基于您提供的專利文檔(申請(qǐng)?zhí)枺篊N 120004012 A),以下是對(duì)“基于粉體氣力輸送的數(shù)字化智能檢測(cè)方法及系統(tǒng)”的詳細(xì)技術(shù)解讀與分析:
一、方法概述
該發(fā)明涉及一種智能檢測(cè)技術(shù),尤其適用于粉體氣力輸送管道堵塞的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警。方法核心在于通過多傳感器數(shù)據(jù)采集、深度學(xué)習(xí)特征提取與上下文關(guān)聯(lián)分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)管道輸送狀態(tài)的智能感知與堵塞預(yù)警。
二、方法流程詳解
??步驟S1:氣力輸送狀態(tài)數(shù)據(jù)采集??
-
在管道多個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署傳感器組件,采集包括??粉體流量值、氣體流速值和壓力值??等多維狀態(tài)數(shù)據(jù)。
-
形成??氣力輸送狀態(tài)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)集合??,為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

??步驟S2:氣力輸送狀態(tài)特征提取??
子步驟S21:結(jié)構(gòu)化編碼
-
對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的多源狀態(tài)數(shù)據(jù)(粉體流量、氣體流速、壓力)進(jìn)行??結(jié)構(gòu)化編碼??,生成對(duì)應(yīng)的嵌入向量:
-
粉體流量嵌入編碼向量
-
氣體流速嵌入編碼向量
-
壓力嵌入編碼向量
-
-
形成{粉體流量, 氣體流速, 壓力}嵌入編碼向量的節(jié)點(diǎn)集合。
子步驟S22:多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)交互編碼
-
使用??前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型??(單點(diǎn)氣力輸送狀態(tài)感知器)對(duì)上述三向量進(jìn)行融合,生成??單點(diǎn)氣力輸送狀態(tài)隱含編碼向量??,捕捉節(jié)點(diǎn)局部狀態(tài)特征。

??步驟S3:上下文關(guān)聯(lián)編碼??
子步驟S31:特征傳遞顯著性度量
-
計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的??特征跳躍度??(相鄰節(jié)點(diǎn)間特征差異)和??特征傳遞空間跨度??(與末端節(jié)點(diǎn)的距離)。
-
綜合兩者生成??特征傳遞顯著因子??,識(shí)別異常波動(dòng)節(jié)點(diǎn)。
子步驟S32:注意力驅(qū)動(dòng)的特征聚合
-
使用??門控傳遞單元(含softmax)?? 對(duì)顯著因子進(jìn)行權(quán)重分配。
-
對(duì)節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行??加權(quán)聚合??,生成??管道氣力輸送狀態(tài)節(jié)點(diǎn)上下文編碼向量??,表征全局狀態(tài)。

??步驟S4:堵塞預(yù)警生成??
-
將上下文編碼向量輸入??分類器??(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模塊),輸出是否存在堵塞的檢測(cè)結(jié)果。
-
若檢測(cè)到堵塞,則自動(dòng)生成??管道堵塞預(yù)警提示??,支持人工干預(yù)或系統(tǒng)自動(dòng)處理。
三、系統(tǒng)架構(gòu)
根據(jù)說明書附圖7,系統(tǒng)包括以下模塊:

-
??狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊??(110):負(fù)責(zé)多節(jié)點(diǎn)傳感器數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。
-
??狀態(tài)特征提取模塊??(120):實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)編碼與特征融合。
-
??上下文關(guān)聯(lián)編碼模塊??(130):進(jìn)行節(jié)點(diǎn)間特征傳遞與全局上下文建模。
-
??預(yù)警提示生成模塊??(140):基于分類結(jié)果生成預(yù)警信號(hào)。
四、技術(shù)優(yōu)勢(shì)
-
??多源數(shù)據(jù)融合??:結(jié)合流量、流速、壓力等多維度數(shù)據(jù),提升狀態(tài)感知全面性。
-
??智能特征提取??:利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)特征,避免人工設(shè)定閾值的局限性。
-
??上下文感知??:通過鄰域節(jié)點(diǎn)特征傳遞與注意力機(jī)制,增強(qiáng)對(duì)局部異常的敏感性。
-
??實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性??:可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警,減少誤報(bào)與漏報(bào),降低生產(chǎn)中斷風(fēng)險(xiǎn)。
五、應(yīng)用場(chǎng)景
適用于化工、食品、制藥、水泥等行業(yè)的粉體氣力輸送系統(tǒng),尤其適合長距離、高精度要求的輸送場(chǎng)景。
六、總結(jié)
該發(fā)明通過智能化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,有效解決了傳統(tǒng)氣力輸送系統(tǒng)中依賴人工經(jīng)驗(yàn)或簡單閾值檢測(cè)的不足,具備較高的工程應(yīng)用價(jià)值和推廣前景。
如果需要進(jìn)一步了解某一步驟的數(shù)學(xué)表達(dá)或?qū)崿F(xiàn)細(xì)節(jié),我可以為您提供更深入的技術(shù)解析。
相關(guān)推薦:
智力輸送:專注于粉體、顆粒物料的自動(dòng)化、智能化輸送
東莞??計(jì)量混配系統(tǒng)??的深度解析與落地解決方案
智能供料系統(tǒng):降本增效,前景可圖
“智能供料+機(jī)器拆包+定制倉儲(chǔ)”全搞定