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沈阳自动化所加热炉优化控制研究取得进展【bobapp下载地址】

浏览次数: 50216 发布日期: 2021-09-02

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沉阳市11月6日电汪精卫的冶金行业一直是我国工业生产的主要能源种植者,是推进节能减排的重点领域。炼铁高炉热风锅炉和加热炉是节能减排的重要环节。因此,它们的点火运行和优化一直是世界各国专家教授的科研重点和关注点。11月6日,中国科学院沉阳自动化技术研究实验室发布公告,该所一项科研成果为人工智能技术关键技术提高冶金行业加热炉能耗开辟了新途径。

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据了解,该院科研精英团队以加热炉吊装作业为切入点,一气呵成。y提出了一种基于迁移学习的加热炉温度预测算法。要完成加热炉的吊装作业,首先要摆脱加热炉生产过程中原料来源多、制造标准多变、工况波动频繁等困难,并预测加热炉各加热区的温度。此外,还需要满足工况对实用性、预测算法计算效率和时间计算效率的要求。

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�参数显然提出了更高的要求。为了更好地解决这一挑战,科研精英团队设计了基于时间卷积网络和迁移学习技术的多区炉温预测分析架构,并基于transfor提高了预测分析精度。进入对抗网络,创建实时炉温预测模型。案例研究表明,精英团队明确提出的基于迁移学习的炉温预测分析框架,可以大大提高各加热区预测分析的准确性。

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相关学术研究成果发表在Sensors,也为人工智能技术关键技术提高冶金行业加热炉能耗提供了新思路。近年来,沉阳自动化所数字化工厂研究室借助“中科云易”工业生产网络平台,开展了基于企业大数据的人工智能技术科学研究,取得了一系列高质量的成果。科研成果,即人工智能技术。

云计算技术的紧密结合。d 制造加工技术展示了基本的理论方法和技术支撑点。

完稿:梁静。


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