基于动态注意力深度迁移网络的高炉铁水硅含量在线预测方法

摘要：

铁水硅含量是反映高炉冶炼过程中热状态变化的灵敏指示剂,但无法实时在线检测,造成铁水质量调控盲目.为此,提出一种基于动态注意力深度迁移网络(Attention deep transfer network,ADTNet)的高炉铁水硅含量在线预测方法.首先,针对传统深度网络静态建模思路无法准确描述过程变量与铁水硅含量之间的关系,提出一种基于注意力机制模块的输入过程变量与输出硅含量之间的动态关系描述方法;其次,为降低硅含量预测模型训练时对标签数据的依赖,考虑到铁水温度与硅含量数据之间的正相关性,利用小时级硅含量标签数据微调基于分钟级铁水温度数据预训练好的深度模型的结构,进而提高基于动态注意力深度迁移网络的硅含量预测精度;同时,为增强预测网络的可解释性,实时给出了基于动态注意力机制模块计算的每个样本各过程变量对铁水硅含量的贡献度;最后,基于某钢铁厂 2 号高炉的工业实验,验证了该方法的准确性、有效性和先进性.

关键词：高炉炼铁、铁水硅含量、深度网络、迁移学习、动态注意力机制、预测

所属期刊栏目：49

分类号：TP391;TP183;TF533.21

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重大科研仪器研制项目;中南大学研究生自主探索创新项目;湖南省研究生科研创新项目

在线出版日期：2023-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：949-963