CN119443420A 建筑垃圾资源化利用的实时监控与优化方法及系统 （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利用的实时监控与优化方本发明涉及一种建筑垃圾资源化利用的实2基于当前工艺参数组合进行建筑垃圾资源化处理，并通过多源传将所述原始参数数据集输入多维特征提取模型进行特征提取和特征标准化根据所述标准化特征数据集建立破碎动力学模型、筛分效率模型过物料平衡方程和能量平衡方程进行耦合，采用最小二乘法和遗传算法进行模型参数辨基于所述工艺过程数学模型进行自回归分析，并将所述当前工基于所述Pareto最优解生成控制策略，并通过模型预测控制器计算执行机构的控制在物料输送通道处安装图像传感器进行物料图像采集，得到基于所述设备振动频率数据、所述物料形貌数据和所述物料流基于所述标定参数矩阵，分别对所述设备振动频率数据、所述物将所述原始参数数据集中的设备振动频率数据输入多维特征提取模型中的第一图卷将所述原始参数数据集中的物料形貌数据输入所述多维特征提取模型中的第二图卷将所述原始参数数据集中的物料流量数据输入所述多维特征提取模型中的第三图卷将所述振动特征映射矩阵、所述图像特征映射矩阵和所述重量将所述多模态特征融合矩阵输入所述多维特征提取模型中的三层全3物料平衡方程和能量平衡方程进行耦合，采用最小二乘法和遗传算法进行模型参数辨识，对所述标准化特征数据集中的破碎工序数据进行时序分析，基于物料对所述标准化特征数据集中的筛分工序数据进行概率分析，基于Rosin一Ra对所述标准化特征数据集中的分选工序数据进行轨迹分析，基根据所述破碎动力学模型的输出参数和所述筛分效率模型的输入参数建立物料平衡根据所述破碎动力学模型、所述筛分效率模型和所述分选过程模将所述物料平衡方程组和所述能量平衡方程组构建目标函数，设定优采用最小二乘法对所述模型参数优化解进行参数拟合，得到模型参数基于所述工艺过程数学模型，计算资源转化率目标函数和能源基于所述当前工艺参数组合构建p阶自回归模型，通过将历史质量数据输入所述自回归模型结构，计算自回归系数和白噪对所述约束条件矩阵进行分段优化求解，得到分段最优解集，并对所述分对所述非支配解集进行局部搜索优化，采用模拟退火策略在解的邻域内寻优，4基于所述参数分布特征对所述工艺参数预测序列进行归一化处理，基于所述资源转化率约束区间和所述能源消耗约束区间述基于所述Pareto最优解生成控制策略，并通过模型预测控制器计算执行机构的控制量，将所述Pareto最优解输入模型预测控制器，采用二次型目标函数构建控制性能指标，将所述前馈补偿参数矩阵输入反馈补偿器，计算各执行机构的反馈基于所述前馈补偿参数矩阵和所述反馈补偿参数矩阵进行补偿控对所述补偿控制参数矩阵进行参数优化，通过设定破碎机转速范基于所述补偿控制参数矩阵和所述参数优化区间进行采集模块，用于基于当前工艺参数组合进行建筑垃圾资源特征提取模块，用于将所述原始参数数据集输入多维特建立模块，用于根据所述标准化特征数据集建立破碎动力学模型、筛分分析模块，用于基于所述工艺过程数学模型进行自回生成模块，用于基于所述Pareto最优解生成控制策略，并5被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的6[0004]本发明的主要目的为提供一种建筑垃圾资源化利用的实时监控与优化方法及系[0005]为实现上述目的，本发明提供了一种建筑垃圾资源化利用的实时监控与优化方基于当前工艺参数组合进行建筑垃圾资源化处理，并通过多源传感网络对破碎将所述原始参数数据集输入多维特征提取模型进行特征提取和特征标准化处理，根据所述标准化特征数据集建立破碎动力学模型、筛分效率模型和分选过程模7参数组合和历史质量数据输入ε一约束优化器，得到资源转化率和能源消耗的Pareto最优[0010]图1是本发明一实施例中建筑垃圾资源化利用的实时监控与优化方法步骤示意8[0014]S2，将原始参数数据集输入多维特征提取模型进行特征多维特征提取模型的第二图卷积层，该层包含16个大小数据输入第三图卷积层，该卷积层配备32个大小为7x7的失的风险。将多模态特征融合矩阵输入到由三层全连接层组成的深度神经网络中进行处9的筛分工序数据进行概率分析，通过Rosin_Rammler粒度分布函数计算物料通过筛网的通述建筑垃圾资源化利用过程中各工序的动态行为和相互采集设备运行过程中的振动信号。这些信号能够反映设备的工作状态以及物料的冲击特;t为时间，f为频率，j为虚数单位。通过快速傅里叶变;;感器标定曲线数据库。标定过程通过实验测量传感器的实际输出与理论值之间的偏差关;;;Q为流量特征。通过这一融合后得到将原始参数数据集中的设备振动频率数据输入多维特征提取模型中的第一图卷将原始参数数据集中的物料形貌数据输入多维特征提取模型中的第二图卷积层，将原始参数数据集中的物料流量数据输入多维特征提取模型中的第三图卷积层，型中的第一图卷积层。该图卷积层设计为包含8个大小;;;;;d为键的维度，h为注意力头的;;对标准化特征数据集中的筛分工序数据进行概率分析，基于Rosin_Rammler粒度根据破碎动力学模型的输出参数和筛分效率模型的输入参数建立物料平衡方程，将物料平衡方程组和能量平衡方程组构建目标函数，设定优化变量包括破碎比、;;;;;;;;;;;;;;;$x为时刻t+k的预测值。将预测得到的工艺参数序列输入e约束优化;集采用模拟退火策略进行局部搜索优化。模拟退火通过以下形式的接受概率在邻域内跳;算法逐渐收敛到资源转化率和能源消耗的Pa基于参数分布特征对工艺参数预测序列进行归一化处理，得到标准化预测序列，;;;;;;(,,e…,el，其中为等间距采样点，计算公式为：;;将Pareto最优解输入模型预测控制器，采用二次型目标函数构建控制性能指标，;;际输出yact与期望输出yexp之间的偏差e=yexp-yact，计算反馈补偿量。反馈控制关系表;;该矩阵既包含前馈补偿对扰动的主动调节，也包含反馈补偿对偏差的实时修正，rnl，则;;[0032]参照图2，本实施例提供了一种建筑垃圾资源化利用的实时监控与优化系统，包特征提取模块2，用于将原始参数数据集输入多维特征提取模型进行特征提取和