摘要
本发明提供了一种动态智能自适应高炉推移的控制方法，包括以下步骤：S1、收集实际高炉推移的记录数据和高炉上的传感器的运行数据；S2、将记录数据和运行数据训练生成对抗网络(GAN)，生成虚拟推移数据；S3、将步骤S1中实际记录数据和虚拟推移数据输入到智适应动态优化算法(IDP)，训练高炉推移控制模型，建立高炉推移的优化控制策略；S4、结合基于神经网络的鲁棒自适应控制器，实时辨识和调整参数实现高炉推移控制。通过使用GAN、IDP算法和基于神经网络的鲁棒自适应控制，能够实时监测各传感器接收高炉推移数据，并动态智能计算最佳控制参数，驱动最佳推移指令，以适应高炉推移过程中的变化条件，实现高炉推移过程中精确、高效的控制。
