摘要
本发明公开了一种有效提高锅炉效率的方法涉及工业自动化与智能控制领域,包括,采集锅炉的实时运行数据、历史运行数据以及历史维护数据,并对这些数据进行预处理;基于LSTM学习模型建立燃烧控制参数预测模型,利用锅炉的历史数据对该模型进行训练;将预处理后的实时数据输入到训练完成的预测模型中,输出燃烧控制参数的预测结果;根据模型预测结果实时调整燃料供给量和空气比例;使用机器学习算法分析历史维护数据和实时数据,预测潜在的故障和维护需求,并根据预测结果对锅炉进行预防性维护;在维护后详细记录维护过程和结果,基于维护记录对设备进行调整和优化。本发明实现了锅炉运行效率、环保与经济效益的协同提升。
技术关键词
历史运行数据
实时数据
燃料供给量
机器学习算法分析
表达式
锅炉运行数据
锅炉运行效率
锅炉运行参数
LSTM模型
非线性
深度学习模型
更新软件
燃烧室
空气
注意力
识别设备
润滑系统
氧气
系统为您推荐了相关专利信息
模型训练方法
视觉特征
标签特征
视频帧特征
摘要
稀疏系数向量
注浆现场
实时数据
梯度下降法
字典学习算法
隐式篇章关系
识别系统
特征提取网络
子模块
构建代价函数
数字孪生模型
数字孪生技术
异常检测方法
轨道交通场景
基础设备