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申请/专利权人：上海宝信软件股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于深度机器学习的冶金尘泥智能混料实现方法和系统，通过对冶金尘泥强混机数据的挖掘、数据采集预处理、强混机实时建模、强混机多步预测建模、强混机掺水量智能控制、粘结剂智能控制和返料量智能控制，解决了冶金尘泥领域中混料过程中不均匀、混料效果不理想等问题，提高混料系统处理能力，提高生产质量和生产能力，为冶金尘泥向数字化、智能化转型做铺垫。

主权项：1.一种基于深度机器学习的冶金尘泥智能混料实现方法，其特征在于，包括：强混机实时建模步骤：利用深度机器学习算法，通过数据采集和预处理，以掺水量反馈流量、粘结剂反馈流量、返料反馈流量、输入料量流量、缓冲仓料重、小皮带反馈流量、辊子转速、压球机料位百分比、实时料重作为输入变量，以出料水分含量、压球电流、胶带机的实时重量检测、返料仓料重作为输出变量，通过迭代拓展滤波算法和单乘法神经元模型结合的机器学习方法，从数据中学习从输入变量到输出变量的因果关系；强混机多步预测建模步骤：利用深度机器学习算法，通过数据采集和预处理，以掺水量反馈流量、粘结剂反馈流量、返料反馈流量、输入料量流量、缓冲仓料重、小皮带反馈流量、小皮带反馈流量、辊子转速、压球机料位百分比、实时料重作为输入变量，以出料水分含量、压球电流、胶带机的实时重量检测、返料仓料重作为输出变量，通过迭代拓展滤波算法和单乘法神经元模型结合的机器学习方法，从数据中学习从输入变量到输出变量的因果关系，在给定当前掺水设定流量、粘结剂设定流量、返料设定流量、配料总料量设定下，预测压球机电流、胶带机料重及返料仓料重；强混机掺水量智能控制步骤：利用模糊控制器根据实时的工艺参数和系统状态，通过模糊推理和模糊规则库来决定掺水量的调整程度；通过前向反馈控制，对掺水量进行实时调整，以适应物料成分波动、测量误差和未知扰动因素，从而提高压球性能和系统稳定性；粘结剂智能控制步骤：通过利用多种经典的机器学习算法训练得到的算法模型，经过加权平均给出调整指示，最终实现对粘结剂的给定量做出实时调整；返料量智能控制步骤：以压球电流、压球成球率为输入变量，返料量为输出变量，通过基于规则推理的智能调返料量方法，将人工调返料量的方法凝缩成各种规则，当遇到相似情况时，专家系统根据规则推理寻求问题的答案。

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