Выбор оптимальных тепловых уставок в проходных печах с использованием технологии машинного обучения

Рассмотрены подходы к оптимальному управлению нагревом заготовок в проходных печах с использованием математических моделей. Слабой стороной использования математической моделей при управлении нагревом является вероятность запаздывания формирования уставок локальным регулятором, связанная с большими временными затратами на поиск оптимальных режимов. Предложен алгоритм выбора ранее рассчитанных оптимальных уставок в on-line режиме с использованием технологий машинного обучения: деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и нейросеть. Критерием сравнения и выбора технологии принято среднеквадратичное отклонение между опытными и расчетными данными. Показано, что нейросеть лучше всех справилась с поставленной задачей, показав удовлетворительные прогнозируемые результаты при наименьшей скорости обучения.