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龙图腾网获悉西安交通大学;广东顺德西安交通大学研究院;广东万和新电气股份有限公司申请的专利一种多孔介质燃烧器的智能控制方法及系统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：CN115076716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210769528.X，技术领域涉及：F23N5/00；该发明授权一种多孔介质燃烧器的智能控制方法及系统是由杨富鑫;曹静宇;谭厚章;邹建华;孙颖楷设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多孔介质燃烧器的智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多孔介质燃烧器的智能控制方法及系统，属于自动控制技术领域。首先采集多孔介质燃烧器正常工作时运行、状态参数以及实验数据为参考历史数据；采集运行、状态参数；建立重要性的分析模型，分析功率需求与燃烧模块数的相关程度，确定每个燃烧模块的重要性因数；分析各燃烧模块的状态参数与运行参数相关程度，确定每个运行参数的重要性因数。当状态参数超出预设阈值时，对当前运行、状态参数与参考历史数据进行分析，预测下一时间步状态参数，当预测结果与参考历史数据的偏差超出预设阈值时，调节重要性因数最大的运行参数，依据最优回归原理计算调整量。本发明能够最大化实现多孔介质燃烧器稳定燃烧，降低NOx、CO的排放。

本发明授权一种多孔介质燃烧器的智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多孔介质燃烧器的智能控制方法，其特征在于，包括： S1：采集多孔介质燃烧器正常运行状态下、历史实验获得的运行参数和状态参数作为参考历史数据； S2：分别采集多孔介质燃烧器内部各燃烧模块的运行参数和状态参数作为实时数据； S3：基于机器学习算法，建立功率需求与燃烧模块数的重要性分析模型，并分析各燃烧模块的运行参数对多孔介质燃烧器的影响；S3具体为：应用KNN算法分析功率需求与燃烧模块数的相关程度，找出指定功率下最接近的额定功率和与之相匹配的燃烧模块数；应用随机森林算法分析状态参数与运行参数的相关程度，通过判断每个燃烧模块的运行参数在随机森林中每棵树上所对应的燃烧模块状态参数的影响，确定每个运行参数的重要性因数并找出所述重要性因数最大的运行参数； S4：当监测到燃烧模块的状态参数超过预设阈值时，采用长短时预测神经网络算法调取多孔介质燃烧器的参考历史数据并与实时数据进行对比分析，预测下一时间步的状态参数，当预测结果与参考历史数据的偏差大于预设阈值时，调节多孔介质燃烧器运行模块数和运行参数；具体的，长短时序预测神经网络应用该参数的历史数据进行预测，给出下一时间步状态参数的预测值Pt，与设定阈值比较，判断是否需要调节运行参数，当运行参数不需要调节时，则将预测曲线与真实运行情况进行实时对比分析，观察预测值变化趋势与实际值是否相似，若相似则根据相应的偏差幅度对预测结果进行加权处理，若不相似则采用网格搜索法，进行超参数调整，更新历史数据，重新进行分析； S5：依据最优回归原理计算运行参数的调节量并对燃烧模块的运行参数进行调节，调节后返回S2开始下一轮循环。

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