1.一种高温干燥机设备智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤：a. 捕获高温干燥机内部物料温度，并且称取此时高温干燥机内部物料的质量，数据分析处理模块根据输入的物料温度和物料质量计算此时干燥机热效率η；

b. 计算出此时干燥机热效率η 后，数据分析处理模块根据热效率修正系数α对热效率η进行修正，得到修正后热效率ηcorrected，修正公式为：ηcorrected=α×η；在干燥过程中，重复多次捕获不同时间点高温干燥机内部物料的温度和质量，同时计算出多次的修正后热效率ηcorrected，然后数据分析处理模块对多次计算得出的ηcorrected进行加权求平均值处理，得到修正后热效率的加权平均值ηavg；

c.将得到的ηavg与高温干燥机出厂时的原始热效率ηoriginal对比，当ηavg低于ηoriginal时，数据分析处理模块则判断高温干燥机处于异常工作状态，将设备报警信息发送到设备报警器进行设备故障报警；

d. 将干燥作业区域设置为预警监控区，实时捕获预警监控区域的红外辐射能量分布图形，形成预警监控区域的红外热像图，并输入到数据分析处理模块中；当数据分析处理模块监测到预警监控区域的温度高于报警阈值温度时，将高温预警信息发送到高温报警器进行高温报警；

步骤b中，热效率η计算公式为：

η = (Qout / Qin) × 100%；

其中：Qout 是干燥过程中物料失去的水分所对应的热量，Qout计算公式为：Qout = mwater × Cwater × (Tout ‑ Tinitial)，其中 mwater 是失去的水分的质量， mwater的计算公式为： mwater=minitial‑mout，minitial是物料初始质量，mout是物料当前质量；Cwater 是水的比热容，Tout 是当前物料温度，Tinitial 是物料的初始温度；Qin 为输入热量；Qin 由电能转换而来，其计算公式为：Qin = P × t，其中 P 是高温干燥机中电加热器的功率，t 是加热时间；

步骤b中，热效率修正系数α= ；

其中 为环境温度修正因子；

，其中 为调整因子，用于调整性能下降的速率，α的取值范围为

1‑2，根据设备的实际情况设定； = 1 ‑ (ΔT × β)，其中ΔT为实际环境温度与基准环境温度之差，ΔT = 实际环境温度 ‑ 基准环境温度，β为影响系数，取值0.5%。

2.根据权利要求1所述的高温干燥机设备智能监控方法，其特征在于，在步骤b中，每隔15分钟计算一次热效率，一共计算5次，对5次计算得出的ηcorrected进行加权求平均值处理，得到修正后热效率的加权平均值ηavg，计算公式为：；

其中， 分别为第

1至5次计算出的修正后热效率；w1、w2、w3、w4、w5分别为的权重值，并且w1=

0.2、w2=0.15、w3=0.18、w4=0.32、w5=0.15。

3.根据权利要求1中所述的高温干燥机设备智能监控方法，其特征在于，捕获预警监控区域5个温度区的数据，5个温度区分别为干燥机驱动电机安装区 、高温物料堆积区、电气设备区 、线路区 、通风散热 不良 区 ，它们权重分 别为，并且

；使用加权平均温度公式计

算： ；

将计算得出的加权平均温度WAT与报警阀值温度比较，超过报警阀值温度后则触发报警。

4.根据权利要求1中所述的高温干燥机设备智能监控方法，其特征在于，步骤a中通过非接触温度测量仪捕获高温干燥机内部物料温度；将高温干燥机置于称重平台上，称重平台对高温干燥机及其内的物料进行称重，然后减去高温干燥机的质量得出当前物料质量。

5.根据权利要求1中所述的高温干燥机设备智能监控方法，其特征在于，通过红外热成像仪实时捕获预警监控区域的红外辐射能量分布图形，形成预警监控区域的红外热像图。