[发明专利]一种工业异常预测在钢铁能源公辅中的应用方法在审
| 申请号： | 202210588975.5 | 申请日： | 2022-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN114970720A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 聂礼强;申培;宋雪萌;郝亮;张寅峰;李玉涛;李华刚;贾永坡 | 申请（专利权）人： | 河钢数字技术股份有限公司;山东大学;青岛海尔智能技术研发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/20;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G07C3/00 |
| 代理公司： | 石家庄知住优创知识产权代理事务所(普通合伙) 13131 | 代理人： | 王丽巧 |
| 地址： | 050000 河北省石家庄*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种工业异常预测在钢铁能源公辅中的应用方法，所述应用方法如下：步骤一：首先依托钢铁企业的能源系统，收集一星期内，所有高炉的热风炉的废气温度实时数据以及状态实时数据；步骤二：对步骤一获取的数据进行预处理；步骤三：对步骤二预处理后的数据实现特征提取和多源数据的融合；步骤四：使用结合多种机器学习模型的集成学习方法，为每个高炉的每个热风炉训练一个相应的换炉时间的预测模型；本发明的有益效果是：本发明将集成学习Stacking方法应用到高炉的热风炉换炉时间的预测上，利用高炉热风炉废气温度数据和同一高炉的其他热风炉状态数据进行多源信息的融合作为输入，并结合钢铁行业工艺规则协同计算，来预测工业异常情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 工业 异常 预测 钢铁 能源 中的 应用 方法 | ||
【主权项】：
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