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层级时序记忆算法的连铸下渣预报方法研究

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针对传统连铸下渣检测技术没有充分利用连铸生产数据之间的非线性关系,且存在下渣识别精度低、时间滞后等问题.提出一种基于层级时序记忆(Hierarchical Temporal Memory,HTM)算法的连铸下渣实时预报方法.该方法利用HTM算法对钢包浇注过程采集的时序数据进行预测,并且采用滑动窗口方法计算预测残差,最后应用正态分布的分布函数评估下渣概率,在评估概率超出阈值范围时,发出下渣报警信息.实验结果证明该方法能够智能、有效、准确的识别出下渣时间,具有较高的预报精度.
Research on Prediction Method of Continuous Casting Slag Based on Hierarchical Temporal Memory Algorithm

史涛、陈炫、任红格

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华北理工大学电气工程学院,河北唐山 063210

连铸下渣 层级时序记忆 下渣预报 预测残差

河北省自然科学基金

F2018209289

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.371(1)
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