基于迁移学习和知识蒸馏的加热炉温度预测

摘要：

为了采用精确的控制策略对加热炉的燃烧情况进行优化控制,解决冶金企业中燃烧装置优化控制的核心问题,对加热炉内所有加热区的温度进行预测,并研究神经网络在炉温预测方面的适用性,提出基于迁移学习和知识蒸馏的炉温预测方法.建立基于时间卷积网络的源域温度预测模型,采用生成对抗损失进行域自适应来完成模型迁移,准确预测所有加热区的温度.进一步建立基于多任务学习的蒸馏网络,该网络通过教师辅助学生的方式解决深度迁移网络延时高的缺点.实验结果表明,所提迁移学习网络可以明显提升炉温预测的准确性,蒸馏网络可以明显减少网络参数,极大提高炉温预测的时效性.

关键词：加热炉、迁移学习、时间卷积网络、知识蒸馏

分类号：TP391;TF31(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省兴辽英才计划资助项目XLYC1808009

在线出版日期：2022-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1860-1869