CN119439757A 建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法及系统 （深圳市绿建新材料有限公司）

道金沙社区人民中路33号震雄工业园建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与了一种建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控理生产线的多个监测点进行工艺参数采集和标发明实现了建筑垃圾资源化处理的智能化工艺2对建筑垃圾处理生产线的多个监测点进行工艺参数采集，得到原始监基于所述预处理数据集和所述多个监测点构建图数据结构，计算将所述工艺数据关联图输入工艺参数关联模型进行图将所述工艺参数特征向量输入多约束非凸优化器，计算处理效率、2.根据权利要求1所述的建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法，其特征对所述原始采集数据按照时间序列进行分组，并为每组数据生成唯对所述标记数据集进行数据分段，得到时序分段数据，并基于所对所述统计特征集设定阈值区间，将超出阈值区间的数据标记为异对所述清洗后数据集中的各参数进行最大最小值归一化处理，得到归3.根据权利要求2所述的建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法，其特征将所述预处理数据集按照监测点的工艺位置构建节点特征矩阵，并对将所述初始图结构输入能力感知图神经网络，所述能力感知图神将所述初始图结构输入所述三层图卷积层，通过邻接矩阵聚合节点特征将所述节点嵌入特征输入所述两层注意力层，计算节点间的注意力权重矩阵，通过将所述注意力增强特征输入两层全连接层，通过sigmoid函数计算每个节点的可靠性3根据所述节点可靠性向量对所述初始图结构中的节点重要性进基于所述目标边权重更新所述初始图结构的邻接矩阵，并将不可4.根据权利要求3所述的建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法，其特征将所述工艺数据关联图输入工艺参数关联模型中具有残差连接的三层图卷积网络进将所述初始特征映射输入所述工艺参数关联模型中的两层空间注意力网络进行节点对所述空间注意力特征进行目标区域筛选，根据节点在工艺流程中将所述区域关注特征输入所述工艺参数关联模型中的双层时序注将所述时序相关特征输入所述工艺参数关联模型中的两层图池化对所述融合特征向量进行特征选择，得到核心特征向量，并对所述5.根据权利要求4所述的建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法，其特征将所述工艺参数特征向量输入多约束非凸优化器中的Weighted_K_Means聚类器进行将所述多维状态表征输入所述多约束非凸优化器中DDPG算法的Actor网络，经过特征将所述参数调控动作和所述多维状态表征组合输入所述多约束非凸优化器中DDPG算基于所述动作价值评估计算时序差分误差，通过反向传播更新Actor网络和Critic网对所述优化后的控制策略进行奖励计算，将处理效率权重设为w14根据所述加权奖励值对每个工艺参数类簇进行梯度上升的优化控制6.根据权利要求5所述的建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法，其特征对所述工艺参数特征向量进行参数重要性评分，根据每个参数对工艺从所述工艺参数特征向量中随机选择K个样本作为初始聚类中心，并将剩余样本分配对每个工艺参数类簇计算加权重心，得到更新后的类簇中心，并根据所述聚类评价指标判断类簇划分是否收敛，若类簇中心的变化量对所述最终类簇划分中的每个工艺参数类簇计算加权中心点坐标7.根据权利要求6所述的建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法，其特征在于，所述根据所述加权奖励值对每个工艺参数类簇进行梯度上升的优化控制参数计算，应用梯度上升法对所述加权奖励值进行参数梯度计算，得到优将所述更新参数序列输入目标优化函数，计算相邻两次迭代的根据所述局部最优策略对各工艺环节的设备参数进行约束检验对所述满足约束的参数组合计算类簇权重系数，得到类簇重要性权重对所述标准化权重系数与各类簇的局部最优策略进行线基于所述全局最优参数组合生成控制指令序列，得到工艺参数8.