一种基于机器学习的热风炉自动控制方法、装置及设备

本发明提出一种基于机器学习的热风炉自动控制方法、装置及设备，包括：响应于热风炉启动指令时，根据其上一次燃烧的平均空燃比及最大煤气流量启动设备，并根据拱顶温度将运行过程划分为多个阶段；在当前燃烧阶段，实时采集运行数据并输入对应的目标预测模型，该模型通过历史阶段的温度数据训练而成，输出预测的拱顶温度和烟道温度；结合预测温度、历史空燃比及煤气流量参数，动态计算当前最优煤气流量值，从而精准控制热风炉运行。该方法通过机器学习模型实现燃烧过程的分阶段温度预测与流量动态优化，有效提升燃烧效率、降低能源消耗，并增强系统稳定性，实现热风炉自动化高效控制。