【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及燒結(jié)工藝，尤其涉及一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法。
技術(shù)介紹
1、燒結(jié)過程是材料科學(xué)與工程中的重要工藝，廣泛應(yīng)用于金屬、陶瓷及其他材料的生產(chǎn)。隨著工業(yè)4.0和智能制造的發(fā)展，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和智能化控制逐漸成為提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵，燒結(jié)過程中，各參數(shù)之間的相互影響關(guān)系復(fù)雜，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法或簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型難以捕捉這些非線性和交互效應(yīng)，導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性不足。
2、因此，本專利技術(shù)提供一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供的一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，通過系統(tǒng)收集燒結(jié)過程數(shù)據(jù)，識(shí)別關(guān)鍵參數(shù)并劃分歷史數(shù)據(jù)區(qū)間，形成燒結(jié)生產(chǎn)類別集合，基于此集合建立參數(shù)預(yù)測(cè)模型，量化關(guān)鍵參數(shù)間的關(guān)系，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)當(dāng)前生產(chǎn)參數(shù)，結(jié)合模型輸出，動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)鍵參數(shù)，從而優(yōu)化燒結(jié)過程，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
2、本專利技術(shù)提供一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，包括：
3、步驟1：收集與燒結(jié)過程的相關(guān)數(shù)據(jù)，從所述相關(guān)數(shù)據(jù)中識(shí)別影響燒結(jié)過程質(zhì)量與技術(shù)指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)；
4、步驟2：獲取關(guān)鍵參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)范圍，根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)范圍劃分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)間，并對(duì)所述數(shù)據(jù)區(qū)間進(jìn)行組合，得出燒結(jié)生產(chǎn)類別集合；
5、步驟3：基于所述燒結(jié)生產(chǎn)類別集合建立參數(shù)預(yù)測(cè)模型，根據(jù)參數(shù)預(yù)測(cè)模型輸出結(jié)果確定關(guān)鍵參數(shù)之間的量化映射；
6、步驟4：根據(jù)當(dāng)前實(shí)時(shí)采集的燒結(jié)過程參數(shù)確定當(dāng)前燒結(jié)生產(chǎn)
7、其中，基于所述燒結(jié)生產(chǎn)類別集合建立參數(shù)預(yù)測(cè)模型，根據(jù)參數(shù)預(yù)測(cè)模型輸出結(jié)果確定關(guān)鍵參數(shù)之間的量化映射，包括：
8、基于每個(gè)燒結(jié)生產(chǎn)類別數(shù)據(jù)，建立燒結(jié)原料參數(shù)、操作參數(shù)與狀態(tài)參數(shù)的第一量化關(guān)系；
9、從燒結(jié)原料參數(shù)和操作參數(shù)中選擇與狀態(tài)參數(shù)相關(guān)的第一特征，基于所述第一特征創(chuàng)建交互項(xiàng)，根據(jù)所述交互項(xiàng)得出第二特征；
10、基于所述第一量化關(guān)系、第一特征與第二特征建立第一參數(shù)預(yù)測(cè)模型；
11、基于每個(gè)燒結(jié)生產(chǎn)類別數(shù)據(jù)，建立狀態(tài)參數(shù)與質(zhì)量參數(shù)之間的第二量化關(guān)系，結(jié)合第二量化關(guān)系與單個(gè)燒結(jié)生產(chǎn)類別數(shù)據(jù)，建立第二參數(shù)預(yù)測(cè)模型；
12、使用第一參數(shù)預(yù)測(cè)模型將燒結(jié)原料參數(shù)、操作參數(shù)量化映射為狀態(tài)參數(shù)，使用第二參數(shù)預(yù)測(cè)模型將狀態(tài)參數(shù)量化映射為質(zhì)量參數(shù)。
13、本專利技術(shù)提供一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，收集與燒結(jié)過程的相關(guān)數(shù)據(jù)，從所述相關(guān)數(shù)據(jù)中識(shí)別影響燒結(jié)過程質(zhì)量與技術(shù)指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)，包括：
14、通過實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)收集燒結(jié)過程中的第一相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)過程收集燒結(jié)過程的第二相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)獲取燒結(jié)過程中的第三相關(guān)數(shù)據(jù)；
