Multivariate Time-Series Modeling for Forecasting Sintering Temperature in Rotary Kilns Using DCGNet

计算机科学 稳健性(进化) 卷积神经网络 深度学习 人工神经网络 多元统计 时间序列 人工智能 数据挖掘 特征提取 机器学习 生物化学 化学 基因
作者
Xiaogang Zhang,Yanying Lei,Hua Chen,Lei Zhang,Yicong Zhou
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:17 (7): 4635-4645 被引量:38
标识
DOI:10.1109/tii.2020.3022019
摘要

The sintering temperature (ST) is a critical index for condition monitoring and process control of coal-fired equipment and is widely used in the production of cement, aluminum, electricity, steel, and chemicals. The accurate prediction of the ST is important for control systems to anticipate tragedies. In this article, we propose a deep learning model for forecasting the ST using automatic spatiotemporal feature extraction from multivariate thermal time series. A hybrid deep neural network named deep convolutional neural network and gated recurrent unit network (DCGNet) is designed to extract multivariate coupling and nonlinear dynamic characteristics for forecasting the ST. DCGNet uses convolutional neural networks and gated recurrent unit (GRU) to extract the local spatial-temporal dependence patterns among the multivariates, and another parallel GRU using the historical ST data as input is incorporated to more accurately capture the dynamic characteristics of ST time series. Based on the real-world data, application results show that the proposed approach has high forecasting accuracy and robustness, thus having broad application prospects in industrial processes.
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