[发明专利]基于原料预测烧成曲线的方法、设备及计算机存储介质有效

专利信息
申请号: 202210647155.9 申请日: 2022-06-09
公开(公告)号: CN115081697B 公开(公告)日: 2023-03-24
发明(设计)人: 姚青山;聂贤勇;白梅;陈淑琳;张铭滔 申请(专利权)人: 佛山众陶联供应链服务有限公司;西藏众陶联供应链服务有限公司;林周佳住家网络科技有限公司;林周利利佳供应链服务有限公司;共青城市众陶联供应链服务有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/04;G06F18/214
代理公司: 佛山市禾才知识产权代理有限公司 44379 代理人: 刘羽波;陈嘉琦
地址: 528000 广东省佛山市禅城区南庄镇陶博*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 原料 预测 烧成 曲线 方法 设备 计算机 存储 介质
【说明书】:

发明公开了基于原料预测烧成曲线的方法,涉及数据预测技术领域,包括采集数据源,数据源包括原料数据、窑炉设备数据以及分级数据;按照产品编号、产线号、前后工序时间戳及工序间时间差进行逻辑关联,根据逻辑关联对数据源进行数据拓扑,得到数据集;对数据集进行数据清洗,得到清洗好的基础数据集;将基础数据集划分出训练集和测试集;利用训练集训练并建立出窑炉预测模型,利用测试集测试窑炉预测模型;将实时的原料数据输入验证后的窑炉预测模型,输出预测的窑炉设备数据和窑炉烧成曲线。当原料发送变化的情况下,利用窑炉预测模型预测出相应的窑炉设备数据以进行调整参考,稳定生产产质量,从而降低对熟练技术工人的依赖度。

技术领域

本发明涉及数据预测技术领域,尤其涉及基于原料预测烧成曲线的方法、设备及计算机存储介质。

背景技术

目前传统窑炉曲线调整一般两种方式,一种方法是通过原料配方制定部门通知窑炉技术工程师大概此配方原料情况,但是没有具体多少度,也没有告知如何调整;另一种方法是窑炉技术工程师通过窑炉烧出来的产品质量情况判断是否需要调整温度;因此以上两种方式都是依靠人的主观经验进行窑炉烧成曲线的调整,导致调整的周期长且试错成本高,甚至此类产品生产完了,生产问题还是没有解决。

陶瓷原料不稳定且在原料加工过程中造成配方性能波动,导致不能及时调整到适应原料配方的窑炉烧成曲线。而传统陶瓷窑炉烧成技术人员对窑炉烧成制度的调试,都是来源于经验积累。虽然大部分建陶企业使用的辊道窑都是现代化的窑炉,不同原料配方产品的窑炉烧成制度调试,还是基于日常生产中的一次次试错。由此极易造成生产不稳定,产品质量波动;所以急需要一种通过快速检测或者整线算法模型优化,一旦原料成分发生波动,可以及时反馈到窑炉系统,并预测出相应的窑炉烧成曲线。

发明内容

本发明的目的在于提出基于原料预测烧成曲线的方法、设备及计算机存储介质,以解决调整窑炉烧成制度试错成本高的技术问题。

为达此目的,本发明采用以下技术方案:基于原料预测烧成曲线的方法,包括如下步骤:

S1:采集数据源,所述数据源包括原料数据、窑炉设备数据以及分级数据;

S2:按照产品编号、产线号、前后工序时间戳及工序间时间差进行逻辑关联,根据逻辑关联对数据源进行数据拓扑,得到数据集;

S3:对所述数据集进行数据清洗,得到清洗好的基础数据集;

S4:将所述基础数据集划分出训练集和测试集;

S5:基于两步走多项式拟合和Xgboost模型中的多输出回归,利用训练集训练并建立出窑炉预测模型,利用测试集测试窑炉预测模型;所述窑炉预测模型的功能为输入原料数据,输出预测的窑炉设备数据,并根据预测的窑炉设备数据预测并输出窑炉烧成曲线;

S6:根据训练集与测试集的得分验证窑炉预测模型;

S7:构建多输出回归模型特征重要性的函数参数,以平均特征重要性进行排序,输出对窑炉烧成温度影响最大的前K项变量参数;

S8:将实时的原料数据输入验证后的所述窑炉预测模型,输出预测的窑炉设备数据和窑炉烧成曲线。

作为一种可选的实施例,训练集与测试集的得分包括模型得分R2_score,所述R2_score通过以下公式计算:

其中,R2为模型得分R2_score;y为实际值;为实际值的平均值;/为模型预测值;(i)为第i个样本。

作为一种可选的实施例,训练集与测试集的得分还包括模型得分MAPE,

所述MAPE通过以下公式计算:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于佛山众陶联供应链服务有限公司;西藏众陶联供应链服务有限公司;林周佳住家网络科技有限公司;林周利利佳供应链服务有限公司;共青城市众陶联供应链服务有限公司,未经佛山众陶联供应链服务有限公司;西藏众陶联供应链服务有限公司;林周佳住家网络科技有限公司;林周利利佳供应链服务有限公司;共青城市众陶联供应链服务有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210647155.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top