一种基于链篦机-回转窑球团焙烧温度预测模型的异常诊断方法、系统及存储器

本发明公开了一种基于链篦机‑回转窑球团焙烧温度预测模型的异常诊断方法、系统及存储器。该方法以链篦机料层厚度、预热段烟罩温度、主烧嘴喷煤量、回转窑窑头温度等过程检测参数为输入，通过基于XGBoost算法构建的预测模型，实现对球团焙烧温度的提前预测，然后通过SHAP值分析，确定各参数对焙烧温度异常的贡献大小和方向。该方法可为生产调控提供超前信息，克服传统实测分析的滞后性，同时快速定位导致温度异常的关键影响因素，指导精准调控。基于上述方法所开发的异常诊断系统可提高球团生产稳定性、产品质量和生产效率，降低生产成本与能源消耗，对钢铁冶金领域链篦机‑回转窑氧化球团的智能化生产有重要的指导作用。