15、將所述第一相關(guān)數(shù)據(jù)、第二相關(guān)數(shù)據(jù)以及第三相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行第一分類，基于第一分類進(jìn)行第二分類，得出定量數(shù)據(jù)與定性數(shù)據(jù)；
16、基于定量數(shù)據(jù)確定第一分類結(jié)果的分布特征，對(duì)定性數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)第一分類結(jié)果中的高頻率類別，進(jìn)而確定關(guān)鍵參數(shù)。
17、本專利技術(shù)提供一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，基于定量數(shù)據(jù)確定第一分類結(jié)果的分布特征，對(duì)定性數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)第一分類結(jié)果中的高頻率類別，進(jìn)而確定關(guān)鍵參數(shù)，包括：
18、根據(jù)由定量數(shù)據(jù)得出的定量參數(shù)確定自變量，燒結(jié)過程質(zhì)量確定因變量，將所述自變量與因變量輸入線性回歸模型，基于所述分布特征識(shí)別出影響燒結(jié)過程質(zhì)量與技術(shù)指標(biāo)的關(guān)鍵定量參數(shù)；
19、分析定性參數(shù)和燒結(jié)過程質(zhì)量與技術(shù)指標(biāo)之間的關(guān)系，根據(jù)關(guān)系分析結(jié)果與所述高頻率類別確定關(guān)鍵定性參數(shù)；
20、根據(jù)所述關(guān)鍵定量參數(shù)與關(guān)鍵定性參數(shù)得出關(guān)鍵參數(shù)，其中，關(guān)鍵參數(shù)包括燒結(jié)原料參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)、操作參數(shù)與質(zhì)量參數(shù)。
21、本專利技術(shù)提供一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，獲取關(guān)鍵參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)范圍，根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)范圍劃分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)間，并對(duì)所述數(shù)據(jù)區(qū)間進(jìn)行組合，得出燒結(jié)生產(chǎn)類別集合，包括：
22、基于所述分布特征選擇確定劃分方法，根據(jù)關(guān)鍵參數(shù)中的燒結(jié)原料參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)與操作參數(shù)對(duì)應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)范圍，將燒結(jié)原料參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)與操作參數(shù)使用劃分方法劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)間，且不同區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)不互相重疊；
23、設(shè)定參數(shù)集合和每個(gè)參數(shù)的區(qū)間，通過笛卡爾積生成所有存在參數(shù)組合，進(jìn)而得出初始生產(chǎn)類別集合；
24、對(duì)所述初始生產(chǎn)類別集合中的每個(gè)集合進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，根據(jù)預(yù)設(shè)質(zhì)量閾值對(duì)初始生產(chǎn)類別集合中的存在參數(shù)組合進(jìn)行篩選，進(jìn)而得出燒結(jié)生產(chǎn)類別集合，對(duì)每種燒結(jié)生產(chǎn)類別中參數(shù)的均值進(jìn)行保存。
25、本專利技術(shù)提供一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，設(shè)定參數(shù)集合和每個(gè)參數(shù)的區(qū)間，通過笛卡爾積生成所有存在參數(shù)組合，進(jìn)而得出初始生產(chǎn)類別集合，包括：
26、根據(jù)燒結(jié)原料參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)與操作參數(shù)確定參數(shù)集合，為每個(gè)參數(shù)定義取值區(qū)間，將每個(gè)參數(shù)的取值區(qū)間離散化為若干個(gè)具體取值；
27、基于所述若干個(gè)具體取值生成笛卡爾積，進(jìn)而得出所有的存在參數(shù)組合；
28、根據(jù)歷史-類型表確定，每個(gè)存在參數(shù)組合對(duì)應(yīng)的初始生產(chǎn)類別，綜合所有的初始生產(chǎn)類別得出初始生產(chǎn)類別集合。
29、本專利技術(shù)提供一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，對(duì)所述初始生產(chǎn)類別集合中的每個(gè)集合進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，包括：
30、，其中，表示在條件質(zhì)量評(píng)估值；表示尺度索引，包括mi微觀尺度，me中觀尺度，ma宏觀尺度；n表示參數(shù)集合中的參數(shù)總數(shù)；表示參數(shù)集合中的第i個(gè)參數(shù)在尺度下的影響系數(shù)；表示參數(shù)集合中的第i個(gè)參數(shù)在條件下對(duì)質(zhì)量評(píng)估的影響函數(shù)；表示參數(shù)與參數(shù)之間的耦合影響函數(shù)；表示在條件歷史質(zhì)量評(píng)估對(duì)質(zhì)量評(píng)估的動(dòng)態(tài)調(diào)整函數(shù)；表示反饋機(jī)制的權(quán)重系數(shù)；表示熵在質(zhì)量評(píng)估中的權(quán)重系數(shù)；h表示燒結(jié)過程中的熵；表示燒結(jié)過程中的第j個(gè)操作條件。
