[发明专利]一种水泥回转窑烧成工况识别方法和系统有效
| 申请号： | 201811542196.1 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109684968B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 钱锋;钟伟民;朱远明;杜文莉;梅华 | 申请（专利权）人： | 华东理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/762;G06V10/82;G06V10/40;G06V10/77;G06N3/0464;G06N3/082 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 施浩 |
| 地址： | 200237 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种水泥回转窑烧成工况识别方法和系统，基于卷积神经网络与数据融合来实现，提高了水泥烧成看火的自动化水平，解决了水泥回转窑烧成系统因多变量、强耦合和大时滞带来的工况识别困难的问题。其技术方案为：获取水泥回转窑中火焰图像的并处理；搭建卷积神经网络模型进行训练与优化；获取水泥回转窑烧成系统的主要工艺参数并对其进行聚类；综合卷积神经网络模型分类结果与模糊C均值聚类的聚类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 水泥 回转 烧成 工况 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种水泥回转窑烧成工况识别方法，其特征在于，包括并行的卷积神经网络模型处理流程和模糊C均值聚类处理流程以及基于两个流程结果的处理步骤，其中：卷积神经网络模型处理流程包括：对火焰图像进行滤波处理；对经滤波处理后的火焰图像进行标定，生成模型训练样本；以及使用已有的样本集训练卷积神经网络模型，并对卷积神经网络模型进行优化；模糊C均值聚类处理流程包括：读取水泥回转窑烧成的工艺参数，并对数据进行预处理；以及对预处理后的工艺参数进行模糊C均值聚类；以及将卷积神经网络模型的分类结果与模糊C均值聚类的结果按权重相加得到最终的分工况识别结果。
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