[發明專利]用于滾筒殺青機的溫度控制系統及方法

在審

• 申請號: 202310089547.2
• 申請日: 2023-02-09
• 公開（公告）號: CN115951584A
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發明（設計）人: 黃劍虹;周金亮;戴惠亮;錢云忠;彭禮云
• 申請（專利權）人: 浙江上洋機械股份有限公司
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 浙江維創盈嘉專利代理有限公司 33477
• 代理人: 鄭嘉

1.一種用于滾筒殺青機的溫度控制系統，其特征在于，包括：

數據采集模塊，用于獲取預定時間段內多個預定時間點的滾筒熱力分布圖，以及，所述多個預定時間點的電熱功率值；

熱力分布特征提取模塊，用于將所述多個預定時間點的滾筒熱力分布圖通過使用空間注意力機制的卷積神經網絡模型以得到多個滾筒熱力分布特征矩陣；

矩陣展開模塊，用于對所述多個滾筒熱力分布特征矩陣進行特征矩陣展開以得到多個滾筒熱力分布特征向量；

時序語義編碼模塊，用于將所述多個滾筒熱力分布特征向量通過基于轉換器的上下文編碼器以得到滾筒熱力分布時序語義理解特征向量；

電熱功率時序編碼模塊，用于將所述多個預定時間點的電熱功率值按照時間維度排列為電熱功率輸入向量后通過多尺度鄰域特征提取模塊以得到電熱功率時序特征向量；

關聯編碼模塊，用于計算所述滾筒熱力分布時序語義理解特征向量相對于所述電熱功率時序特征向量的響應性估計以得到分類特征矩陣；

特征優化模塊，用于對所述分類特征矩陣進行特征分布的優化以得到優化分類特征矩陣；以及

控制結果生成模塊，用于將所述優化分類特征矩陣通過分類器以得到分類結果，所述分類結果用于表示當前時間點的電熱功率值應增大或應減小。

2.根據權利要求1所述的用于滾筒殺青機的溫度控制系統，其特征在于，所述熱力分布特征提取模塊，進一步用于：所述使用空間注意力機制的卷積神經網絡模型的各層在層的正向傳遞過程中對輸入數據分別進行：

對輸入數據進行卷積處理以生成卷積特征圖；

對所述卷積特征圖進行池化處理以生成池化特征圖；

對所述池化特征圖進行非線性激活以生成激活特征圖；

計算所述激活特征圖的各個位置沿通道維度的均值以生成空間特征矩陣；

計算所述空間特征矩陣中各個位置的類Softmax函數值以獲得空間得分矩陣；以及

計算所述空間特征矩陣和所述空間得分圖的按位置點乘以獲得特征矩陣；

其中，所述使用空間注意力機制的卷積神經網絡模型的最后一層輸出的所述特征矩陣為所述多個滾筒熱力分布特征矩陣。

3.根據權利要求2所述的用于滾筒殺青機的溫度控制系統，其特征在于，所述時序語義編碼模塊，包括：

上下文語義編碼單元，用于使用所述基于轉換器的上下文編碼器對所述多個滾筒熱力分布特征向量進行基于全局的上下文語義編碼以得到多個上下文滾筒熱力分布特征向量；以及

級聯單元，用于將所述多個上下文滾筒熱力分布特征向量進行級聯以得到所述滾筒熱力分布時序語義理解特征向量。

4.根據權利要求3所述的用于滾筒殺青機的溫度控制系統，其特征在于，所述上下文語義編碼單元，用于：

將所述多個滾筒熱力分布特征向量進行一維排列以得到全局滾筒熱力分布特征向量；

計算所述全局滾筒熱力分布特征向量與所述多個滾筒熱力分布特征向量中各個滾筒熱力分布特征向量的轉置向量之間的乘積以得到多個自注意力關聯矩陣；

分別對所述多個自注意力關聯矩陣中各個自注意力關聯矩陣進行標準化處理以得到多個標準化后自注意力關聯矩陣；

將所述多個標準化后自注意力關聯矩陣中各個標準化后自注意力關聯矩陣通過Softmax分類函數以得到多個概率值；以及

分別以所述多個概率值中各個概率值作為權重對所述多個表面狀態特征向量中各個表面狀態特征向量進行加權以得到所述多個上下文滾筒熱力分布特征向量。

5.根據權利要求4所述的用于滾筒殺青機的溫度控制系統，其特征在于，所述多尺度鄰域特征提取模塊包括并行的第一卷積層和第二卷積層，以及，與所述第一卷積層和所述第二卷積層連接的多尺度特征融合層，其中，所述第一卷積層和所述第二卷積層使用具有不同尺度的一維卷積核。