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龙图腾网获悉安徽鸣楚新材料有限公司申请的专利基于机器学习的节能型连续上引熔铸炉用智能控制系统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：CN120370697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510497821.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于机器学习的节能型连续上引熔铸炉用智能控制系统是由刘志远;黄征昊;张小峰设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的节能型连续上引熔铸炉用智能控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的节能型连续上引熔铸炉用智能控制系统，具体涉及人工智能技术领域，包括数据采集与处理模块、智能控制模块、复合加热模块、余热回收模块，以及安全监测与保护模块，所述数据采集与处理模块是采集温度、流速、压力、气体成分数据并进行处理，将其存入数据库中，智能控制模块是动态调节加热功率和牵引速度，并生成控制指令发送至复合加热模块，复合加热模块是根据智能控制模块的指令，分配电阻加热和燃气加热的比例，余热回收模块是回收炉体废气余热，并利用余热驱动ORC发电单元，将余热转换为电能，安全监测与保护模块是在熔铸炉的关键环节配置多重传感器网络，监测安全运行状态。

本发明授权基于机器学习的节能型连续上引熔铸炉用智能控制系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的节能型连续上引熔铸炉用智能控制系统，其特征在于：包括数据采集与处理模块、智能控制模块、复合加热模块、余热回收模块，以及安全监测与保护模块； 所述数据采集与处理模块是在熔铸炉的关键位置布置多参数传感器采集温度、流速、压力、气体成分数据，并对采集到的数据进行处理，将处理后的数据存入数据库中； 所述智能控制模块是利用深度学习模型分析采集到的数据，构建温度与流速、压力之间的关系模型，根据温度、流速和压力数据输入，动态调节加热功率和牵引速度，并引入反馈调节机制，生成控制指令，将其发送至复合加热模块； 所述复合加热模块是根据智能控制模块的指令，分配电阻加热和燃气加热的比例，以实现快速升温和温度均匀性的目标； 所述余热回收模块是使用热管式换热器回收炉体废气余热，并利用中低温余热驱动ORC发电单元，将余热转换为电能； 所述安全监测与保护模块是在熔铸炉的关键环节配置多重传感器网络，包括热电偶、压力传感器和高灵敏度气体泄漏检测器，监测安全运行状态，并设定安全阈值，当监测数据超过安全限值时，立即发出警报并记录警报事件； 其中，所述智能控制模块是利用深度学习模型分析采集到的数据，构建温度与流速、压力之间的关系模型，根据温度、流速和压力数据输入，动态调节加热功率和牵引速度，并引入反馈调节机制，生成控制指令，将其发送至复合加热模块，具体步骤如下： 步骤B1、深度学习模型训练：从数据库中提取历史数据集，作为深度学习模型的输入，采用多层感知器预测控制输出，包括加热功率和牵引速度，进一步包括以下步骤： 步骤B101、从数据库中提取历史数据集，按照时间序列进行切分，每个时间点n对应一个数据向量，将其作为深度学习模型的输入； 步骤B102、构建多层感知器模型，包括输入层、隐藏层和输出层，输入层的节点数目等于输入特征的数量，输出层为两个神经元，分别用于预测加热功率和牵引速度，对于L层感知器网络，将输入层表示为第0层，输出层表示为第L层，第层的输入和输出分别表示为和，得到输入层到第1层的输入为，第层到第层的输入为，输出层的输出为，其中，是最后一层的权重矩阵，是最后一层的偏置项，是最后一层的输出，是第层的权重矩阵，是第层的输出，是第层的偏置项，是第1层的权重矩阵，是第1层的偏置项，f是激活函数，是输入向量，为预测的加热功率和牵引速度； 步骤B103、使用均方误差损失函数来计算预测值与真实值之间的差异，公式为：，其中，是实际控制值，是模型预测的加热功率和牵引速度，N是训练样本的总数； 步骤B2、反馈调节：根据深度学习模型的预测输出生成初步控制指令和，根据实时温度与目标温度之间的差异来调整加热功率，得到调整后的加热功率为；根据实时流速与目标流速之间的差异来调整牵引速度，调整后的牵引速度为，其中，是加热功率的反馈增益，是牵引速度的反馈增益，和分别是目标温度和目标流速、和分别是实际的温度和流速，将反馈调节后的加热功率和牵引速度作为最终控制指令发送至复合加热模块，所述最终控制指令为：。

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