【摘 要】
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超高温电熔镁炉(Fused magnesium furnace, FMF)生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,国家冶金自动化工程技术研究中心,美国南加州大学化工系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673097,61490704,61490701,61833004)资助~~
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超高温电熔镁炉(Fused magnesium furnace, FMF)生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容易发生漏报和误报,甚至导致铁制炉壳烧透、烧漏.针对该问题,本文采用视频信号,利用电熔镁炉欠烧工况的时空特征,即在炉壳表面出现的局部不规则高亮区域的空间特征,以及该高亮区域随时间呈现出亮度增强、面积变大的时序特征,提出一种基于卷积循环神经网络(Convolutional recurrent neural networ
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