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沈阳自动化所加热炉优化控制研究取得进展

作者:jcmp      发布时间:2021-04-14      浏览量:0
基于迁移学习的炉温预测框架。中国科学院沈

基于迁移学习的炉温预测框架。中国科学院沈阳自动化研究所供图

11月6日,中国科学院沈阳自动化研究所发布消息,该所一项研究成果,为人工智能技术应用于冶金行业加热炉能耗优化控制提供了新方法。

为了应对这些挑战,研究团队设计了基于时间卷积网络和迁移学习技术的多区炉温预测框架,并通过生成对抗网络来提升预测精度,建立了实时的炉温预测模型。实例研究表明,团队所提出的基于迁移学习的炉温预测框架在每个加热区快速建模的基础上都能极大提升预测精度。相关学术成果发表于Sensors,也为人工智能技术应用于冶金行业加热炉能耗优化控制提供了新方法。

近年来,沈阳自动化所数字工厂研究室依托“中科云翼”工业互联网平台开展了基于工业大数据的人工智能方法研究,取得了一系列高水平研究成果,为人工智能和大数据技术与制造工艺的深度融合提供了理论方法和技术支撑。(完)。