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申请/专利权人：中冶长天国际工程有限责任公司;湖南中冶长天节能环保技术有限公司

摘要：本发明提供一种基于深度学习调节燃气喷吹量控制烧结终点方法及系统，通过获取每个测温单元得到的风箱烟气温度，从所有测温单元得到的风箱烟气温度中搜寻得到风箱烟气温度最大值，在风箱烟气温度最大值对应的测温单元不是最后一个测温单元时，根据风箱烟气温度最大值得到当前状态下的实际烧结终点线，在实际烧结终点线滞后于期望烧结终点线时，确定实际烧结终点线和期望烧结终点线之间的水平偏移距离在大于预设阈值时，从预先建立的距离流量减少神经网络模型中获取对应的流量减少步长，将当前燃气喷吹流量减小所述流量减少步长。本发明通过分析风箱烟气温度最大值分布来判断烧结状态，引入深度学习方式快速调节燃气喷吹量来调节烧结终点，减少盲目调节次数，提高了烧结效率。

主权项：1.一种基于深度学习调节燃气喷吹量控制烧结终点方法，其特征在于，包括步骤：S1，获取每个测温单元得到的风箱烟气温度；其中，每个烧结风箱均安装有用于检测穿过烧结物料的风箱烟气温度的测温单元，同一所述烧结风箱内的多个所述测温单元沿烧结机台车的长度方向间隔排布；S2，从所有测温单元得到的风箱烟气温度中搜寻得到风箱烟气温度最大值；S3，判断所述风箱烟气温度最大值对应的测温单元是否为最后一个测温单元，在所述风箱烟气温度最大值对应的测温单元不是最后一个测温单元时，执行步骤S4～S7；其中，按照从烧结机头轮至烧结机尾轮方向对所有测温单元进行位置排序；S4，根据所述风箱烟气温度最大值得到当前状态下的实际烧结终点线，并判断所述实际烧结终点线是否滞后于期望烧结终点线，在所述实际烧结终点线滞后于所述期望烧结终点线时，执行步骤S5，在所述实际烧结终点线超前于所述期望烧结终点线时，执行步骤S7；S5，确定所述实际烧结终点线和期望烧结终点线之间的水平偏移距离，并判断所述水平偏移距离是否大于预设阈值，在所述水平偏移距离大于预设阈值时，执行步骤S6；在所述水平偏移距离小于或等于预设阈值时，执行步骤S7；S6，根据所述水平偏移距离从预先建立的距离流量减少神经网络模型中获取对应的流量减少步长，调小燃气调节阀的阀门开度，以将当前燃气喷吹流量减少所述流量减少步长；等待预设时长；然后返回步骤S1；其中，所述距离流量减少神经网络模型包含水平偏移距离和流量减少步长的映射关系；S7，判定当前状态下的所述实际烧结终点线处于所述期望烧结终点线的允差范围内，并维持当前状态继续生产。

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