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龙图腾网获悉合肥水泥研究设计院有限公司申请的专利一种结合本征正交分解和深度学习的篦冷机工况预测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：CN119227578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411300616.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种结合本征正交分解和深度学习的篦冷机工况预测方法是由袁鹏;水沛;褚彪;殷腾飞;王广设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合本征正交分解和深度学习的篦冷机工况预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合本征正交分解和深度学习的篦冷机工况预测方法，属于数字孪生技术领域，该预测方法通过CFD技术对篦冷机流场进行仿真，获取大量样本数据，再利用本征正交分解方法与多层反向传播神经网络结合，从而实现对篦冷机流场的快速预测，解决了CFD仿真计算成本高与时间长的问题，同时耦合滤波修正算法对接预测数据与实际传感器检测值，解决仿真预测值与现场检测值存在误差的问题，实现篦冷机降阶与数字孪生模型在工厂的实际部署和指导优化生产。

本发明授权一种结合本征正交分解和深度学习的篦冷机工况预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合本征正交分解和深度学习的篦冷机工况预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、建立数值仿真模型：模拟篦冷机的气固两相流行为，按照篦冷机实际工作参数提交计算，实现篦冷机在不同风速工况下的瞬态仿真； S2、仿真结果验证和调整：通过对比仿真结果和实际生产数据，调整仿真模型，验证仿真参数与模型搭建的准确度； S3、输出仿真样本数据：批量化提交不同输入参数的篦冷机仿真模型，探究不同参数对篦冷机系统流场与温度场的影响，以获取不同的样本空间； S4、样本数据的本征正交分解：通过POD正交分解方法，基于样本方差最大化理论，得到篦冷机在整个工况空间下的所有基模态流场及对应的特征值； S5、搭建神经网络，训练工况参数空间与流场基模态特征值系数之间的多输入输出映射模型，实现较好的拟合效果； S6、模型部署与流场预测； S7、传感器部署与数据校正：通过在篦冷机局部点进行传感器检测，获取局部的观测数据，采用基于距离进行修正和基于高斯函数的滤波修正算法对预测数据进行全场更新； 步骤S7中，假设布置了n个传感器，每个传感器的实测值为i=1,2,3…n，同位置流场预测值为，那么对于预测流场的任意一数据点，其修正后的值为：其中，为数据点距各传感器位置的距离；为修正系数。

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