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摘要
烧结台车定位跟踪是非稳态烧结高质量过程控制的基础，同时也是台车状态监控的关键。针对现有烧结生产过程中的物料跟踪和过程控制的问题，提出了一种全新的台车定位跟踪算法。该算法针对烧结台车定位场景设计了复数卷积神经网络结构，运用复数网络的俯角解决了相位从360°到0°跳变时定位系统误差大的问题；同时采用GradCAM技术解析网络的工作原理，以确保模型的泛化能力；通过在台车上加装定位二维码来二次确认定位信息的准确性。经过长达一年半的论证，证明系统具有高度的可靠性和稳定性，并能够有效地应用于烧结生产过程中的物料跟踪和过程控制。
