【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及金屬冶煉，具體為一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法。
技術介紹
1、在當今的工業生產領域，金屬冶煉作為基礎且關鍵的產業，對于經濟發展起著重要的支撐作用，隨著市場競爭的日益激烈以及對可持續發展要求的不斷提高，金屬冶煉企業面臨著諸多挑戰與機遇，一方面，客戶對金屬產品的質量要求愈發嚴苛，不僅要求其具備良好的物理性能和化學成分穩定性，還期望產品在微觀結構和表面質量等方面達到更高標準，以滿足高端裝備制造行業的精密需求，另一方面，能源成本的不斷攀升以及環保法規的日益嚴格，使得企業必須高度重視能源消耗的控制和生產效率的提升，以降低生產成本并減少對環境的影響。
2、然而，現有的金屬冶煉數據處理技術在應對這些復雜需求時存在明顯的局限性，在數據融合與模型構建方面，傳統方法大多僅針對單一目標進行優化，如僅關注產品質量提升時，往往會忽視能源消耗的急劇增加以及生產效率的下降，未能充分挖掘各目標之間的內在關聯和相互影響機制，缺乏有效的多目標優化策略，同時，現有技術在處理數據的不確定性問題上也存在不足，未將不確定性因素合理地納入模型決策過程中，使得模型在面對復雜多變的冶煉工況時，難以做出穩健且靈活的決策，無法滿足現代金屬冶煉企業對于精細化、智能化生產管理的迫切需求。
3、綜上所述，當前金屬冶煉亟需一種創新的數據處理方法，能夠全面、有效地整合多源數據，建立精準的智能模型，并通過多目標優化機制，同時充分考慮數據的不確定性，增強模型的適應性和決策的可靠性。
技術實現思路
2、本專利技術為解決上述技術問題，提供如下技術方案：一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，所述該方法的具體步驟為：
3、s100、實時采集金屬冶煉各個環節的產品質量、能源消耗、生產效率相關的數據，對采集到的數據進行清洗、去噪；
4、s200、針對金屬冶煉過程中的產品質量、能源消耗和生產效率目標分別建立基于不同的子模型，所述子模型包括產品質量子模型、能源消耗子模型和生產效率子模型，并利用歷史數據和實際生產數據對各子模型進行獨立訓練，使各子模型具備對相應目標的預測和分析能力；
5、s300、各子模型根據實時采集的數據進行預測計算，輸出各自關于產品質量、能源消耗和生產效率的預測結果，并對各子模型的輸出結果進行不確定性評估，其中：
6、所述產品質量的不確定性評估指標設置為預測結果的方差；
7、所述能源消耗的不確定性評估指標設置為預測結果殘差的方差；
8、所述生產效率的不確定性評估指標設置為預測結果準確率的均值；
9、s400、采用加權平均對各子模型的輸出結果進行智能融合，以得到綜合最優的決策輸出；
10、所述加權平均融合方法包括根據各目標在實際生產中的重要性程度為各子模型的輸出結果分配權重，并將各子模型的輸出結果與其對應的權重相乘后相加得到加權平均后的融合結果，該融合結果作為最終的決策輸出，用于指導金屬冶煉過程中的設備運行參數調整；
11、s500、將融合后的決策輸出應用于金屬冶煉實際生產過程中，持續監測生產過程中的實際數據，將實際生產結果與融合模型的預測結果進行對比分析，對設備運行參數、工藝控制參數進行相應調整和優化，實現對金屬冶煉過程的持續優化和閉環控制。
12、進一步地，所述s100產品質量相關的數據包括金屬成品的硬度值、金屬成品的強度值、金屬成品的純度值、金屬成品的內部缺陷數量、金屬成品的內部缺陷類型、金屬成品的表面粗糙度值；
13、所述能源消耗相關的數據包括冶煉過程中各階段的電力消耗功率值、冶煉過程中各階段的燃料消耗流量值、冶煉過程中的熱能利用率值；
14、所述生產效率相關的數據包括單位時間內的金屬產量值、設備運轉時間占比、生產流程各環節的停留時間值、設備故障停機次數、設備故障停機時長值。
15、更進一步地，所述s200針對產品質量目標建立基于神經網絡預測的子模型，該模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中：
16、所述輸入層由與產品質量相關參數數據的神經元構成，將所有采集到的產品質量相關參數數據作為輸入值，即所述輸入層神經元包括、、、、和；
17、所述隱藏層設有個神經元，對輸入層的數據進行特征提取，輸入層與隱藏層之間通過權重矩陣進行連接，其維度為，為輸入層神經元的數量，每個元素表示輸入層第個神經元與隱藏層第個神經元之間的連接權重，同時，隱藏層還設有偏置向量，其維度為，每個元素表示隱藏層第個神經元的偏置值，隱藏層神經元的激活函數為，即，其輸出計算公式為：，其中，為輸入層的第個神經元的值，即相應產品質量的參數數據值、、、、和；
