[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： | |||
| 搜索关键词： | 一种 水泥 回转 烧成 工况 识别 方法 系统 | ||
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
使用生成的模型训练样本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工况识别结果。
2.根据权利要求1所述的水泥回转窑烧成工况识别方法，其特征在于，火焰图像是从水泥回转窑的火焰视频中读取得到。
3.根据权利要求1所述的水泥回转窑烧成工况识别方法，其特征在于，滤波处理是维纳滤波。
4.根据权利要求1所述的水泥回转窑烧成工况识别方法，其特征在于，对卷积神经网络模型的优化手段包括应用正则化、数据增强以及Dropout技术。
5.一种水泥回转窑烧成工况识别系统，其特征在于，所述系统包括：
卷积神经网络模型处理装置，包括：
滤波处理模块，对火焰图像进行滤波处理；
样本生成模块，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
模型训练优化模块，使用生成的模型训练样本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均值聚类处理装置，包括：
参数预处理模块，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
聚类模块，对预处理后的工艺参数进行模糊C均值聚类；以及
工况识别装置，被配置为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工况识别结果。
6.根据权利要求5所述的水泥回转窑烧成工况识别系统，其特征在于，火焰图像是从水泥回转窑的火焰视频中读取得到。
7.根据权利要求5所述的水泥回转窑烧成工况识别系统，其特征在于，滤波处理是维纳滤波。
8.根据权利要求5所述的水泥回转窑烧成工况识别系统，其特征在于，对卷积神经网络模型的优化手段包括应用正则化、数据增强以及Dropout技术。
9.一种水泥回转窑烧成工况识别系统，其特征在于，包括计算机以及运行于计算机上的一计算机程序，该计算机程序在该计算机上运行如权利要求1至4中任一项所述的方法。
10.一种存储计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，存储介质上所存储的计算机程序运行后执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。
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