基于LSTM变体的下渣预测识别系统  

Slag Prediction and Recognition System Based on LSTM Variants

作　　者：李福进 刘尚瑜 史涛 LI Fujin;LIU Shangyu;SHI Tao

机构地区：[1]华北理工大学电气工程学院,河北唐山063210

出　　处：《自动化应用》2020年第1期5-6,11,共3页Automation Application

基　　金：河北省自然科学基金资助项目(F2018209289).

摘　　要：下渣检测技术是现代连铸生产中必不可少的重要技术,对提高钢铁生产率、延长设备使用寿命至关重要。通过分析连铸生产的相关参数,结合LSTM神经网络模型的特点,开发出依据LSTM模型变体的连铸钢包下渣预测系统。根据某钢厂的生产过程,对连铸下渣预测识别系统的主要流程进行了阐述,并介绍了该系统的软硬件技术实现方案。

关 键 词：时间序列预测 长短时记忆神经网络 钢包下渣 预测识别 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]