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龙图腾网获悉江苏甬金金属科技有限公司申请的专利基于数据挖掘的退火炉故障预测控制系统及方法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：CN120508917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202511006424.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于数据挖掘的退火炉故障预测控制系统及方法是由贲海峰;茅爱飞;季立锋;陈耀辉;季倪伟;倪嘉;林清清;周小锋;黄春荣;瞿伟文设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据挖掘的退火炉故障预测控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数据挖掘的退火炉故障预测控制系统及方法，涉及工业自动化控制技术领域，本发明通过对退火炉的历史数据进行分析，从而获取目标时间；以获取的目标时间为基准对历史数据进行进一步分析，计算水垢厚度阈值和磨损特征值，进而计算得到故障程度阈值；通过对当前退火炉的故障程度进行实时监测，并将当前的故障程度与故障程度阈值进行对比分析，从而预测故障发生时间。本发明通过数据挖掘实现了对退火炉故障的预测，解决了传统技术存在的故障滞后处理的问题，提升了生产效率，减少损失。

本发明授权基于数据挖掘的退火炉故障预测控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于数据挖掘的退火炉故障预测控制方法，其特征在于：所述控制方法包括： 步骤S100：获取退火炉的三维构造图，在所述三维构造图中建立坐标系，捕获退火炉中设备冷却水套的位置坐标；采集退火炉中设备冷却水套的历史数据，并对所述历史数据进行分类储存； 步骤S200：提取每个设备冷却水套对应的历史数据，分析每个所述设备冷水套的历史数据中各项参数的变化规律，获取目标时间； 步骤S300：以所述目标时间为基准对所述历史数据进行分析，计算每个设备冷却水套中水垢厚度阈值和磨损特征值，根据计算出的所述水垢厚度阈值和磨损特征值，分析每个设备冷却水套的故障程度阈值； 步骤S400：对每个设备冷却水套的故障程度进行实时监测，预测每个设备冷却水套的故障发生时间； 步骤S300： 步骤S301：以所述目标时间为基准向前回溯时长为时间间隔阈值的时间段，对所述时间段内每个设备冷却水套中覆盖的水垢厚度进行采集，并将采集的水垢厚度按照采样时间进行排序，构建水垢厚度集合Di={d1,d2,…,dn}；其中Di表示第i个设备冷却水套在所述时间段内采集的水垢厚度集合，n表示采集的样本数量；计算每个设备冷却水套对应的水垢厚度阈值；其中，表示第i个设备冷却水套对应的水垢厚度阈值，dj表示水垢厚度集合Di中第j个水垢厚度； 步骤S302：在所述时间段内通过热成像仪获取每个设备冷却水套的热成像图片，通过所述热成像图片识别每个设备冷却水套上的高温区域，并将所述高温区域在所述三维构造图中进行标记，通过建立在所述三维构造图中的坐标系，获取所述设备冷却水套上的高温区域面积；利用传感技术采集所述时间段内每个设备冷却水套上所述高温区域的水套厚度，计算磨损特征值；其中，Pi表示第i个设备冷却水套的磨损特征值，Tj表示第i个设备冷却水套上的第j个高温区域的温度，Sj表示第i个设备冷却水套上的第j个高温区域的高温区域面积，hj表示表示第i个设备冷却水套上的第j个高温区域的水套厚度，a表示厚度影响系数，n表示第i个设备冷却水套上的高温区域总数； 步骤S303：根据每个设备冷却水套对应的水垢厚度阈值和磨损特征值，计每个设备冷却水套的故障程度阈值；其中，表示第i个设备冷却水套的故障程度阈值，w1表示水垢对设备冷却水套故障程度的影响权重，w2表示磨损对设备冷却水套故障程度的影响权重； 步骤S400： 步骤S401：对设备冷却水套进行实时监测，获取设备冷却水套中冷却水的杂质含量C、冷却水套的壁面温度T、设备振动频率f，根据设备冷却水套的实时监测数据计算故障速率；其中，Ri表示第i个设备冷却水套的故障速率，Ct表示第i个冷却水套中冷却水的杂质含量阈值，ft表示第i个设备冷却水套的设备振动频率阈值； 步骤S402：获取当前退火炉中每个设备冷却水套的故障程度Gi，根据实时监测获取的故障速率，计算当前每个设备冷却水套的故障程度距离故障程度阈值所需的时间，计算公式如下： ； 其中，Ti表示第i个设备冷却水套的故障发生时间，Gi表示第i个设备冷却水套的当前故障程度； 步骤S403：将每个设备冷却水套的故障预测数据汇总成行，构建退火炉故障预测表；所述故障预测信息包括设备冷却水套的位置坐标、当前故障程度、故障程度阈值、故障发生时间，将所述退火炉故障预测表中每行故障预测数据按照故障发生时间从小到大的顺序进行排序；当所述退火炉故障预测表中所述故障发生时间小于预设的故障时间阈值，则将所述设备冷却水套的故障预测数据发送到用户显示界面，并进行预警提示。

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