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龙图腾网获悉大连新瑞晨自动化科技有限公司申请的专利一种基于神经网络模型的数字加热炉仿真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：CN115204040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210718876.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络模型的数字加热炉仿真方法是由于政军;王广胜;宋景威;李梅娟;陈雪波;董建新;柳昊彤设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的数字加热炉仿真方法在说明书摘要公布了：本发明属于钢坯加热炉系统仿真技术领域，公开了一种基于神经网络模型的数字加热炉仿真方法。用神经网络以加热炉实际生产数据作为输入训练样本，以炉温作为预测输出，得到加热炉内可测量变量与炉温温度关系的神经网络模型。用神经网络模型的炉温预测模拟加热炉实际炉温，与二级智能控制系统相结合，构建数字加热炉仿真平台。利用数字加热炉仿真平台模拟加热炉实际生产环境，提供关于加热炉系统控制算法的实验环境，减少项目开发周期，节约项目实施成本。

本发明授权一种基于神经网络模型的数字加热炉仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的数字加热炉仿真方法，其特征是，利用神经网络模型，对加热炉实际生产可测变量数据作为输入样本进行训练，以炉温作为预测输出结果；输入样本为本炉段温度、上一炉段温度、下一炉段温度、本炉段煤气流量、本炉段空气流量、本炉段钢坯总体积、本炉段钢坯含热量； 用神经网络模型，对加热炉实际生产可测变量数据作为输入样本进行训练，以炉温作为预测输出结果；输入样本为本炉段温度、上一炉段温度、下一炉段温度、本炉段煤气流量、本炉段空气流量、本炉段钢坯总体积、本炉段钢坯含热量； 加热炉是一个多变量影响且相互耦合的非线性系统，采用LSTM神经网络对加热炉炉温建模；由于加热炉内共有7个加热区段，现对其中一个加热区段进行神经网络建模； 炉温与其他变量的数学模型关系为： 式1.1中的参数为：Tzk表示k时刻本炉段神经网络预测的输出结果炉温，T表示温度℃，z表示加热炉炉段，z∈{1,2,3,4,5,6,7}，k表示某一离散时刻，以下同理；Tzk-1、Tz-1k-1、Tz+1k-1表示本炉段、上一炉段、下一炉段k-1时刻下的炉温；Gzk-1表示k-1时刻煤气流量；Azk-1表示k时刻空气流量；表示k-1时刻本炉段内总钢坯的热含量，表示每根钢坯的体积，Tn为表示每根钢坯的温度；表示k时刻本炉段内钢坯的总体积，表示每根钢坯的体积； f·为非线性函数，且nu,nk为系统输入输出的阶次，R是实数集合，L2Rn是Hilbert空间； 用LSTM神经网络建立炉温预测模型； LSTM神经网络的训练数据样本为k时刻的式1.1中变量的数据； 神经网络的输入为： 网络的输出为：Tzk； 激活函数选择ReLU函数； 梯度优化算法采用Adam算法； 数据预处理； 性能评估。

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