【摘 要】
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水泥熟料游离氧化钙（fCaO）含量是衡量熟料煅烧质量的重要指标,其精准预测对优化生产具有重要的指导作用。目前,主要采用现场取样离线化验的方法获得fCaO含量值,但该方法获得的fCaO含量值对于控制系统存在明显的时间滞后。本文针对时序数据、标签样本少等问题进行了探讨,提出融合多尺度时空特征与双向长短时记忆网络（MS-Bi LSTM）、多尺度时空特征与深度非负稀疏自编码网络（MS-DNSAE）两种熟料
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水泥熟料游离氧化钙（fCaO）含量是衡量熟料煅烧质量的重要指标,其精准预测对优化生产具有重要的指导作用。目前,主要采用现场取样离线化验的方法获得fCaO含量值,但该方法获得的fCaO含量值对于控制系统存在明显的时间滞后。本文针对时序数据、标签样本少等问题进行了探讨,提出融合多尺度时空特征与双向长短时记忆网络（MS-Bi LSTM）、多尺度时空特征与深度非负稀疏自编码网络（MS-DNSAE）两种熟料fCaO软测量模型,实现熟料fCaO含量值的实时预测,具体研究工作如下:首先,分析国内外水泥熟料fCaO软测量研究现状,提出熟料fCaO软测量建模策略;分析了水泥熟料fCaO煅烧工艺及产生机理,对影响水泥煅烧过程稳定运行以及影响熟料fCaO含量的因素进行了探讨,选取软测量模型的输入变量,采用3?准则、均值滤波、数据标准化对选取变量进行数据预处理。其次,利用小波变换对多变量时序数据在时间维度上进行分析,将信号分解为不同时空尺度的信号;针对熟料煅烧过程中的多变量耦合、强非线性等特性,采用双向长短时记忆网络（BiLSTM）提取变量间的耦合关系,基于非线性激活函数提取非线性特征;提出一种基于MS-BiLSTM的软测量模型。然后,熟料fCaO采样间隔为一小时,而温度、电流、电压等过程变量大多为实时采集,且这些过程变量中隐含了水泥生产规律以及实际生产状况。针对由于标签样本有限导致的软测量模型精度偏低问题,建立了基于MS-DNSAE的软测量模型。首先采用非负稀疏自编码获得无标签样本的隐层表达,然后采用标签样本进行反向微调,实现熟料fCaO的预测。最后,采用现场数据对提出的软测量模型进行实验与分析,结果表明所提出的软测量模型精度高、泛化能力强,可实现对熟料fCaO的实时预测。
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