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龙图腾网获悉河北欧耐机械模具股份有限公司申请的专利一种采暖炉燃烧效率优化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：CN121067349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511624217.4，技术领域涉及：F23N1/02；该发明授权一种采暖炉燃烧效率优化控制方法是由李昊峰;李飞龙;李银计设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采暖炉燃烧效率优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及控制优化领域，具体涉及一种采暖炉燃烧效率优化控制方法，通过传感器实时感知采暖负荷、烟气含氧量及排烟温度等运行状态，并基于负荷波动强度和当前状态与最优点的性能偏差，结合安全运行边界约束，创新性地构建了一个动态探索倾向系数。该系数被实时嵌入Q‑Learning强化学习算法中，用以自适应地调整算法的探索与利用策略。使得控制系统能根据工况变化智能调整其学习和调整的积极性，在确保安全的前提下，快速适应新工况，持续优化燃烧效率。本发明通过构建反映负荷波动与性能偏差的动态探索系数，用以自适应调整Q‑Learning算法的探索策略，实现采暖炉的燃烧优化控制。

本发明授权一种采暖炉燃烧效率优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种采暖炉燃烧效率优化控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取采暖炉当前运行参数，包括烟气含氧量、排烟温度和当前采暖负荷；将动态探索倾向系数作为探索率应用于Q-Learning控制算法，以调整燃料供给和助燃风；在每个控制周期，根据所述探索率和生成的随机数选择执行探索动作或利用动作，并更新Q值； 所述动态探索倾向系数是基于基础探索率、并结合自适应学习紧迫度、性能偏差和安全约束因子计算得到的，其具体为： ； 其中表示当前时刻的动态探索倾向系数；表示所述基础探索率，为较小的常数；表示预设探索率最大值，定义了探索强度的上限；表示所述安全约束因子；表示所述自适应学习紧迫度；表示所述性能偏差；表示设定的探索增益系数；为自然指数函数； 所述自适应学习紧迫度用于表征当前采暖负荷相较于近期采暖负荷平均值的变化程度；所述性能偏差用于表征当前烟气含氧量及排烟温度，分别与当前采暖负荷下对应的最优烟气含氧量及最优排烟温度的偏离程度； 所述安全约束因子的值在当前烟气含氧量高于设定的最低安全阈值且排烟温度低于设定的最高安全阈值的安全工况下接近1，并在当前运行参数接近任一设定的安全阈值时迅速趋近于0以抑制探索行为。

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