| 成果基本信息 | ||||||
| 关键词: | 玻璃窑炉,炉温智能预测,LSTM预测模型 | |||||
| 成果类别: | 应用技术 | 技术成熟度: | 初期阶段 | |||
| 体现形式(基础理论类): | 其他 | 体现形式(应用技术类): | 新技术 | |||
| 成果登记号: | 资源采集日期: | |||||
| 研究情况 | |||||
| 单位名称: | 武汉理工大学 | 技术水平: | 未评价 | ||
| 评价证书号: | 评价单位: | ||||
| 评价日期: | 评价证书号: | ||||
| 转化情况 | |||||
| 转让范围: | 合作开发 | 推广形式: | 合作开发 | ||
| 已转让企业数(个): | |||||
| 联系方式 | |||||
| 联系人(平台): | 孵化基地 | 联系人(平台)电话: | 0771-3394012 | ||
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| 成果简介 | |||||
本发明提供一种基于注意力机制和自编码器的玻璃炉温智能预测控制方法,包括采集与预处理玻璃窑炉温度预测控制相关的生产历史数据;根据预处理得到的输入变量,采用注意力机制,得到每个时刻每个熔炉温度都带有注意力权重的输入变量;根据深度自编码器的重构误差,得到两个表示向量,包括相对欧式距离和余弦相似度,并结合深度自编码器中的编码器产生的潜在表示一起组成最终的低维表示;根据低维表示,采用LSTM预测模型,得到后面若干时间步长熔炉温度的预测值;根据LSTM预测模型和统计策略相结合的控制方式,对玻璃熔炉天然气流量和氧气流量进行在线智能调整,从而实现智能控制玻璃熔炉温度的波动,提高玻璃产品质量,降低能耗 |