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龙图腾网获悉鞍钢集团自动化有限公司申请的专利一种基于机器学习的热风炉自动控制方法、装置及设备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：CN120627411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511135580.X，技术领域涉及：F24H9/20；该发明授权一种基于机器学习的热风炉自动控制方法、装置及设备是由李雪晴;曲泰安;刘洋;白雪;孙阳;朱家慧;梁玥;杜勇志;宋嘉宁设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的热风炉自动控制方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于机器学习的热风炉自动控制方法、装置及设备，包括：响应于热风炉启动指令时，根据其上一次燃烧的平均空燃比及最大煤气流量启动设备，并根据拱顶温度将运行过程划分为多个阶段；在当前燃烧阶段，实时采集运行数据并输入对应的目标预测模型，该模型通过历史阶段的温度数据训练而成，输出预测的拱顶温度和烟道温度；结合预测温度、历史空燃比及煤气流量参数，动态计算当前最优煤气流量值，从而精准控制热风炉运行。该方法通过机器学习模型实现燃烧过程的分阶段温度预测与流量动态优化，有效提升燃烧效率、降低能源消耗，并增强系统稳定性，实现热风炉自动化高效控制。

本发明授权一种基于机器学习的热风炉自动控制方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的热风炉自动控制方法，其特征在于，包括： 响应于热风炉的启动指令，计算热风炉在上一次燃烧时的平均空燃比以及最大煤气流量； 基于所述平均空燃比以及所述最大煤气流量，启动所述热风炉； 实时监测所述热风炉的拱顶温度，根据所述拱顶温度确定当前燃烧阶段；其中，所述燃烧阶段为基于拱顶温度阈值划分的多个连续运行阶段；并，采集所述当前燃烧阶段所述热风炉的当前运行数据； 将所述当前运行数据输入与所述当前燃烧阶段对应的目标预测模型中，输出所述当前运行数据的预测拱顶温度以及预测烟道温度；所述目标预测模型基于下述步骤训练得到：获取当前燃烧阶段对应的所述热风炉以及与所述热风炉连接的烟道的目标历史运行温度；通过所述目标历史运行温度对预设的初始目标预测模型进行训练，直到达到预设的结束条件，得到所述目标预测模型； 根据所述预测拱顶温度、所述预测烟道温度、所述平均空燃比以及所述最大煤气流量，动态调节当前煤气流量，以控制所述热风炉以调整后的煤气流量进行运行； 燃烧阶段包括：所述热风炉的稳步燃烧阶段； 当所述当前燃烧阶段为所述稳步燃烧阶段；所述当前运行数据包括：所述稳步燃烧阶段对应的稳步拱顶温度以及稳步烟道温度； 采集所述当前燃烧阶段所述热风炉的当前运行数据的步骤之后，所述方法包括： 将所述稳步拱顶温度达到第三阈值的时间设置为第一时间，将所述稳步烟道温度达到第二阈值的时间设置为第二时间； 根据所述第三阈值、所述第二阈值、所述第一时间以及所述第二时间，计算烟道的稳步温度上升斜率； 将所述当前运行数据输入与所述当前燃烧阶段对应的目标预测模型中，输出所述当前燃烧阶段的预测拱顶温度以及预测烟道温度的步骤之后，所述方法包括： 判断所述预测拱顶温度是否超过第一阈值或所述预测烟道温度是否超过所述第二阈值； 如果是，将所述当前煤气流量调整为第二低煤气流量；所述第二低煤气流量小于所述当前煤气流量，且与所述当前煤气流量的差为第一预设步长； 如果否，根据所述第三阈值、所述预测烟道温度、当前燃烧时间以及所述第一时间，计算预测温度上升斜率； 判断所述预测温度上升斜率是否小于所述稳步温度上升斜率； 如果是，将所述热风炉的当前煤气流量调整为高煤气流量；所述高煤气流量大于所述当前煤气流量，且与所述当前煤气流量的差为第二预设步长； 如果否，将所述热风炉的当前煤气流量调整为第三低煤气流量；所述第三低煤气流量小于所述当前煤气流量，且与所述当前煤气流量的差为所述第二预设步长。

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