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燃烧设备运行的控制方法和电子设备

申请号: CN202311689644.1
申请人: 电子科技大学中山学院
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 燃烧设备运行的控制方法和电子设备
专利类型 发明申请
申请号 CN202311689644.1
申请日 2023/12/11
公告号 CN117722699A
公开日 2024/3/19
IPC主分类号 F23N5/20
权利人 电子科技大学中山学院
发明人 戚远航; 刘效洲; 朱光羽; 容毅浜; 刘杰成
地址 广东省中山市石岐区学院路1号

摘要文本

电子科技大学中山学院取得“一种透气窗帘布”专利技术,本发明公开了一种燃烧设备运行的控制方法和电子设备,控制方法包括如下步骤:构建自编码器网络;将燃烧设备归一化之后的原始输入数据X作为自编码器网络的输入参数,获取降维之后的数据;构建LSTMinput神经网络;构建LSTMoutput神经网络;使用LSTMinput神经网络和LSTMoutput神经网络获取预测数据和预测数据;将预测数据和数据拼接,得到第一拼接数据,将预测数据和产汽量数据拼接,得到第二拼接数据;采用深度ANNForward神经网络,对第一拼接数据和第二拼接数据进行正向预测训练和反向预测训练;优化深度ANNForward神经网络,获得最优输入参数;将最优输入参数输入深度ANNForward神经网络,得到燃烧设备对应的产汽量数据。 关注公众号专利查询网

专利主权项内容

1.一种燃烧设备运行的控制方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、构建自编码器网络;S2、将燃烧设备归一化之后的原始输入数据作为所述自编码器网络的输入参数,获取降维之后的数据;XS3、使用所述数据作为神经网络的输入数据,构建LSTM神经网络;inputS4、使用所述燃烧设备的产汽量数据作为神经网络的输入数据,构建LSTM神经网络;outputS5、使用所述LSTM神经网络和所述LSTM神经网络获取预测数据和预测数据/>;inputoutputS6、将所述预测数据和所述数据/>拼接,得到第一拼接数据,将所述预测数据和所述产汽量数据/>拼接,得到第二拼接数据;S7、采用深度ANN神经网络,对所述第一拼接数据和所述第二拼接数据进行正向预测训练和反向预测训练;ForwardS8、优化所述深度ANN神经网络,获得最优输入参数;ForwardS9、将所述最优输入参数输入所述深度ANN神经网络,得到所述燃烧设备对应的产汽量数据。Forward