一种建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反权利要求1_7中任一项所述的建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法，所述建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈系5采集模块，用于对建筑垃圾处理生产线的多个监测点进行工艺参数采构建模块，用于基于所述预处理数据集和所述多个监提取模块，用于将所述工艺数据关联图输入工艺参数关联模型进行图卷中任一项所述的建筑垃圾资源化处理的智能化行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的建筑垃圾资源化处理的智能化6[0005]第一方面，本发明提供了一种建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方对建筑垃圾处理生产线的多个监测点进行工艺参数采集，得到原始监测数据集，将所述工艺数据关联图输入工艺参数关联模型进行图卷积运算与注意力特征提[0006]第二方面，本发明提供了一种建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈系7机设备执行上述的建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控[0009]本发明提供的技术方案中，通过能力感知图神经网络对[0011]图1为本发明实施例中建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法的步骤图2为本发明实施例中建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈系统的结构[0012]本发明实施例提供了一种建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方法及例中建筑垃圾资源化处理的智能化工艺监控与反馈方8原始采集数据按照时间序列进行分组，每组数据根据其采集时间生成一个唯一的标识符，层的作用是通过聚合邻接节点的信息更新节点的特征，从而学习到更加丰富的节点表征。9点在整个工艺系统中的重要性和可信度。节点可靠性得分较低的节点被认为是不可靠节模型中的两层空间注意力网络进行节点间关系建模。每一层空间注意力网络都包含8个注稳定性和效率，网络在每一层都使用LayerNorm进行归一化，确保不同节点特征的尺度一络的作用是对工艺参数在不同时间尺度上的变化进行建模，捕捉时间上的动态变化规律。过tanh激活函数进行非线性变换。经过这些处理，Actor网络能够生成一组有效的调控动异常值=(xlx氏[u-ko,u+ko])；;将初始图结构输入能力感知图神经网络，能力感知图神经网络包括三层图卷积将注意力增强特征输入两层全连接层，通过sigmoid函数计算每个节点的可靠性;;其中，表示第i个和第j个监测点之间的皮尔逊相关系数，xir和xjt分别是监测点i和j在时刻t的特征值，li和Hj是它们的均值。如果节点间的相关系数大于设定的;;数进行归一化，以得到每个节点的加权聚合特征。假设节点之间的注意力权重为aij，;其中，为节点i和节点j之间的归一化注意力权重，N(i)是节点i的邻居节点;;i和节点j之间的原始边权重，I(r;<p)是指示函数，表示当节将工艺数据关联图输入工艺参数关联模型中具有残差连接的三层图卷积网络进将初始特征映射输入工艺参数关联模型中的两层空间注意力网络进行节点间关度下的工艺参数变化进行建模，得到时序相关特征，每层时序注意力网络包含4个注意力;型的表达能力，卷积核的尺寸为3x3，则每次卷积操作会考察邻域内3x3的区域来更新节;其中，表示节点i和节点j之间的注意力权重，C.ij是计算的节点相关性得分，N(i)是节点i的邻居节点集合。归一化后的注意力权重决定每个节在工艺流程中的位置信息，通过设定一个区域掩码矩阵选择与目标任务相关的节点特征。;;;;将工艺参数特征向量输入多约束非凸优化器中的Weighted_K_Means聚类器进行将多维状态表征输入多约束非凸优化器中DDPG算法的Actor网络，经过特征维度将参数调控动作和多维状态表征组合输入多约束非凸优化器中DDPG算法的基于动作价值评估计算时序差分误差，通过反向传播更新Actor网络和Critic网[0029]具体的，将工艺参数特征向量输入到多约束非凸优化器中的加权K_means聚类器;;;状态向量，是输出的参数调控动作。将参数调控动作a和状态表征s输入到DDPG算法中的;;;通过加权奖励值，DDPG算法在多个工艺参数类簇之间进行梯度上升的优化控制，重为wk则最终的工艺参数调控策略arinai表示为：;[0030]在一具体实施例中，执行步骤将工艺参数特征向量输入多约束非凸优化器中的个工艺参数类簇中心的过程可以具体包括如下从工艺参数特征向量中随机选择K个样本作为初始聚类中心，并将剩余样本分配;;其中，xik和xjk分别为样本xi和xj在第k个工艺参数上的取值通过从工艺参数特征向量中随机选择个样本作为初始聚类中心，并将剩余的样本分配到;加权重心ck通过以下公式进行计算：;;;;;;[0034]的函数，其中每个参数代表不同的工艺参数(例如给料机转速、破碎机间隙;;;I,l;通过对每个参数进行约束检验，确保得到的工艺参数组合不仅在理论上是最优;簇对最终工艺参数调控策略的贡献程度，权重较大的类簇将在全局优化中占据更大的比;;[0035]