31、本專利技術(shù)提供一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，根據(jù)當(dāng)前實(shí)時(shí)采集的燒結(jié)過程參數(shù)確定當(dāng)前燒結(jié)生產(chǎn)類別，進(jìn)而根據(jù)量化映射確定當(dāng)前關(guān)鍵參數(shù)的量化調(diào)整效果，包括：
32、根據(jù)當(dāng)前燒結(jié)生產(chǎn)類別確定當(dāng)前燒結(jié)過程參數(shù)所在區(qū)間，確定當(dāng)前燒結(jié)生產(chǎn)類別；
33、基于當(dāng)前燒結(jié)生產(chǎn)類別對(duì)應(yīng)的第一參數(shù)預(yù)測(cè)模型與第二參數(shù)預(yù)測(cè)模型，獲取狀態(tài)參數(shù)相對(duì)于均值對(duì)質(zhì)量參數(shù)的第一影響，以及操作參數(shù)與燒結(jié)原料參數(shù)相對(duì)于均值對(duì)狀態(tài)參數(shù)的第二影響，進(jìn)而獲取當(dāng)前燒結(jié)生產(chǎn)類別下操作參數(shù)對(duì)質(zhì)量參數(shù)的量化調(diào)整效果；
34、根據(jù)所述量化調(diào)整效果，反饋當(dāng)前燒結(jié)生產(chǎn)類別下操作參數(shù)與燒結(jié)原料參數(shù)的優(yōu)化方向與對(duì)應(yīng)的優(yōu)化數(shù)值。
35、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)的有益效果如下：通過系統(tǒng)收集燒結(jié)過程數(shù)據(jù)，識(shí)別關(guān)鍵參數(shù)并劃分歷史數(shù)據(jù)區(qū)間，形成燒結(jié)生產(chǎn)類別集合，基于此集合建立參數(shù)預(yù)測(cè)模型，量化關(guān)鍵參數(shù)間的關(guān)系，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)當(dāng)前生產(chǎn)參數(shù)，結(jié)合模型輸出，動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)鍵參數(shù)，從而優(yōu)化燒結(jié)過程，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，收集與燒結(jié)過程的相關(guān)數(shù)據(jù)，從所述相關(guān)數(shù)據(jù)中識(shí)別影響燒結(jié)過程質(zhì)量與技術(shù)指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，基于定量數(shù)據(jù)確定第一分類結(jié)果的分布特征，對(duì)定性數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)第一分類結(jié)果中的高頻率類別，進(jìn)而確定關(guān)鍵參數(shù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，獲取關(guān)鍵參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)范圍，根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)范圍劃分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)間，并對(duì)所述數(shù)據(jù)區(qū)間進(jìn)行組合，得出燒結(jié)生產(chǎn)類別集合，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，設(shè)定參數(shù)集合和每個(gè)參數(shù)的區(qū)間，通過笛卡爾積生成所有存在參數(shù)組合，進(jìn)而得出初始生產(chǎn)類別集合，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，對(duì)所述初始生產(chǎn)類別集合中的每個(gè)集合進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，包括：
7.根據(jù)權(quán)
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，收集與燒結(jié)過程的相關(guān)數(shù)據(jù)，從所述相關(guān)數(shù)據(jù)中識(shí)別影響燒結(jié)過程質(zhì)量與技術(shù)指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，基于定量數(shù)據(jù)確定第一分類結(jié)果的分布特征，對(duì)定性數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)第一分類結(jié)果中的高頻率類別，進(jìn)而確定關(guān)鍵參數(shù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，獲取關(guān)鍵參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)范圍，根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)范圍...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：唐玨，儲(chǔ)滿生，王茗玉，石泉，張振，張智峰，李澤政，封世龍，王川強(qiáng)，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：東北大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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