18、所述輸出層負責輸出最終的產品質量預測值，其與隱藏層通過權重矩陣相連，維度為，每個元素表示隱藏層第個神經元與輸出層神經元之間的連接權重，輸出層還設有偏置向量，輸出層神經元的激活函數為，即，則輸出層神經元的輸出作為產品質量預測值的計算公式為：，通過輸入的產品質量參數數據調整權重矩陣?、?和偏置向量、，不斷迭代優化模型參數，使得模型能夠準確地根據輸入的質量相關參數預測金屬產品的質量，從而為金屬冶煉過程中的質量控制和優化提供可靠的決策依據。
19、更進一步地，所述s200針對能源消耗目標建立基于線性回歸算法的子模型，通過對與能源消耗相關的參數進行線性組合，建立起能源消耗與這些參數之間的定量關系模型從而實現對能源消耗的準確預測，為能源管理和成本控制提供有效的支持，該模型以、、作為自變量，將能源消耗預測值作為因變量，構建的線性回歸方程為：，其中，為回歸系數，反映了各個自變量對能源消耗的影響程度；為截距，代表了在自變量為零時的能源消耗基礎值，通過最小二乘法來擬合該線性回歸方程，所述最小二乘法的目的是最小化實際能源消耗值與預測值之間的誤差平方和以找到最佳的回歸系數和截距值，使模型的預測值與實際值相近，所述誤差平方和的計算公式為：，其中，為樣本數量，、、、分別為第個樣本的實際能源消耗值和對應的自變量值，利用歷史數據和實際生產過程中收集到的能源消耗相關數據樣本，通過求解最小化誤差平方和，來迭代更新回歸系數、、和截距的估計值，使模型能夠準確地根據輸入的能源消耗相關數據預測能源消耗情況。
20、更進一步地，所述s200針對生產效率目標建立基于決策樹評估的子模型，該模型基于決策樹算法構建，決策樹是一種通過對數據特征進行遞歸劃分來構建樹形結構模型的方法，其能夠有效地處理復雜的分類和回歸問題，在本專利技術中用于根據金屬冶煉過程中的多個生產效率相關參數來評估和預測生產效率，為生產過程的優化和管理提供直觀、易懂且具有決策指導意義的模型輸出，該子本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，該方法的具體步驟為：
2.根據權利要求1所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述S100產品質量相關的數據包括金屬成品的硬度值、金屬成品的強度值、金屬成品的純度值、金屬成品的內部缺陷數量、金屬成品的內部缺陷類型、金屬成品的表面粗糙度值；
3.根據權利要求2所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述S200針對產品質量目標建立基于神經網絡預測的子模型，該模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中：
4.根據權利要求2所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述S200針對能源消耗目標建立基于線性回歸算法的子模型，該模型以、、作為自變量，將能源消耗預測值作為因變量，構建的線性回歸方程為：，其中，為回歸系數，反映了各個自變量對能源消耗的影響程度；為截距，代表了在自變量為零時的能源消耗基礎值，通過最小二乘法來擬合該線性回歸方程，所述最小二乘法的目的是最小化實際能源消耗值與預測值之間的誤差平方和以找到最佳的回歸系數和截距值，使模型
5.根據權利要求2所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述S200針對生產效率目標建立基于決策樹評估的子模型，該子模型以、、、和作為決策樹的分裂特征，計算每個特征的信息增益，以信息熵作為衡量數據集不確定性的指標，并設置數據集為，特征的取值集合為，，根據特征將數據集劃分為個子集，，則特征的信息增益為：，其中，為數據集的信息熵，即，其中，為生產效率類別數量，為類別在數據集中的概率，通過計算每個特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征作為根節點進行分裂，將數據集劃分為不同的子集，對于每個子集，遞歸地重復上述過程，繼續選擇信息增益最大的特征進行分裂，直到滿足停止條件，所述停止條件為：所有特征的信息增益都小于閾值信息增益，從而構建出完整的決策樹子模型；
6.根據權利要求3所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述S300對于金屬冶煉產品質量基于神經網絡的預測子模型，在模型訓練階段，隨機對隱藏層神經元的部分輸出值置為0，概率設置為，在預測階段，進行次前向傳播，得到個不同的產品質量預測結果，計算預測結果的均值和方差，將方差作為產品質量預測結果的不確定性度量，方差大，表示不確定性高。
