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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于在线融合的高炉炉喉温度估计方法及装置、电子设备，包括：将高炉设备参数和布料矩阵作为输入，计算高炉内各层料面形状及各层矿焦比参数；根据高炉的多时间尺度特性，将高炉主参数、炉喉测温点数据和矿焦比参数划分得到高、低频数据集，并分别进行特征重要性筛选；通过特征筛选后的低频数据集训练支持向量回归器，得到低频炉喉温度估计模型，通过特征筛选后的高频数据集训练集成门控循环单元网络，得到高频炉喉温度估计模型；将待测低频数据集和高频数据集分别作为不同炉喉温度估计模型的输入，得到低频炉喉温度估计值和高频炉喉温度估计值，通过在线融合网络，得到最终的高频温度估计值，实现了高频实时估计。
主权项：1.一种基于在线融合的高炉炉喉温度估计方法，其特征在于，包括：获取高炉设备参数、布料矩阵、高炉主参数和高炉炉喉测温点数据；根据布料规律、等体积原则和下降规律，将所述高炉设备参数和布料矩阵作为输入，计算高炉内部各层的料面形状，根据所述料面形状，计算各层的矿焦比参数；考虑高炉内部反应的多时间尺度特性，将所述高炉主参数、高炉炉喉测温点数据和矿焦比参数划分为高频数据集和低频数据集；对两个数据集分别进行特征重要性筛选，得到经过特征筛选后的高频数据集和低频数据集；通过特征筛选后的低频数据集训练支持向量回归器，得到低频炉喉温度估计模型，通过特征筛选后的高频数据集训练集成门控循环单元网络，得到高频炉喉温度估计模型；将待测低频数据集输入所述低频炉喉温度估计模型，得到低频炉喉温度估计值，将待测高频数据集输入所述高频炉喉温度估计模型，得到高频炉喉温度估计值；将所述低频炉喉温度估计值和高频炉喉温度估计值输入在线融合网络，得到最终的高频温度估计值，所述在线融合网络用于通过获取当前时刻的高频温度估计值和距离当前时刻最近的两个低频时刻的低频温度估计值，计算两个低频时刻的温度修正值，通过加和为1的更新门权重和遗忘门权重分别对温度修正值进行衡量，最后乘以过期权重与当前时刻的高频温度估计值进行加和，得到最终的高频炉喉温度估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于在线融合的高炉炉喉温度估计方法及装置、电子设备
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