摘要
本发明公开了一种基于混合信息的烧结矿碱度智能控制方法,属于烧结矿生产智能化技术领域。该方法通过实时获取铁、硅、铝、镁、钙的原料化验数据与混合料在线检测数据,经标准化处理后构建输入数据集;采用粒子群优化算法(PSO)优化支持向量回归(SVR)模型超参数,构建加权多融合数据预测系统,形成“混合料成分增强预测模型(MCEP)”;通过时间分组计算短周期和长周期均值序列,结合动态权重调整与聚类分析优化预测精度,并基于生产条件实时更新模型;最终通过成分波动均值分析与预警实现闭环控制。该方法在提高生产过程效率、降低成本、优化资源利用、提升产品质量以及促进生产智能化方面具有显著的效益。
技术关键词
烧结矿碱度
智能控制方法
混合料
数据预测系统
粒子群优化算法
时间序列特征
周期
聚类分析方法
交叉验证方法
动态
闭环控制
支持向量回归模型
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