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摘要：本发明提供一种基于人机交互的燃料智能感知监测系统，属于人机交互技术领域，包括：建立燃料感知监测系统，并获取日志数据，进行数据提取得到待监测燃料的实时数据；进行数据处理得到有效数据；获取燃料库中对应燃料类型的燃料特性数据，并基于燃料特性数据确定燃料特征数据，并进行数据训练，得到燃料预测模型；对燃料状态进行预测，构建可视化监控界面对预测结果进行展示，获取反馈信息，对可视化监控界面进行更新。通过建立感知监测系统进行数据采集，并通过数据训练得到燃料预测模型再将有效数据输入至模型中进行预测，构建可视化监控界面进行人机互动并采集反馈信息进行更新，保证了燃料状态预测的准确性并提高了人机交互的体验。

主权项：1.一种基于人机交互的燃料智能感知监测系统，其特征在于，包括：数据采集模块：用于建立燃料感知监测系统，并获取燃料智能感知监测系统的日志数据，对所述日志数据进行数据提取得到待监测燃料的实时数据；数据处理模块：用于对待监测燃料的实时数据进行数据处理，得到有效数据；模型建立模块：用于获取燃料库中对应燃料类型的燃料特性数据，并基于燃料特性数据确定燃料特征数据，并输入至神经网络模型中进行数据训练，得到燃料预测模型；模型优化模块：用于将有效数据输入至燃料预测模型中对燃料状态进行预测，并构建可视化监控界面对预测结果进行展示，获取展示结果反馈信息，并基于所述反馈信息对可视化监控界面进行更新；其中，模型建立模块，还包括：第一训练单元，用于将燃料的不同燃烧阶段输入至神经网络模型中进行第一主要训练；同时，将不同燃烧阶段的燃料状态输入至神经网络模型中进行第一辅助训练；第二训练单元，用于将单位重量的燃料在不同燃烧阶段产生的热量输入至神经网络模型中进行第二主要训练；同时，将单位重量的燃料在不同燃烧阶段的燃烧时长以及燃烧温度输入至神经网络模型中进行第二辅助训练；模型建立单元，用于当对神经网络模型的所有训练完成后得到燃料预测模型；其中，模型优化模块，包括：状态预测单元，用于将每个运行模块的相应有效数据分别输入至燃料预测模型中进行第一状态预测，得到每个运行模块的第一运行结果；将燃料智能感知监测系统的有效数据输入至燃料预测模型中进行第二状态预测，得到燃料智能感知监测系统的第二运行结果；相似度分析单元，用于获取第二运行结果中每个运行模块的第二子运行结果，对每个第二子运行结果与相应第一运行结果进行相似度分析； ；其中，为第k个运行模块的第一运行结果与相应第二子运行结果的相似度，n为每个运行模块中的燃料特征总数量，为第k个运行模块中的i个燃料特征，为第i个燃料特征的特征比重，为第k个运行模块中单位时间内的数据采集次数，为第k个运行模块的第i个燃料特征在第j次采集到的第一运行结果，为第k个运行模块的第i个燃料特征在第j次采集到得第二运行子结果；状态确定单元，用于基于相似度分析结果确定相应运行模块的运行状态，若相似度超过规定阈值，则相应运行模块的运行状态视为正常运行，并获取基于相似度的相似等级，确定优化方案；结果优化单元，用于按照所述优化方案基于第一运行结果对第二运行结果进行第一优化，得到第一优化结果；否则，判定相应运行模块存在运行故障，对相应运行模块进行故障清理，并重新进行数据采集以及数据处理得到新的单独有效数据；将所述新的单独有效数据输入至燃料预测模型中进行第三状态预测，得到故障运行模块的第三运行结果；对每个第三运行结果与相应第二运行子结果进行相似度分析，并对第一优化结果进行第二优化，得到预测结果。

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