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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于多视角数据协同分析的高炉炉顶CO含量软测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119720119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411778690.3，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于多视角数据协同分析的高炉炉顶CO含量软测量方法是由张颖伟;张海伦设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角数据协同分析的高炉炉顶CO含量软测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多视角数据协同分析的高炉炉顶CO含量软测量方法，涉及高炉炼铁工艺技术领域。首先收集高炉风口、炉顶的图像数据和相关的物理变量，通过灰度处理、归一化处理，得到风口、炉顶的图像矩阵和物理变量矩阵；然后，对以上数据进行协同关联分析，得到用于预测的关联信息索引矩阵；然后通过索引矩阵进一步处理用于计算去除关联数据的信息；利用去除关联数据的信息建立高炉炉顶CO含量的预测模型，得到用于预测高炉炉顶CO含量的参数；最后，通过对实时获取的数据进行灰度处理和去除关联数据的信息后，根据高炉炉顶CO含量预测模型的参数进行高炉炉顶CO含量的预测。本发明能够提高高炉炉顶CO测量的准确性，降低其测量困难和时滞。

本发明授权基于多视角数据协同分析的高炉炉顶CO含量软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角数据协同分析的高炉炉顶CO含量软测量方法，其特征在于：包括下述步骤： 步骤1：采集高炉生产过程中风口回旋区图像、炉顶图像和相关的物理变量数据以及炉顶CO含量数据； 步骤1.1：采集高炉风口回旋区火焰的图片数据以及与其相关的物理变量； 步骤1.2：采集高炉炉顶火焰的图片数据以及与其相关的物理变量； 步骤1.3：采集高炉炉顶CO含量数据； 步骤2：对步骤1获取的数据进行协同分析，数据协同分析目标函数模型为： 其中，Xi、Xj为同一视角下的相邻时刻的图像，Xa、Xb为另一视角的相邻时刻的图像，图像矩阵的大小均为m×n；为投影矩阵，用于分析样本多视角的关联信息，l为样本的数量，wij、wab为不同视角下的物理变量的权重，β1、β2均为系数参数；yi为鼓风动能，ya为炉顶CO含量； wij、wab设定如下： 其中，ri、rj为风口回旋区的相关物理变量，ra、rb为炉顶的相关物理变量，σ为核参数； 求解所述数据协同分析目标函数模型，得到U、V以及恒定偏差b； 步骤3：根据步骤2求得的投影矩阵U、V，计算多视角下的关联信息的索引Q； 首先得到P＝UVT，P为m×n的矩阵；将矩阵P转化为列向量，即：Q＝VecP， 步骤4：通过步骤2求取的关联信息索引Q，应用于炉顶的图像求取关联信息和用于计算去除关联数据后的用于预测的关键信息； 步骤5：双线性回归方法，建立每个样本炉顶CO含量预测模型为： 其中，upj、vpj分别为左投影矩阵up、右投影矩阵vp的第j个列向量；分别设定为up＝[up1,up2,...,upj,...,upk]、vp＝[vp1,vp2,...,vpj,...,vpk]；Xs为用于CO含量计算的关键信息，bp为恒定偏差，α为系统参数，ys为CO含量预测模型中炉顶CO含量对应的标签向量，q＝VecupvpT； 求解所述炉顶CO含量预测模型，得到up、vp以及bp； 步骤6：通过炉顶摄像头在线对高炉工业生产过程中的炉顶图像数据进行采集，根据步骤2至步骤5的求解，对炼铁高炉生产过程进行炉顶CO含量在线测量，炉顶CO含量计算模型为：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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