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龙图腾网获悉山东泰安山锅集团有限公司申请的专利一种生物质散料燃烧过程的对流受热面智能监控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：CN120448946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510591830.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种生物质散料燃烧过程的对流受热面智能监控方法是由崔峰;张方春;张治明;张秋洪设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生物质散料燃烧过程的对流受热面智能监控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及锅炉技术领域，尤其涉及一种生物质散料燃烧过程的对流受热面智能监控方法，该方法获取对流受热面的每个预设监测位置的温度和压力组成一个实时样本，利用目标支持向量机模型对所有实时样本进行当前分类，得到间隔边界上和间隔边界内的实时样本，若目标支持向量机模型需要模型参数更新，则根据间隔边界上和间隔边界内的实时样本，获取惩罚参数的调整偏向判定系数和调整系数，得到新惩罚参数；根据新惩罚参数，对目标支持向量机模型进行模型参数更新，得到对所有实时样本进行最终分类的最终分类结果，根据最终分类结果对对流受热面上的积灰状态进行监控，对模型参数进行动态调整，以更好的适用实时样本分类。

本发明授权一种生物质散料燃烧过程的对流受热面智能监控方法在权利要求书中公布了：1.一种生物质散料燃烧过程的对流受热面智能监控方法，其特征在于，所述方法包括： 获取对流受热面的每个预设监测位置的温度和压力组成一个实时样本，利用目标支持向量机模型对所有实时样本进行当前分类，得到支持向量、间隔边界上和间隔边界内的实时样本，所述目标支持向量机模型是指当前分类的上一次最终分类后的支持向量机模型； 根据所述支持向量判断所述目标支持向量机模型是否需要模型参数更新，若所述目标支持向量机模型需要模型参数更新，则根据每个所述实时样本属于噪声的概率，以及所述间隔边界上和间隔边界内的实时样本，获取惩罚参数的调整偏向判定系数； 根据当前分类的间隔边界内距离决策边界最近的样本，与所述上一次最终分类的间隔边界内距离决策边界最近的样本的位置差异，得到惩罚参数的调整系数，根据所述调整偏向判定系数和所述调整系数，获取新惩罚参数； 根据所有实时样本和新惩罚参数，对所述目标支持向量机模型进行模型参数更新，得到更新后的支持向量机模型，利用更新后的支持向量机模型对所有实时样本进行最终分类，得到最终分类结果，根据最终分类结果对所述对流受热面上的积灰状态进行监控； 所述支持向量包括正常样本和积灰样本，则所述根据所述支持向量判断所述目标支持向量机模型是否需要模型参数更新，包括： 获取当前分类的支持向量中的正常样本和积灰样本的比例值和数量差值，以及当前分类之前的预设数量个历史分类的支持向量中的正常样本和积灰样本的比例值和数量差值，组成比例值序列和数量差值序列； 分别对所述比例值序列和所述数量差值序列进行一阶差分处理，对应得到比例差分值序列和数量差分值序列，计算所述比例差分值序列中除最后一个元素之外的所有元素的均值，记为比例差分值阈值，计算所述数量差分值序列中除最后一个元素之外的所有元素的均值，记为数量差分值阈值； 若所述比例差分值序列中的最后一个元素大于所述比例差分值阈值，且所述数量差分值序列中的最后一个元素大于所述数量差分值阈值，则确定所述目标支持向量机模型需要模型参数更新； 所述根据每个所述实时样本属于噪声的概率，以及所述间隔边界上和间隔边界内的实时样本，获取惩罚参数的调整偏向判定系数，包括： 基于所述预设数量个历史分类时的历史样本，获取每个所述实时样本属于噪声的概率，根据每个所述实时样本属于噪声的概率标记噪声样本，并统计所述间隔边界上和间隔边界内的实时样本中的噪声样本数量； 针对所述间隔边界上和间隔边界内的任一实时样本，获取所述任一实时样本分别与所述间隔边界上和间隔边界内的每个实时样本之间的欧式距离，得到所述任一实时样本对应的欧式距离均值；根据所述间隔边界上和间隔边界内的每个实时样本对应的欧式距离均值，计算欧式距离均值的平均值，将常数1与所述平均值的倒数的差值，记为样本离散程度； 计算所述噪声样本数量在所述间隔边界上和间隔边界内的实时样本总数量中的数量占比，根据所述数量占比和所述样本离散程度的均值，得到惩罚参数的调整偏向判定系数。

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山东泰安山锅集团有限公司，其通讯地址为：271038 山东省泰安市岱岳区山口镇新庄；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”。

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