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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于融合驱动的余热阀门控制优化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：CN115681597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211318479.4，技术领域涉及：F16K31/02；该发明授权一种基于融合驱动的余热阀门控制优化方法是由刘晶;李超然;季海鹏;张健楠;董永峰设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合驱动的余热阀门控制优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合驱动的余热阀门控制优化方法，包括下述步骤：S1：对某水泥厂的篦冷机、AQC锅炉、发电机布置数据监测点采集数据，采集时间间隔为5ms，共计397766个历史数据点；S2：将余热回收文本数据进行概念抽象，得到余热回收机理知识；S3：融合余热回收机理知识与历史数据，构建基于模糊集合的知识图谱模型；S4：构建基于时间保护机制的LSTM阀门开度优化模型，提出时间保护机制算法，确定阀门最优调节频率，并预测余热锅炉参数的变化趋势，减少调节阀门到温度变化的延时；S5：当有新数据传入时，通过时间保护机制算法判断阀门调节频率，随后预测参数变化趋势，通过基于模糊集合的知识图谱模型进行知识推理，推荐阀门开度。

本发明授权一种基于融合驱动的余热阀门控制优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合驱动的余热阀门控制优化方法，其特征在于，包括下述步骤： S1：对水泥厂的篦冷机、AQC锅炉、发电机布置数据监测点，采集旁通阀开度、混风烟道调节阀、联合过热器前烟气温度、出口烟道烟气压力、联合过热器前烟气压力、主蒸汽温度、高压蒸汽流量； S2：将余热回收文本数据进行概念抽象，对设备状态定义阀门开度，得到余热回收机理知识； S3：融合余热回收机理知识与历史数据，构建基于模糊集合的知识图谱模型； S4：构建基于时间保护机制的LSTM阀门开度优化模型，确定阀门最优调节频率并预测参数的变化趋势； S5：当有新数据传入时，判断阀门调节频率，随后预测参数变化趋势，通过基于模糊集合的知识图谱模型进行知识推理，推荐阀门开度；所述步骤S3中，融合余热回收机理知识与历史数据，构建基于模糊集合的知识图谱模型，包括以下步骤： 1-1基于余热回收原理和相关性分析，得到影响阀门开度的特征，从历史数据中依次提取这些特征的属性，根据特征和特征属性形成初始实体； 1-2根据专家经验中存在较多的词汇确定状态集V={“高”、“较高”、“较低”、“低”}，对于不同特征确定状态集对应的最优值集合，确定隶属度函数， 对于状态值为“高”的变量，其隶属度函数采用下述形式： 其中，代表隶属度函数，为当前实体特征值，为当前实体状态为“高”的隶属度，为状态值“高”对应的最优值，为状态为“高”可以接受的特征最低值，为状态为“高”可以接受的特征最高值，其中， 对于状态值为“较高”或“较低”的变量，其隶属度函数采用下述形式： 其中：代表隶属度函数，为当前实体特征值，为当前实体状态为“较高”“较低”的隶属度，为状态值“较高”“较低”对应的最优值；为状态为“较高”“较低”可以接受的特征最低值；为状态为“较高”“较低”可以接受的特征最高值，其中， 对于状态值为“低”的变量，其隶属度函数采用下述形式： 其中，代表隶属度函数，为当前实体特征值，为当前实体状态为“低”的隶属度，为状态值“低”对应的最优值，为状态为“低”可以接受的特征最低值，为状态为“低”可以接受的特征最高值，其中； 1-3计算实体的隶属度函数之后，确定实体所处的状态集；根据特征对实体的阀门开度的影响程度给不同状态集中的特征赋不同的权重，计算实体之间的相似度；设 其中，、为实体特征向量，,为实体特征，为实体的特征数量，、、、为实体特征值，、、、为实体特征值，为、特征的权重向量，为、相应特征的权重值，为、的相似度，为的第个特征值，为的第个特征值，为、第个特征对应的权值； 1-4计算实体之间的相似度后，相似度小于设定阈值的多个实体合并成为一个集合实体，集合实体的特征向量为多个旧实体向量的平均值； 1-5计算余热废气中的焓和㶲，如下式所示： 其中，为工质的焓，为物质的内能，为压强，为体积，为工质的㶲，为工质温度，为环境温度，为工质的比热容； 1-6根据余热废气的焓和㶲确定数据的质量，计算公式如下所示： 其中，为质量，为权重，为焓对应的权重，㶲对应的权重，为相似工况下数据的焓，为相似工况下数据的㶲， 为求得、，根据博弈论思想，建立目标函数，以指标组合权重与、离差之和最小为目标，寻求最优的线性组合系数，，此时的指标组合权重即为最优组合权重；目标函数和约束条件如下： 其中，表示计算向量的L-2范数，为相似工况下数据的质量，为相似工况下数据的焓，为相似工况下数据的㶲，为权重，为焓对应的权重，㶲对应的权重， 根据微分原理，可以根据上式取得最小值的一阶导数可以求得、的值，将、进行归一化处理可以求得，的值，最终的质量计算计算公式如下： 其中，为相似工况下数据的最终质量，为权重，为焓对应的权重，㶲对应的权重，为相似工况下数据的焓，为相似工况下数据的㶲； 1-7根据方差拟合优度和轮廓系数确定连续变量的分类数，将其进行k-meas聚类，随后挑选出相似工况下质量较高的数据放入决策树进行分类得到实体之间的关系； 1-8根据实体与关系建立基于模糊集合的知识图谱模型。

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