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本发明公开了一种软传感器三叉形装置，属于软传感器领域。软传感器三叉形装置包括三叉形支撑机构和若干软传感器，软传感器以拉伸状态安装在三叉形支撑机构上，每一个软传感器受力均匀；三叉形支撑机构包括顶部圆盖形连接件、中部滑动连接件和底部三叉形连接件，三者同轴，且滑动连接件垂直于圆盖形连接件和三叉形连接件；圆盖形连接件和三叉形连接件内部为铰接结构；软传感器的一端固定在三叉形连接件上，另一端固定在圆盖形连接件上，圆盖形连接件受垂直或水平方向的力后驱动滑动连接件实现上下运动或倾斜运动，带动软传感器发生拉伸或收缩变形，从而产生电容变化响应，根据电容变化即可同时检测轴承的位移和倾斜角度，结构简单，适用范围广。

本发明公开了一种水泥熟料游离钙软测量方法，包括：根据水泥工艺选取10个变量作为熟料fCaO软测量的辅助变量，每个变量的时间序列作为模型输入，并对所选的每个变量时间序列进行归一化处理；依据水泥烧成过程中时间序列的特征，建立基于多变量时间序列卷积神经网络的熟料fCaO软测量模型；确定MT‑CNN模型的初始参数，并对网络进行前向训练；利用误差反向微调进行有监督训练，通过对误差的修正，优化MT‑CNN中的权值w和偏置b，利用训练好的MT‑CNN模型对水泥熟料fCaO实时预测。本发明避免计算各变量与熟料fCaO之间时延，降低了时序匹配所需的运算量；本发明提高模型的收敛速度、精度和泛化能力；本发明能很好预测水泥熟料fCaO含量，能够提高水泥熟料质量和降低生产能耗。

本发明公开了基于注意力与窗口选通机制的水泥熟料游离钙软测量方法，属于软测量技术领域，包括利用注意力解耦网络模型考虑过程变量之间的耦合关系，处理变量之间的相互影响，实现过程数据的解耦；利用窗口选通机制模块自适应学习选通对目标变量最有影响的时间段，学习到的时间窗口在不同的时刻分配相对应的权重，从而更有效的关注过程变量的作用时长；通过单维卷积网络分别独立的提取单变量的特征，综合各个变量的特征信息，构建满足实际要求的软测量模型，实现水泥熟料f‑CaO的测量。本发明通过考虑水泥生产工业流程中的自然特性，提升了软测量模型的测量性能，对于质量监控以及实时控制具有指导意义，利于实现降低能耗，提升生产效率。