7.根據權利要求4所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述S300對于金屬冶煉能源消耗基于線性回歸的預測子模型，利用殘差的方差來估計不確定性，即通過計算每個樣本的殘差，其中，為樣本數量，計算殘差的方差，作為能源消耗預測結果的不確定性度量，方差大，不確定性高。
8.根據權利要求5所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述S200針對生產效率目標建立基于決策樹評估的子模型，在構建決策樹時，對于數據集中的每個樣本，將三分之一的數據不參與該樣本所在葉子節點的構建作為外數據，利用所述外數據對子模型進行驗證，對于每個樣本，計算其在外數據上的預測準確率，準確率低，表示該樣本的預測結果不確定性高，將所有樣本的預測準確率的均值作為生產效率預測結果的整體不確定性度量，其中s為數據集S的樣本數量，作為不確定性程度的量化指標，值越大，不確定性高。
9.根據權利要求1所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述S400基于各目標在金屬冶煉生產過程中的重要性程度，確定產品質量的初始權重為，能源消耗的初始權重為，生產效率的初始權重為，且滿足，綜合考慮各子模型輸出結果的不確定性對決策的影響，對所述初始權重進行動態調整，即對于產品質量的輸出結果為，不確定性度量為方差，能源消耗的輸出結果為，不確定性度量為方差，生產效率的輸出結果為，不確定性度量為，采用權重調整公式：，其中，代表產品質量、能源消耗和生產效率在初始階段設定的權重，是各子模型輸出結果的不確定性度量，；
...【技術特征摘要】
1.一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，該方法的具體步驟為：
2.根據權利要求1所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述s100產品質量相關的數據包括金屬成品的硬度值、金屬成品的強度值、金屬成品的純度值、金屬成品的內部缺陷數量、金屬成品的內部缺陷類型、金屬成品的表面粗糙度值；
3.根據權利要求2所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述s200針對產品質量目標建立基于神經網絡預測的子模型，該模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中：
4.根據權利要求2所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述s200針對能源消耗目標建立基于線性回歸算法的子模型，該模型以、、作為自變量，將能源消耗預測值作為因變量，構建的線性回歸方程為：，其中，為回歸系數，反映了各個自變量對能源消耗的影響程度；為截距，代表了在自變量為零時的能源消耗基礎值，通過最小二乘法來擬合該線性回歸方程，所述最小二乘法的目的是最小化實際能源消耗值與預測值之間的誤差平方和以找到最佳的回歸系數和截距值，使模型的預測值與實際值相近，所述誤差平方和的計算公式為：，其中，為樣本數量，、、、分別為第個樣本的實際能源消耗值和對應的自變量值，利用歷史數據和實際生產過程中收集到的能源消耗相關數據樣本，通過求解最小化誤差平方和，來迭代更新回歸系數、、和截距的估計值，使模型能夠準確地根據輸入的能源消耗相關數據預測能源消耗情況。
5.根據權利要求2所述的一種應用于金屬冶煉的智能模型數據的處理方法，其特征在于，所述s200針對生產效率目標建立基于決策樹評估的子模型，該子模型以、、、和作為決策樹的分裂特征，計算每個特征的信息增益，以信息熵作為衡量數據集不確定性的指標，并設置數據集為，特征的取值集合為，，根據特征將數據集劃分為個子集，，則特征的信息增益為：，其中，為數據集的信息熵，即，其中，為生產效率類別數量，為類別在數據集中的概率，通過計算每個特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征作為根節點進行分裂，將數據集劃分為不同的子集，對于每個子集，遞歸地重復上述過程，繼續選...
【專利技術屬性】
技術研發人員：路建軍，任曉龍，馬紅軍，
申請(專利權)人：陜西鑫材鼎速科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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