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龙图腾网获悉湖南中邦再生资源科技有限公司;湖南中邦资源循环科技有限公司;湖南中邦新能源科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的陶粒回转窑温度监测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：CN120740307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511179975.X，技术领域涉及：F27B7/42；该发明授权一种基于人工智能的陶粒回转窑温度监测方法及系统是由张银亮;陈欢;杨陈;吴原森;高永涛;张益设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的陶粒回转窑温度监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的陶粒回转窑温度监测方法及系统，从多传感器获取陶粒回转窑预热区、焙烧区、冷却区的温度数据及燃料燃烧状态数据，通过数据预处理模块对温度数据及燃料燃烧状态数据进行去噪和标准化处理，得到统一格式的第一数据集；根据第一数据集，采用数据融合算法对温度数据和燃料燃烧状态数据进行加权融合，生成反映窑内多区域温度分布的第二数据集；若第二数据集中的温度分布偏差超过预设的阈值，则通过实时决策机制对温度异常区域进行分类，确定需调整的区域温度参数；根据对温度异常区域的分类结果，采用控制算法对燃料供给量和风量参数进行动态调整，生成第一控制指令集。本发明实现了提高了生产效率和设备可靠性。

本发明授权一种基于人工智能的陶粒回转窑温度监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的陶粒回转窑温度监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 从多传感器获取陶粒回转窑预热区、焙烧区、冷却区的温度数据及燃料燃烧状态数据，通过数据预处理模块对所述温度数据及所述燃料燃烧状态数据进行去噪和标准化处理，得到统一格式的第一数据集； 根据所述第一数据集，采用数据融合算法对所述温度数据和所述燃料燃烧状态数据进行加权融合，生成反映窑内多区域温度分布的第二数据集； 若所述第二数据集中的温度分布偏差超过预设的阈值，则通过实时决策机制对温度异常区域进行分类，确定需调整的区域温度参数； 根据对温度异常区域的分类结果，采用控制算法对燃料供给量和风量参数进行动态调整，生成第一控制指令集； 从所述第一控制指令集获取调整后的风量参数值和调整后的燃料供给量，通过热力学模型模拟窑内温度变化趋势，得到预测的温度分布数据； 若预测的温度分布数据与目标均衡温度的偏差小于预设的阈值，则通过执行器模块将所述第一控制指令集应用于窑体控制系统，得到实时调控后的温度状态； 从所述温度状态获取设备运行参数，通过时间序列分析方法对所述设备运行参数进行处理，得到设备健康状态的趋势预测数据； 若所述趋势预测数据指示设备健康状态异常，则通过故障诊断模块对异常参数进行聚类分析，确定潜在故障类型和预警信号； 从所述第一控制指令集获取调整后的风量参数值和调整后的燃料供给量，通过热力学模型模拟窑内温度变化趋势，得到预测的温度分布数据的步骤包括： 从所述第一控制指令集获取调整后的风量参数值，通过预先建立的热力学计算工具对一次调整后的风量参数值进行处理，得到第一温度变化趋势数据； 调整后的风量参数值通过以下公式得出： 其中，表示调整后的风量参数值，表示初始风量基准值表示压力调整系数，表示压力变化量，表示温度调整系数，表示温度变化量； 第一温度变化趋势数据通过以下公式得出： 其中，表示第一温度变化趋势数据的变化率，表示风量影响系数，表示调整后风量参数，表示风量响应指数，表示瞬态响应系数，表示衰减常数，表示时间，表示稳态偏移量； 根据所述第一温度变化趋势数据，采用网格划分工具对窑内空间进行区域划分，针对区域的温度变化趋势，通过空间插值工具计算分布情况，得到第一预测温度分布数据； 插值点处的预测温度值通过以下公式得出： 其中，表示插值点处的预测温度值，表示参与插值计算的已知温度点数量，表示第个已知点的温度值，表示插值点到第个已知点的距离，表示距离权重指数； 若所述第一预测温度分布数据与实时监控数据的匹配程度低于预设的阈值，则通过优化计算工具对一次调整后的风量参数值和一次调整后的燃料供给量进行二次调整，得到第二预测温度分布数据； 第二预测温度分布数据通过以下公式得出： 其中，代表二次调整后得到的最优风量参数值和燃料供给量，表示寻找能使目标函数值最小的参数集合，和分别是待优化的风量和燃料供给量变量，是一个预测模型，根据输入的风量和燃料参数计算出预测温度分布；是实时监控的温度分布数据； 通过数据校验工具对所述第二预测温度分布数据的匹配程度进行比对，采用比例调节工具对二次调整后的风量参数进行微调，确定最终预测温度分布数据； 微调后得到的新风量参数通过以下公式计算出： 其中，表示微调后得到的新风量参数，表示当前二次调整后的风量参数，表示比例调节工具的增益系数，表示设定的目标温度值，表示基于当前风量参数预测的温度输出值； 最终预测温度分布数据通过以下公式得出： 其中，表示最终确定的预测温度分布数据，是一个包含多个数据点的向量或场；代表一个复杂的预测函数或模型，描述了输入参数与温度分布之间的关系；表示最终确定的风量参数，表示系统中保持不变的其他恒定参数； 所述若预测的温度分布数据与目标均衡温度的偏差小于预设的阈值，则通过执行器模块将所述第一控制指令集应用于窑体控制系统，得到实时调控后的温度状态的步骤包括： 从所述温度分布数据中获取与目标均衡温度的偏差值，采用预先建立的比对工具对所述偏差值与预设的阈值进行判断，若所述偏差值小于预设的阈值，则通过指令转换工具生成可执行的信号，得到用于窑体调控的初始指令信号； 初始指令信号通过以下公式得出： 其中，表示最终生成的窑体调控初始指令信号，表示指令转换函数，表示输入的判断结果信号，表示信号放大系数； 采用信号传输工具将所述初始指令信号发送至执行模块，针对所述执行模块的接收情况，通过状态检测工具获取指令应用后的反馈数据，确定窑体调控的初步响应状态； 窑体调控的初步响应状态通过以下公式得出： 其中，表示窑体调控的初步响应状态值，表示响应幅度系数，表示控制指令强度，表示响应阈值，表示响应敏感度参数； 通过所述初步响应状态，采用数据解析工具对实时监控的温度状态进行比对，针对比对结果中的差异部分，通过调整计算工具生成补充指令，得到调整后的指令信号； 调整后的指令信号通过以下公式得出： 其中，表示调整后的指令信号，表示基础指令信号，表示比例调节系数，表示微分调节系数，表示温度差异值，表示温度差异的变化率； 采用指令整合工具对调整后的指令信号进行融合处理，通过执行模块应用于窑体调控，获取最终的实时状态数据，判断温度状态是否达到目标均衡； 通过以下公式判断窑体温度分布是否达到预期的均衡状态： 其中，表示温度均衡评估指标，表示窑体内温度监测点的总数，表示第个监测点的实时温度数据，表示目标温度设定值，表示温度均衡的允许阈值，当小于等于时判断温度状态达到目标均衡。

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