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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种固废焚烧过程烟气含氧量实时控制方法及系统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：CN117847538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410025567.8，技术领域涉及：F23G5/50；该发明授权一种固废焚烧过程烟气含氧量实时控制方法及系统是由严爱军;顾婷婷设计研发完成，并于2024-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种固废焚烧过程烟气含氧量实时控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种固废焚烧过程烟气含氧量实时控制方法及系统，包括获取一次风量和二次风量的设定值以及历史烟气含氧量数据，得到训练集；基于随机配置网络根据所述训练集构建预测模型以用于预测烟气含氧量；基于滚动优化策略对所述设定值进行优化求解，得到优化后的风量设定值；基于所述事件触发策略与所述滚动优化策略结合，实现烟气含氧量的在线优化控制。本申请将事件触发策略与滚动优化策略结合根据预测模型实现烟气含氧量的在线优化控制，以减少风量设定的计算量和控制器的频繁更新，实现提高滚动优化的求解精度、合理设置风量大小，以保证烟气含氧量的有效控制。

本发明授权一种固废焚烧过程烟气含氧量实时控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种固废焚烧过程烟气含氧量实时控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取一次风量和二次风量的设定值以及历史烟气含氧量数据，得到训练集； 基于随机配置网络根据所述训练集构建预测模型以用于预测烟气含氧量； 基于滚动优化策略对所述设定值进行优化求解，得到优化后的风量设定值； 基于事件触发策略与所述滚动优化策略结合，实现烟气含氧量的在线优化控制； 所述基于随机配置网络根据所述训练集构建预测模型以用于预测烟气含氧量，包括： 基于随机配置网络进行参数设置，初始化模型参数，其中所述模型参数包括最大隐含层神经元个数Lmax；期望误差；最大配置次数，隐性节点权重和偏置在区间内随机配置； 将所述训练集输入随机配置网络训练构建预测模型，所述预测模型通过如下公式进行描述： 1， 式中，u1k-u4k分别表示干燥段、燃烧一段、燃烧二段、燃烬段的一次风量设定值，u5k表示二次风量设定值，f表示目标函数，所述训练集为{X，Y}，X表示风量设定值以及历史烟气含氧量，即为UK，Y即为yk表示烟气含氧量预测值，表示预测模型第k+1步的烟气含氧量预测值； 所述将所述训练集输入随机配置网络训练构建预测模型，包括： 基于所述目标函数f:，以及所述训练集{X，Y}构造隐含层，含有L-1个隐含层节点的网络输出通过公式进行描述： 2， 式中，X表示所述风量设定值以及历史烟气含氧量，βj表示隐含层第j个节点的输出权值，gj·表示隐含层第j个节点的激活函数，wj和bj分别表示隐含层第j个节点的输入权值和偏置； 基于隐含层节点的网络输出，计算当前残差，通过公式3进行描述： 3； 根据预设要求，判断所述残差或所述隐含层节点数量没有满足所述预设要求，则随机配置网络会产生一个新节点，所述预设要求通过公式4进行描述： 4 式中,0||g||bg，0r1,{μL}表示非负实数序列,≤1-r且满足； 根据添加新节点后求解输出权值，得到预测值，求解输出权值通过公式5进行描述： 5 式中,,为矩阵GL的Moore-Penrose广义逆； 所述基于随机配置网络根据所述训练集构建预测模型以用于预测烟气含氧量，还包括： 设置烟气含氧量设定值并基于所述烟气含氧量设定值以一阶平滑滤波的方式设置烟气含氧量参考轨迹yrk+j，通过公式6进行描述： 6， 式中，α为调整因子，0α1，ysp表示烟气含氧量设定值； 将当前的烟气含氧量预测值与实际输出值之间的偏差ek进行反馈补偿，以使下一时刻的预测结果更为准确，η为补偿系数，通过公式7进行描述： 7， 式中，yk表示烟气含氧量实际输出值，ypk表示预测模型第k步的烟气含氧量预测值，表示经过反馈校正的预测模型第j步的烟气含氧量预测值； 所述基于滚动优化策略对所述设定值进行优化求解，得到优化后的风量设定值，包括： 基于所述烟气含氧量参考轨迹、经过反馈校正后的烟气含氧量预测值以及所述设定值，设定目标函数进行风量设定值优化求解，得到优化后的所述风量设定值，所述目标函数通过公式8进行描述： 8， 式中，λ表示控制权值系数，Np表示预测时域，Nu表示控制时域NuNp；Umax与Umin分别表示U的上界与下界； 根据所述风量设定值以及当前烟气含氧量输出值基于所述预测模型得到烟气含氧量预测值。

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