基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理系统及方法与流程
技术特征：
1.一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法，其特征在于，所述在工业窑炉侧壁安装监测设备，通过安装的监测设备采集工业窑炉数据并进行预处理，得到预处理后的工业窑炉数据包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法，其特征在于，所述对工业窑炉能源数据进行预处理，得到预处理后的工业窑炉能源数据包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法，其特征在于，所述基于得到的预处理后的工业窑炉能源数据，对工业窑炉图像数据进行预处理，确定工业窑炉内各区域的温度情况包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法，其特征在于，所述通过支持向量机算法对工业窑炉三维建模过程进行预测，并计算工业窑炉三维建模过程中产生的误差，得到预测后的三维模型数据包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法，其特征在于，所述基于得到的预测后的三维模型数据，通过工业窑炉改造节能量计算方法，初步建立工业窑炉节能评估体系包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法，其特征在于，所述对得到的预测后的三维模型数据进行改造，得到改造后的三维模型数据包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法，其特征在于，所述基于建立的工业窑炉节能评估体系，通过遗传算法对改造后的三维模型数据进行优化，得到最优的三维模型数据包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法，其特征在于，所述基于轮盘赌的方式选取所有个体中的优良个体包括以下步骤：
10.一种实现权利要求1-9任一项所述的基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理方法的系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据处理模块、三维建模模块、节能评估模块以及三维模型优化模块；
技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于机器学习的工业窑炉能源数据监测处理系统及方法。该方法通过在工业窑炉侧壁安装监测设备，同时通过安装的监测设备采集工业窑炉数据并进行预处理和三维建模，并通过支持向量机算法对工业窑炉三维建模过程进行预测，得到预测后的三维模型数据；基于得到的预测后的三维模型数据，通过工业窑炉改造节能量计算方法，初步建立工业窑炉节能评估体系，同时对得到的预测后的三维模型数据进行改造，得到改造后的三维模型数据，最后基于建立的工业窑炉节能评估体系，通过遗传算法对改造后的三维模型数据进行优化，并根据优化后三维模型数据生产工业窑炉并进行实时监测，提高了工业窑炉能源数据监测节能效果。
技术研发人员：殷春芳,芮军良,曹张伟
受保护的技术使用者：苏州汇科技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/18
技术研发人员：殷春芳,芮军良,曹张伟
技术所有人：苏州汇科技术股份有限公司
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