一种基于机器学习模型的加热炉控制方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习模型的加热炉控制方法及系统，用于加热炉控制领域，该方法包括以下步骤：从加热炉的不同区域收集监测数据、工艺参数数据；提取监测数据中的时间序列特征，构建统一数据集；根据钢坯加热过程的物理原理构建钢坯热传导模型；根据统一数据集构建数据驱动模型；将钢坯热传导模型与数据驱动模型相融合，得到钢坯热传导融合模型；利用统一数据集对钢坯热传导融合模型进行训练，并调整模型参数；接收来自加热炉的实时监测数据，评估钢坯热传导融合模型的预测性能；根据温度差异优化调整加热炉的控制参数。本发明通过模型预测温度变化趋势，并计算与目标温度之间的差异，调整加热炉的控制参数，优化生产过程。