.aas.c211013
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/55739
Collection学术期刊_自动化学报
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GB/T 7714
方怡静,蒋朝辉,黄良,等. 基于知识与AW-ESN融合的烧结过程FeO含量预测[J]. 自动化学报,2024,50(2):282-294.
APA 方怡静,蒋朝辉,黄良,桂卫华,&潘冬.(2024).基于知识与AW-ESN融合的烧结过程FeO含量预测.自动化学报,50(2),282-294.
MLA 方怡静,et al."基于知识与AW-ESN融合的烧结过程FeO含量预测".自动化学报 50.2(2024):282-294.
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