(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111620431.4 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 中南大学 地址 410006 湖南省长 沙市岳麓山左家垅 申请人 深圳市中金岭南有色金属股份有限 公司韶关冶炼厂 (72)发明人 贺建军　姚军琪　江新辉　江旭　 师世宏　叶林锋　 (74)专利代理 机构 长沙正务联合知识产权代理 事务所(普通 合伙) 43252 代理人 郑隽 (51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06Q 50/04(2012.01) C22B 1/16(2006.01) (54)发明名称 一种烧结返粉料的水分自动控制方法及系 统 (57)摘要 本发明提供了一种基于预测模型辅助的模 糊前馈水分自动控制方法及系统， 该方法包括： 获取烧结返粉 料的生产数据建立生产数据库； 将 生产数据库中的进料频率和进料口温度作为输 入变量， 将清水流量作为输出变量， 建立输入量 与输出量之间的模糊控制字表； 根据当前采集到 的进料频率和进料口温度数据进行模糊控制字 表查询， 得到本次的模糊加水量； 根据获取的生 产数据构建优选历史数据集， 利用优选历史数据 集建立基于时间序列神经网络的水分含量预测 模型， 把当前采集到的数据输入至预测模型中输 出水分含量预测值； 根据分箱法划分出水分含量 预测值与预先设定的水分含量值的偏差类别； 根 据偏差类别在线修正本次的模糊加水量， 得出本 次的目标加水量。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114265885 A 2022.04.01 CN 114265885 A 1.一种烧结返粉料的水分自动控制方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取烧结返粉料的生产数据， 建立生产数据库； 所述生产数据库包括返粉料的进料频 率、 进料口温度、 底泥流量、 清水流量、 备用水流量、 出料口温度以及传送带上物料的实时水 分含量； 采用多因素控制法将所述生产数据库中对物料水分含量影响最大的进料频率和进料 口温度作为输入变量， 将清水流量作为输出变量， 建立输入量与输出量之间的模糊 控制字 表； 根据当前采集到的进料频率和进料口温度 数据进行模糊控制字表查询， 输出本次的模 糊加水量； 根据获取的烧结返粉料的生产数据， 构建优选历史数据集， 采用优选历史数据集建立 水分含量预测模型； 把当前采集到的数据输入至预测模型， 输出 水分含量预测值； 根据分箱法划分出 所述水分含量预测值与预 先设定的水分含量 值的偏差类别； 根据偏差类别在线修正所述模糊控制字表输出的本次的模糊加水量， 得出本次的目标 加水量。 2.根据权利要求1所述的一种 烧结返粉料的水分自动控制方法， 其特征在于， 采用多因 素控制法将所述生产数据库中对物料水分含量影响最大的进料频率和进料口温度作为输 入变量， 将清水流 量作为输出变量， 建立输入量与输出量之间的模糊控制字表， 具体为： 假设采样得到的进料 频率为f且进料口温度为t， 推算清水输出量u： 其中， 和“·”均为模糊矩阵运算符， R表示模糊关系， u1为第一条模糊关系得到的控 制输出， NBu为模糊集合NBf， NMf或模糊集合NBt， NMt同时成立时的映射模糊集合， 若进料频率 f及进料口温度t的隶属函数值对应于所量 化的等级上 取1， 其余均取为0， 公式(2)化简为: 式中， 分别是模糊集合NBf， NMf的第i个元素的隶属度， 即测量得到的 进料频率为第i等级； 分别是模糊集合NBt， NMt的第j个元素的隶属度， 即测 量得到的温度为第j等级； 同理， 由此求出控制量u2,u3,……un,则控制量为模糊集合u表示 为: u＝u1+u2+u3+……+un              (4) 采用最大 隶属度法将控制量由模糊量 转化为精确量， 得到模糊控制字表。 