[發明專利]用于余熱回收的智能進水控制方法

在審

• 申請號: 202110049961.1
• 申請日: 2021-01-14
• 公開（公告）號: CN112733751A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 張寬
• 申請（專利權）人: 成都緣能緣彩網絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請涉及智能制造領域下的智能操作控制，其具體地公開了一種用于余熱回收的智能進水控制方法，其基于深度學習技術對正在生產的水泥的熱力圖像進行特征提取和識別，以將排水開關的控制轉換為基于圖像的高維特征的分類問題。具體地，在分類過程中，在圖像的高維特征的基礎上進一步考慮水在導熱管內流動過程當中的熱傳遞性質，并引入權重傳遞機制，來將水的流體性質的高維特征表達合并到圖像的高維特征中，這樣進行分類時，就可以提高分類的準確性。

技術領域

本發明涉及智能制造領域下的智能操作控制，且更為具體地，涉及一種用于余熱回收的智能進水控制方法、用于余熱回收的智能進水控制系統和電子設備。

背景技術

隨著水泥行業的發展，水泥工業節能技術的水平逐漸提高，其中余熱回收技術是一個重要部分。也就是，在水泥生產過程中，余熱被回收利用，從而提高水泥熟料的熱能利用率。目前，用于水泥生產的余熱回收設備通常使用水流回收技術，即，間歇性地將水排入導熱管內，給予水流填充的時間，減緩水流的流速，給予導熱管內的水充足的時間完成熱交換，以此來回收更多的熱量，提高回收效果。

但是，目前的余熱回收設備只能以固定的時間間隔排水，或者通過人工控制開關來進行排水，這使得導熱管內的水的熱交換效率不高。

因此，期望提供一種能夠通過對于排水開關的控制來提高導熱管內的水的熱交換效率的方案。

目前，深度學習以及神經網絡已經廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、文本信號處理等領域。此外，深度學習以及神經網絡在圖像分類、物體檢測、語義分割、文本翻譯等領域，也展現出了接近甚至超越人類的水平。

深度學習以及神經網絡的發展為余熱回收設備的智能進水控制提供了新的解決思路和方案。

發明內容

為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種用于余熱回收的智能進水控制方法、用于余熱回收的智能進水控制系統和電子設備，其基于深度學習技術對正在生產的水泥的熱力圖像進行特征提取和識別，以將排水開關的控制轉換為基于圖像的高維特征的分類問題。具體地，在分類過程中，在圖像的高維特征的基礎上進一步考慮水在導熱管內流動過程當中的熱傳遞性質，并引入權重傳遞機制，來將水的流體性質的高維特征表達合并到圖像的高維特征中，這樣進行分類時，就可以提高分類的準確性。

根據本申請的一個方面，提供了一種用于余熱回收的智能進水控制方法，其包括：

獲取正在生產的水泥的熱力圖像；

將所述熱力圖像通過深度卷積神經網絡，以從所述熱力圖像中提取出初始特征圖；

將水在導熱管流動時的與熱交換相關的參數轉化為熱交換向量；

將所述熱交換向量通過深度神經網絡，其中，所述深度神經網絡的最后是多個全連接層且最后一個全連接層的輸出為一位并以Sigmoid激活函數進行激活，以獲得在0到1區間內的加權系數；

在所述初始特征圖的與所述導熱管延伸方向對應的方向上，從該方向上的第一行或者第一列開始以n行或者n列為間隔以所述加權系數進行傳遞，以獲得分類特征圖，其中，所述加權系數被以指數關系傳遞地減小；以及

將所述分類特征圖通過分類器，以獲得分類結果，所述分類結果用于表示基于當前生產過程中的水泥的熱力圖像應當開啟或者關閉導熱管的進水。

在上述用于余熱回收的智能進水控制方法中，所述與熱交換相關的參數，包括：水的比熱、水的流速、導熱管的材料、導熱管的截面形狀、導熱管的長度；其中，將水在導熱管流動時的與熱交換相關的參數轉化為熱交換向量，包括：對所述導熱管的材料進行編碼，以將所述導熱管的材料轉化為數值數據；將所述導熱管的截面形狀進行矢量化處理；以及，將轉化為數值數據后的所述導熱管的材料、矢量化后的所述導熱管的截面形狀、水的比熱、水的流速和導熱管的長度進行歸一化處理，以獲得所述熱交換向量。