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龙图腾网获悉苏州田边热能科技有限公司申请的专利推板窑堆堵故障预测方法、装置、计算机设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119665643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510191668.7，技术领域涉及：F27B9/40；该发明授权推板窑堆堵故障预测方法、装置、计算机设备及介质是由巴雅日图;赵强琳设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本推板窑堆堵故障预测方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及推板窑的故障预测的技术领域。具体涉及一种推板窑堆堵故障预测方法、装置、计算机设备及介质，其方法包括通过将推杆的运行信息输入到匣钵堆堵故障预测模型中，得到堆堵风险评估值，将堆堵风险评估值与预设的堆堵风险阈值进行比较，得到堆堵风险状态信息，若堆堵风险状态信息为高风险，则生成推杆运行参数调整指令，基于推杆运行参数调整指令，得到调整后的运行信息，将调整后的运行信息输入到匣钵堆堵故障预测模型中，得到新的堆堵风险评估值，若新的堆堵风险评估值小于预设的堆堵风险阈值，则按照调整后的运行参数控制推杆的运行，若堆堵风险状态信息为低风险，则保持推杆的原始运行参数。本发明具有提升推板窑运行的稳定性的效果。

本发明授权推板窑堆堵故障预测方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种推板窑堆堵故障预测方法，其特征在于，所述推板窑堆堵故障预测方法包括： 获取推杆的运行信息； 通过将所述推杆的运行信息输入到匣钵堆堵故障预测模型中，得到堆堵风险评估值； 所述通过将所述推杆的运行信息输入到所述匣钵堆堵故障预测模型中，得到堆堵风险评估值，包括： 对所述推杆的运行信息进行特征提取，得到推杆动态运行特征参数； 所述匣钵堆堵故障预测模型对所述推杆动态运行特征参数进行故障预测计算，得到所述堆堵风险评估值； 所述匣钵堆堵故障预测模型对所述推杆动态运行特征参数进行故障预测计算，得到所述堆堵风险评估值，包括： 所述匣钵堆堵故障预测模型基于如下公式计算所述堆堵风险评估值： 其中，所述R表示堆堵风险评估值，所述ΔF表示推杆推力的瞬时变化率，所述ΔV表示推杆运行速度的波动幅度，所述ΔS表示推杆位移的变化趋势，所述ΔF·ΔV表示推力变化率和速度波动之间的交互项，所述W1表示所述推杆推力的瞬时变化率的权重系数，W2表示所述推杆运行速度的波动幅度的权重系数，所述W3表示所述推杆位移的变化趋势的权重系数，所述W4表示所述推力变化率和速度波动之间的交互项的权重系数，所述b表示偏置值，所述σ表示非线性激活函数，ΔF2表示所述推力变化率的平方对堆堵故障的影响，所述表示捕捉运行速度波动的非线性影响，所述log1+∣ΔS∣表示削弱位移变化时的对所述匣钵堆堵故障预测模型的影响； 将所述堆堵风险评估值与预设的堆堵风险阈值进行比较，得到堆堵风险状态信息； 所述将所述堆堵风险评估值与预设的堆堵风险阈值进行比较，得到堆堵风险状态信息，包括： 所述预设的堆堵风险阈值包括，低风险阈值，高风险阈值和中间风险范围； 将所述堆堵风险评估值与预设的堆堵风险阈值进行比较，所述堆堵风险评估值所述低风险阈值时，则生成所述堆堵风险状态信息为所述低风险，若所述低风险阈值≤所述堆堵风险评估值≤高风险阈值时，则生成所述堆堵风险状态信息为中风险，若所述堆堵风险评估值所述高风险阈值时，则生成所述堆堵风险状态信息为所述高风险； 若所述堆堵风险状态信息为所述高风险，则生成推杆运行参数调整指令； 基于所述推杆运行参数调整指令实时调节推杆的运行状态，得到调整后的运行信息，将所述调整后的运行信息输入到所述匣钵堆堵故障预测模型中，得到新的堆堵风险评估值，若所述新的堆堵风险评估值小于所述预设的堆堵风险阈值，则按照调整后的运行参数控制所述推杆的运行； 若所述堆堵风险状态信息为所述低风险，则保持所述推杆的原始运行参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州田边热能科技有限公司，其通讯地址为：215100 江苏省苏州市相城区阳澄湖镇田多里路9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。