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龙图腾网获悉河南省科荣气体设备有限公司申请的专利含锌灰尾气净化系统的智能控制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：CN120295126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510435371.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权含锌灰尾气净化系统的智能控制方法是由程长圣;程长亮设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本含锌灰尾气净化系统的智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了含锌灰尾气净化系统的智能控制方法，涉及尾气净化系统技术领域，包括以下步骤：首先，通过监测装置，持续监控高温含锌蒸汽在冷却器内的冷凝过程，实时采集尾气在不同温度、压力状态下的锌蒸汽凝结情况和颗粒生成数据。本发明结合智能监测、信号分析、机器学习识别与动态调控，实现对含锌灰尾气净化系统的精准控制。通过实时监测与数据预处理提取关键特征，基于特征向量与机器学习实现颗粒浓度的智能识别，自适应调整离心分离器转速，并联动脉冲反吹清灰，确保高效分离与系统稳定性。相比传统固定转速方式，本发明提高了尾气净化效率，降低了维护成本，延长设备寿命，并增强自动化运行能力，使系统在负载波动时保持最佳工作状态。

本发明授权含锌灰尾气净化系统的智能控制方法在权利要求书中公布了：1.含锌灰尾气净化系统的智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先，通过监测装置，持续监控高温含锌蒸汽在冷却器内的冷凝过程，实时采集尾气在不同温度、压力状态下的锌蒸汽凝结情况和颗粒生成数据； 对获取的锌蒸汽凝结实时监测数据进行预处理，采用信号分析方法从净化后的实时数据中提取反映锌灰颗粒浓度升高趋势的关键特征； 对提取的关键特征进行深入分析，形成反映当前锌灰颗粒浓度波动状态的特征向量，量化锌灰颗粒浓度的动态波动特性； 将生成的特征向量输入到预先训练好的机器学习模型中，判断当前锌灰颗粒浓度是否出现显著升高趋势； 当机器学习模型实时识别到锌灰颗粒浓度明显升高的情况时，依据颗粒浓度升高的幅度，动态调高离心分离器转速提升转子转速以增大离心力，同时，启动脉冲反吹清灰，通过高频次、短周期的脉冲式气流喷吹，清除过滤单元内部因颗粒浓度突然升高而迅速积聚的锌灰颗粒，防止过滤元件表面及内部快速堵塞； 采用信号分析方法从净化后的实时数据中提取反映锌灰颗粒浓度升高趋势的关键特征，提取的特征包括气流湍流结构的尺度变化和蒸汽冷凝形成固态颗粒的核化速率，将气流湍流结构的尺度变化和蒸汽冷凝形成固态颗粒的核化速率在检测窗口下进行分析分别生成湍流涡尺度偏移参考值和颗粒平均电荷变化率参考值，通过湍流涡尺度偏移参考值和颗粒平均电荷变化率参考值量化锌灰颗粒浓度的动态波动特性； 将气流湍流结构的尺度变化在检测窗口下进行分析生成湍流涡尺度偏移参考值的具体步骤如下： 在检测窗口下，首先利用湍流能谱分析与尺度分解方法对气流中的湍流结构进行分解，以获取不同尺度下的涡旋特征，采用小波包分解对湍流速度场进行分解，并构造局部尺度能量函数来捕捉气流中不同尺度的涡旋变化模式，计算湍流速度矢量场的局部尺度能量分布，计算表达式如下： 式中，Es是在尺度s下的局部湍流能量，Ω是空间积分区域，Wn，sx，y，z是在尺度s在三维空间坐标x，y，z上的第n个小波包分解系数，α是非线性缩放指数，N是小波分解阶数； 在获得尺度s下的局部湍流能量Es后，计算湍流涡尺度偏移参考值，量化湍流尺度异常偏移的程度，通过定义尺度能量偏移函数来表征尺度s对整体湍流结构的贡献，计算表达如下： 式中，Φs是尺度能量偏移函数，用于描述不同尺度s对整体湍流结构的贡献，S是所有尺度合集，表示在小波分解中划分的所有尺度范围S'，ΣS'∈SES'是所有尺度下的总湍流能量，表示在所有尺度S'下的总湍流能量，Wsx，y，z是尺度s在三维空间坐标x，y，z下的小波分解系数，是湍流速度场的高阶梯度，β是湍流非线性扩散指数，γ是指数调整因子，用于调整高阶梯度项的权重； 基于尺度能量偏移函数Φs，计算整体湍流涡尺度偏移参考值，计算表达式如下： 式中，TESSI是湍流涡尺度偏移参考值，ε是一个小正数，避免尺度趋近零时出现数学奇异性。

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