公开(公告)号：CN119844761A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510085872.0

申请日：2025-01-20

Applicant: 中国恩菲工程技术有限公司 ,  中国有色工程有限公司

Inventor： 郭天宇 ,  骆嘉辉 ,  刘一卓 ,  刘兵 ,  姚心 ,  刘海威

IPC: F22B35/18 ,  F23G5/46

Abstract: 本申请涉及垃圾焚烧技术领域。本发明公开了一种垃圾焚烧余热锅炉的控制方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取主蒸汽温度偏差、高温过热器入口烟气温度波动值、主蒸汽温度波动值；将主蒸汽温度偏差、高温过热器入口烟气温度波动值、主蒸汽温度波动值作为模糊控制器的输入变量，通过模糊控制器得到高温过热器入口目标蒸汽温度的修正值；根据高温过热器入口目标蒸汽温度的修正值，对高温过热器入口目标蒸汽温度进行调整。通过模糊控制器对高温过热器入口目标蒸汽温度进行调节，避免了人为给定或经固有公式计算得到目标值的限制，还避免了可能引起控制系统的自动退出，自动化程度高，调节效率高、提高了系统的经济性、安全性和有效性。

公开(公告)号：CN116342932A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310184608.3

申请日：2023-03-01

Applicant: 中国恩菲工程技术有限公司 ,  中国有色工程有限公司

Inventor： 郭天宇 ,  贺迪龙 ,  刘兵 ,  姚心 ,  刘海威

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于图像处理的垃圾焚烧炉燃烧状态诊断方法及系统，以深度学习网络Resnet10进行垃圾焚烧炉排炉工况识别，并采用像素级别的图像处理方式，对垃圾焚烧炉排炉的炉排窜风状态进行识别，将深度学习和像素级别的图像处理方式相结合，能够有效识别多种焚烧炉运行工况，弥补了常见的深度学习模型识别精度低、状态不全面的缺陷。

公开(公告)号：CN116740628A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310517566.0

申请日：2023-05-09

Applicant: 中国恩菲工程技术有限公司 ,  中国有色工程有限公司

Inventor： 郭天宇 ,  姚心 ,  贺迪龙 ,  刘兵 ,  骆嘉辉 ,  刘海威

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请公开了一种基于机器视觉的焚烧炉控制方法、装置及存储介质，涉及机器视觉、智能控制技术领域，可以实现对焚烧的智能判断、最优决策和控制，避免人工误差，确保焚烧炉的稳定运行和高效率，进一步提高垃圾焚烧的智能操作水平。所述方法包括：获取待识别火焰图像，采用工况识别网络模型确定待识别火焰图像对应的火焰工况；确定待识别火焰图像的目标图像特征，将目标图像特征与标准图像特征进行比对，得到比对结果；当比对结果指示存在炉排窜风时，确定窜风工况，将火焰工况对应的第一预设指令和窜风工况对应的第二预设指令分别发送至智能燃烧控制系统；当比对结果指示不存在炉排窜风时，将火焰工况对应的第一预设指令发送至智能燃烧控制系统。