基于时间级联宽度回声状态学习系统的烧结终点动态预测方法

本发明提出了一种基于时间级联宽度回声状态学习系统的烧结终点动态预测方法，涉及钢铁烧结过程生产节能降耗领域，该方法基于烧结过程机理分析和斯皮尔曼等级相关系数，确定直接影响烧结终点的过程参数：17#风箱温度、18#风箱温度、19#风箱温度、20#风箱温度、21#风箱温度、22#风箱温度、BTP温度、料层厚度、台车速度和垂直燃烧速度；然后，提出一种基于时间级联宽度回声状态学习系统作为BTP动态预测方法；最后，根据实际生产数据，以影响BTP直接相关的过程参数为输入，BTP为输出，进行BTP动态预测。本发明所提出的动态预测方法能够实现BTP的准确动态预测，进而为实现钢铁工业绿色制造和智能制造奠定基础。