基于多層感知器的退火爐數(shù)字孿生智慧報警系統(tǒng)及方法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202110438077.7 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN113373295A | 公開(公告)日 | 2021-09-10 |
申請公布號 | CN113373295A | 申請公布日 | 2021-09-10 |
分類號 | C21D9/52(2006.01)I;C21D11/00(2006.01)I;C21D1/26(2006.01)I | 分類 | 鐵的冶金; |
發(fā)明人 | 祁鵬;羅克炎;楊玉林;楊利坡;劉英馳;單天仁;薛世旭;朱源 | 申請(專利權)人 | 上海孟伯智能物聯(lián)網(wǎng)科技有限公司 |
代理機構 | 上海海鈞知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) | 代理人 | 許蘭 |
地址 | 200438上海市楊浦區(qū)國權北路1688弄52號7層703室 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本文公開了基于多層感知器的退火爐數(shù)字孿生智慧報警系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)對退火爐的幾何特征、退火過程等建立物理模型,同時建立數(shù)據(jù)中心完成對傳感器采集的數(shù)據(jù)的存儲、交換,并綜合考慮來料板形、設定張力、爐溫等因素建立退火過程中帶鋼跑偏和瓢曲數(shù)學模型計算跑偏指數(shù)和瓢曲指數(shù)對其跑偏和瓢曲故障進行預警,通過短期自學習和長期自學習對數(shù)據(jù)進行訓練,對模型內(nèi)部參數(shù)進行優(yōu)化,最終通過多層感知器深度學習完成對模型的優(yōu)化,得到各輸入?yún)?shù)對系統(tǒng)的影響權重以及最優(yōu)參考值,將其和數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)載入到物理模型中實現(xiàn)對退火過程的數(shù)字孿生及跑偏和瓢曲故障的智慧預警。 |
