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龙图腾网获悉中电云计算技术有限公司申请的专利一种基于机器学习的生物质燃料干湿程度估算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：CN116861357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310946089.X，技术领域涉及：G06F18/2451；该发明授权一种基于机器学习的生物质燃料干湿程度估算方法是由吴帆;刘昊松;潘昱;吴庆北;李志成;谢旭阳设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的生物质燃料干湿程度估算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的生物质燃料干湿程度估算方法。本方法包括采集锅炉燃烧工况信号数据、传感器信号选择、生成Epoch数据、利用CSP算法对Epoch数据进行特征提取、利用LDA算法对特征向量进行特征分类、获取Epoch数据的分类预测标签、利用分类预测标签计算燃料湿润程度分数值等步骤。本方法采用机器学习策略，可以根据数据的变化自动调整模型和参数来适应不同的燃烧工况，从而提供更准确的结果，本方法可以有效地处理大规模数据，还可以自动进行决策或预测，应对实时的决策需求，相比人工逻辑判断模型，本方法流程更简单，决策过程更高效，分类准确率及运行速度等性能显著提升，非常适合生物质电厂使用。

本发明授权一种基于机器学习的生物质燃料干湿程度估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的生物质燃料干湿程度估算方法，其特征在于，所述方法包括： S1.采集锅炉燃烧工况信号数据； S2.根据人工逻辑判断经验进行传感器信号选择，筛选出与燃料干湿程度密切相关的传感器信号； S3.对上步筛选出的传感器信号的时序数据进行切分和重采样处理，生成Epoch数据，包括： S31.首先根据炉排振动信号对多个传感器信号的时序数据进行切分，按照炉排振动信号开始及结束的时刻点切分成段，保留相邻两次炉排振动之间的数据，即上一次炉排振动结束到下一次炉排振动开始之间的数据； S32.对切分获得的数据段进行筛选，如果某数据段对应的时间长度超过了预先设定的阈值，则丢弃该数据段的下一个数据段； S33.采用插值重采样的方法将上步筛选获得的所有数据段划归到相同长度，生成形状一致的二维数组，即为Epoch数据； S4.利用CSP算法对上步生成的Epoch数据进行特征提取，其算法如下： 设计空间滤波器，使其对两组与干燥和湿润燃料在锅炉中燃烧相关的工况信号进行最优方差的区分； 标记CSP滤波器为： ， 其中，为空间滤波器矩阵，为过滤之后的信号矩阵，为原始Epoch信号矩阵，t为时间； 此时，CSP的优化目标为： ， ， 上式表示满足条件的情况下，最大化，其中，，，均为原始Epoch信号矩阵的样本协方差矩阵，为对输入数组中的所有元素计算指数，为对输入方阵数组的对角线元素求和，为矩阵W的转置； 最后采用广义特征值分解的方法完成CSP的优化； 然后从两类Epoch数据中提取出易于区分且能够送入线性分类器的特征向量，所述特征向量为： ， 其中， ， 其中，为对输入数组中的所有元素计算自然对数，为对输入的一维扁平数组中的元素计算方差，为对输入数组中共d个元素进行累加求和； S5.利用LDA算法对上步获得的特征向量进行特征分类，得到Epoch数据的分类预测标签； S6.利用上步得到的Epoch数据的分类预测标签进行燃料干湿程度的计算，获得燃料湿润程度分数值。

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