摘要
本发明技术方案涉及数据处理技术领域,具体为一种提升高温石墨炉快速冷却降温效率的方法,本发明基于三次样条插值算法进行时间轴归一化处理,结合自适应卡尔曼滤波器融合多源数据生成时间同步的三维温度场重构矩阵,解决多模态传感数据时序对齐精度不足导致的温度场重构滞后问题。强化学习网络通过残差特征图动态优化控制参数权重,优先修正高误差区域的引风机转速与气体喷射角度偏差,并反馈至热力学仿真模型进行材料比热容参数的在线迭代更新,实现模型预测与实测热场的动态校准。本发明通过多源数据对齐、闭环反馈与协同控制架构,显著提高冷却路径规划的时效性与执行精度,优化高温石墨炉的降温效率与设备可靠性。
技术关键词
强化学习网络
三维温度场
重构矩阵
仿真模型
成像特征
模糊推理模型
三次样条插值算法
气体流量计
数据对齐模块
石墨
卡尔曼滤波器
时空注意力机制
三元组损失函数
换热器阀门
时序
融合多源数据
高冷却效率
强化学习策略
温度场重构