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申请/专利权人：哈尔滨电气科学技术有限公司
摘要：本发明提出基于深度学习及专家知识的锅炉炉内燃烧状态分析方法，属于锅炉故障检测技术领域。包括：S1.采集锅炉炉膛火焰历史数据；S2.基于专家知识定义分类规则及依据，对预处理的历史数据进行锅炉炉膛燃烧状态分类及标注形成火焰样本图像，并存入锅炉炉膛燃烧状态样本数据库；S3.建构炉膛燃烧状态预测模型；S4.若炉膛燃烧状态预测模型燃烧状态为非正常状态，分析给出炉炉膛燃烧状态分类判定原因，调整锅炉参数使锅炉状态变为正常状态。解决缺少一种直接反映炉膛燃烧状态的分析手段的问题。本发明给出炉炉膛燃烧状态分类判定原因及变量调整建议方法，使电厂运行人员能够对锅炉燃烧进行优化，及时发现锅炉安全隐患，提高锅炉燃烧效率。
主权项：1.基于深度学习及专家知识的锅炉炉内燃烧状态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集锅炉炉膛火焰历史数据，并对数据进行预处理；S2.基于专家知识定义分类规则及依据，对预处理后的历史数据进行锅炉炉膛燃烧状态分类及标注形成火焰样本图像，并存入锅炉炉膛燃烧状态样本数据库中；S3.建构炉膛燃烧状态预测模型，并进行预测模型训练；炉膛燃烧状态预测模型为多输入、多分类输出和多标签预测模型；S4.若炉膛燃烧状态预测模型燃烧状态为非正常状态，分析给出炉炉膛燃烧状态分类判定原因，调整锅炉参数使锅炉状态变为正常状态。
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权利要求：
百度查询： 哈尔滨电气科学技术有限公司 基于深度学习及专家知识的锅炉炉内燃烧状态分析方法
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