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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于数据融合的燃煤机组炉膛温度软测量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：CN120317444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510499445.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于数据融合的燃煤机组炉膛温度软测量方法是由任燕燕;罗友鹏;陈馨设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据融合的燃煤机组炉膛温度软测量方法在说明书摘要公布了：一种基于数据融合的燃煤机组炉膛温度软测量方法，步骤包括：采集同一时刻炉膛燃烧图像和燃煤机组分散控制系统DCS中的运行数据；对燃烧图像进行预处理；建立混合反卷积与插值上采样的特征提取网络；将结构相似性指数损失加入网络训练损失函数中；训练特征提取网络，得到特征提取模型；提取最后一层编码器得到的M×N二维特征图；将二维特征图划分为同样的S个区域，将单个区域中的特征值相加作为该区域的代表特征值；分析选择DCS运行参数特征，选出与炉膛温度关联度最高的Q个特征；将S个燃烧图像特征与Q个DCS运行参数进行数据融合；建立双向长短期记忆神经网络预测模型预测炉膛温度。本发明能提高炉膛温度软测量模型的精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于数据融合的燃煤机组炉膛温度软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的燃煤机组炉膛温度软测量方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集同一时刻炉膛燃烧图像和燃煤机组分散控制系统DCS中的运行数据； S2、对燃烧图像进行去噪、缩小图像，并对像素进行归一化处理； S3、建立混合反卷积与插值上采样的特征提取网络； S4、将结构相似性指数损失加入特征提取网络训练过程中的损失函数中； S5、训练特征提取网络，得到特征提取模型； S6、提取出最后一层编码器得到的M×N二维特征图，所述二维特征图为二维数字矩阵，每张特征图有M×N个数字； S7、将M×N二维特征图划分为同样大小的S个小区域，并将单个区域中的特征值相加作为这一区域的代表特征值，每张图像得到S个炉膛燃烧图像代表特征； S8、用灰色关联度分析对DCS运行参数进行特征选择，选出与炉膛温度关联度最高的Q个特征； S9、将S个炉膛燃烧图像特征与Q个DCS运行参数进行数据融合，组成[S+Q]维输入变量； S10、建立双向长短期记忆神经网络炉膛温度预测模型，并利用所述模型预测炉膛温度。

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