焙烧是阳极生产中最重要的一环,焙烧的周期为128小时,焙烧的主要工艺参数是焙烧炉各火道的温度及其温度的变化,在整个焙烧期间对铝用阳极的质量有着至关重要的影响。本文针对焙烧工艺参数与质量数据之间的关系进行建模,应用深度学习技术,采用LSTM算法对焙烧历史数据进行训练,旨在找到工艺与质量两者之间的关系,获得质量预测模型,让企业更好把控焙烧过程中的工艺参数,为焙烧生产过程提供辅助作用。实验结果表明,LSTM在阳极质量预测中有较好的效果。
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