[发明专利]烧结机料层厚度控制方法及装置、烧结机

权利要求书

1.一种烧结机料层厚度控制方法，其特征在于，包括：

建立预测模型，并基于给料位置的烧结原料数据以及刮料位置的烧结原料数据，对所述预测模型进行至少一次训练；

在所述预测模型的训练过程中，基于所述刮料位置的烧结原料数据，生成控制信息用以控制执行机构；

在所述预测模型的训练完成以后，基于所述给料位置的烧结原料数据，利用训练完成的所述预测模型生成所述控制信息。

2.根据权利要求1所述的烧结机料层厚度控制方法，其特征在于，所述基于给料位置的烧结原料数据以及刮料位置的烧结原料数据，对所述预测模型进行至少一次训练，进一步包括：

获取所述给料位置的烧结原料流量信息，以作为所述给料位置的烧结原料数据；

获取所述刮料位置的烧结原料料层厚度信息，以作为所述刮料位置的烧结原料数据；

以所述给料位置的烧结原料数据作为输入数据，并以所述刮料位置的烧结原料数据作为输出数据，生成至少一组训练样本，并利用各组所述训练样本对所述预测模型进行至少一次训练。

3.根据权利要求2所述的烧结机料层厚度控制方法，其特征在于，所述获取所述给料位置的烧结原料流量信息，以作为所述给料位置的烧结原料数据，进一步包括：

实时监测位于所述给料位置的给料机的圆辊面积和颜色，以获取所述给料位置的烧结原料流量信息。

4.根据权利要求2所述的烧结机料层厚度控制方法，其特征在于，所述获取所述刮料位置的烧结原料料层厚度信息，以作为所述刮料位置的烧结原料数据，进一步包括：

实时监测位于所述刮料位置的刮料板上堆积的所述烧结原料与所述刮料板之间的接触面积，以获取所述刮料位置的烧结原料料层厚度信息。

5.根据权利要求2所述的烧结机料层厚度控制方法，其特征在于，所述以所述给料位置的烧结原料数据作为输入数据，并以所述刮料位置的烧结原料数据作为输出数据，生成至少一组所述训练样本，并利用各组所述训练样本对所述预测模型进行至少一次训练，进一步包括：

基于所述给料位置的烧结原料流量信息，利用所述预测模型预测所述烧结原料的料层厚度预测值；

将所述刮料位置的烧结原料料层厚度信息与所述烧结原料的料层厚度预测值进行对比，得到对比结果；

其中，所述对比结果的误差处于允许范围以内，则判断所述预测模型的训练完成；

其中，所述对比结果的误差超出所述允许范围，则生成下一组训练样本并继续对所述预测模型进行训练。

6.根据权利要求2所述的烧结机料层厚度控制方法，其特征在于，所述在所述预测模型的训练过程中，基于所述刮料位置的烧结原料数据，生成控制信息用以控制执行机构的步骤，以及所述在所述预测模型的训练完成以后，基于所述给料位置的烧结原料数据，利用训练完成的所述预测模型生成所述控制信息，进一步包括：

在所述预测模型的训练过程中，基于所述刮料位置的烧结原料料层厚度信息，生成所述控制信息；

在所述预测模型的训练完成以后，基于所述给料位置的烧结原料流量信息，利用训练完成的所述预测模型预测所述烧结原料的料层厚度预测值，并基于所述烧结原料的料层厚度预测值生成所述控制信息；

其中，所述控制信息包括位于所述给料位置的给料闸门的开度以及给料电机的转速。

7.根据权利要求1至6任一项所述的烧结机料层厚度控制方法，其特征在于，所述建立预测模型，进一步包括：

基于径向基函数的神经网络建立所述预测模型。