3.根据权利要求1所述的一种 烧结返粉料的水分自动控制方法， 其特征在于， 根据获取 的烧结返粉料 的生产数据， 构建优选历史数据集， 采用优选历史数据集建立水分含量预测 模型； 把当前采集到的数据输入至预测模型， 输出 水分含量预测值， 具体的： 所述优选历史数据集包括： 进料频率、 底泥流量、 清水流量、 进料口温度以及出料口物 料水分含量； 所述水分含量预测模型为基于时间序列神经网络的水分含量预测模型； 当前采集到的 数据包括底泥流量、 清水流量、 进 料频率、 进 料口温度， 作为预测模型的输入变量， 出料口物权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114265885 A 2料水分含量 为预测模型的输出变量。 4.根据权利要求3所述的一种 烧结返粉料的水分自动控制方法， 其特征在于， 所述基于 时间序列神经网络的水分含量预测模型构建具体为： 将所述优选历史数据集按照6： 2： 2比 例划分成训练集、 验证集和测试集， 通过离线训练利用优选历史数据集的训练集数据， 采用 levenberg  marquardt算法进行训练得到模型。 5.根据权利要求1所述的一种 烧结返粉料的水分自动控制方法， 其特征在于， 根据分箱 法划分出 所述水分含量预测值与预 先设定的水分含量 值的偏差类别， 具体为： 通过分箱法将混料过程中出料口物料水分含量预测值与预先设定的水分含量值偏差 的历史数据集M以函数映射的方式映射到水分含量偏差 分类集N上， 得到 混料水分含量偏差 x对应水分含量的偏差类别函数y＝f(x)， 其中， x∈M； 由于水分仪测量范围在0％～10％之间， 假设当水分含量预测值与设定值差值小于 ‑ 0.8％、‑0.8％～‑0.2％、‑0.2％～0.2％、 0.2％～1％、 大于1％时， 水分含量偏差类别对应 分别为1、 2、 3、 4、 5 。 6.根据权利要求5所述的一种 烧结返粉料的水分自动控制方法， 其特征在于， 根据偏差 类别在线修 正所述模糊控制字表输出的本次的模糊加水量， 得 出本次的目标加水量， 包括： 若偏差类别y为1， 则本次的目标加水量P＝a ×(1+15％)； 若偏差类别y为2， 则本次的目标加水量P＝a ×(1+7％)； 若偏差类别y为3， 则本次的目标加水量P＝a； 若偏差类别y为 4， 则本次的目标加水量P＝a ×(1‑7％)； 若偏差类别y为5， 则本次的目标加水量P＝a ×(1‑15％)； 其中， P为本次的目标加水量， a为模糊控制字表输出的本次的模糊加水量。 7.一种烧结返粉料的水分自动控制系统， 其特征在于， 包括处理器， 以及与 所述处理器 连接的存储器， 所述存储器存储有烧结返粉料 的水分自动控制程序， 所述烧结返粉料 的水 分自动控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求 1‑6任一所述的烧结返粉 料的水分自 动控制方法的步骤。 8.根据权利要求7所述的一种烧结返粉料的水分自动控制系统， 其特征在于， 还包括： 冷却圆筒、 清水储存装置、 底泥储存装置、 振动给料机、 物料传送带以及用于测量冷却圆筒 进料口温度和出 料口温度的红外测温仪； 所述清水储 存装置、 底泥储 存装置和振动给 料机与所述冷却圆筒的进料端相连； 所述物料传送带与所述冷却圆筒的出 料端相连； 所述清水储 存装置与所述冷却圆筒之间的管道上依次设有清水电动阀和清水流 量计； 所述底泥储 存装置与所述冷却圆筒之间的管道上依次设有手动阀和底泥流 量计； 所述物料传送带 上还设有水分仪 。 9.根据权利要求7所述的一种 烧结返粉料的水分自动控制系统， 其特征在于， 所述物料 传送带上还设有备用水装置， 所述备用水装置上加装备用水喷洒装置， 用于避免水分含量 偏低时扬尘 现象的出现。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114265885 A 3