【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及耐火砖泥料，尤其涉及耐火砖泥料温度实时检测调控系统及检测调控方法。
技术介绍
1、随着工业化进程的加快，耐火砖作为高温工业中必不可少的材料，其生产过程中的泥料温度与黏度调控对产品质量的稳定性至关重要，在生产过程中，泥料的温度和黏度直接影响耐火砖的成型质量和物理性能，因此，确保生产过程中温度和黏度的动态平衡成为优化生产的关键。
2、现有的耐火砖泥料生产工艺中，温度和黏度的调控通常依赖于手动调整或简单的自动化控制，缺乏对温度和黏度之间复杂关系的深度分析，此外，生产环境中的湿度、设备负载和外界温度等因素对泥料的影响没有被充分考虑，导致调控精度不足，容易出现产品质量波动、设备运行不稳定等问题，影响了生产效率和产品一致性。
3、针对现有技术中的不足，本专利技术提出了一种耐火砖泥料温度实时检测调控系统及检测调控方法，提高了生产的智能化程度，确保了产品质量的稳定性和一致性，减少了生产过程中的人为干预，提升了整体生产效率。
技术实现思路
1、本专利技术提供了耐火砖泥料温度实时检测调控系统及检测调控方法。
2、耐火砖泥料温度实时检测调控方法，包括以下步骤：
3、s1，泥料温度与黏度实时监测：在耐火砖泥料生产过程中，部署温度传感器和黏度传感器，实时采集泥料的温度和黏度数据；
4、s2，泥料黏度与温度关联调控：基于采集的温度与黏度数据，实时分析泥料的温度与黏度关系，调整控制策略，包括自动调节加热或冷却设备的工作状态，保持泥料温度和
5、s21，关联模型构建：基于历史和实时采集的温度与黏度数据，构建泥料黏度与温度关联模型；
6、s22，状态评估：利用泥料黏度与温度关联模型对当前泥料的温度与黏度数据进行实时评估，确定当前生产过程中泥料的温度与黏度的平衡状态；
7、s23，设备调控：根据状态评估的结果，自动调节加热或冷却设备的工作状态；
8、s3，生产环境参数集成监测：在调控泥料黏度与温度的同时，对生产环境中的湿度、设备负载、外界温度进行监测，对泥料黏度与温度的调控策略进行优化；
9、s4，异常情况自动识别与处理：在调控过程中，实时监测温度或黏度的异常情况，包括局部过热或泥料黏度失控，并自动触发应急处理机制进行调整和修正。
10、可选的，所述s1中的泥料温度与黏度实时监测包括：
11、s11，传感器部署：在耐火砖泥料生产的搅拌、成型和干燥阶段，部署温度传感器以及黏度传感器；
12、s12，数据采集：实时采集由温度传感器和黏度传感器获取的温度与黏度数据。
13、可选的，所述s21中的泥料黏度与温度关联模型采用深度信念网络（dbn）模型，所述深度信念网络（dbn）模型包括：
14、s211，数据预处理：对温度数据和黏度数据进行归一化处理；
15、s212，受限玻尔兹曼机（rbm）训练：深度信念网络（dbn）模型的每一层由受限玻尔兹曼机（rbm）组成，通过无监督的逐层训练，学习泥料的温度和黏度数据的特征分布，训练阶段捕捉温度与黏度之间的潜在关系；
16、s213，逐层训练：通过堆叠多个受限玻尔兹曼机（rbm）层，并逐层进行训练后，对整个深度信念网络（dbn）模型进行微调（反向传播修正权重）；
17、s214，时间依赖性引入：为了捕捉泥料生产过程中的时间依赖性，引入时间窗口，并在输入层加入时间相关的温度和黏度序列数据，使用时间卷积捕捉历史和当前温度或黏度的变化，生成隐藏层第个节点在时间时刻的输出；
18、s215，关联模型输出：基于训练好的深度信念网络（dbn）模型，预测当前时刻的泥料温度与黏度关系，输出关联模型结果，表示为：
19、；
20、其中，为预测的泥料黏度与温度关系，为隐藏层到输出层的权重，为输出层的偏置项。
21、可选的，所述s22中的状态评估包括：
22、s221，数据输入：实时采集当前生产过程中泥料的温度数据与黏度数据，并将温度数据与黏度数据输入深度信念网络（dbn）模型中；
23、s222，隐藏层输出计算：利用深度信念网络模型，通过输入的温度数据与黏度数据，计算每个隐藏层节点在当前时刻的输出；
24、s223，温度与黏度平衡状态评估：通过隐藏层输出，计算当前时刻泥料温度与黏度的平衡状态；
25、s224，状态反馈：根据评估结果，判断当前温度与黏度的平衡状态是否正常。
26、可选的，所述s23中的设备调控根据状态评估的结果，自动调节加热或冷却设备的工作状态，通过状态评估得到的温度与黏度平衡状态，计算当前与目标平衡状态之间的差异，生成控制信号，采用pid控制算法调整设备工作状态。
27、可选的，所述s3中的生产环境参数集成监测包括：
28、s31，环境数据采集：在调控泥料黏度与温度的同时，实时采集生产环境中的环境数据，包括湿度、设备负载和外界温度数据；
29、s32，调控策略优化：根据采集到的环境数据，结合泥料黏度与温度的实时监测结果，通过分析环境数据对泥料温度和黏度的影响，优化调控策略。
30、可选的，所述s31中的环境数据采集包括：
31、s311，湿度与外界温度监测：通过部署湿度传感器和温度传感器，实时采集生产环境中的湿度与外界温度数据，湿度传感器监测生产区域的空气湿度，外界温度传感器记录外部环境温度的变化；
32、s312，设备负载监控：安装设备负载监控器，实时采集生产设备的工作负载数据，监控生产过程中设备的工作状态和负载情况。
33、可选的，所述s32中的调控策略优化包括：
34、s321，影响分析：基于实时采集的环境数据，使用线性回归算法分析环境参数对泥料温度与黏度调控的影响；
35、s322，动态调控策略调整：根据影响分析的结果，动态调整调控策略的控制参数，包括加热设备的温度设定值、冷却设备的工作功率或开启时间、加热或冷却设备的运行时间、设备响应速度。
36、可选的，所述s4中的异常情况自动识别与处理包括：
37、s41，异常情况识别：基于实时监测的温度或黏度数据，当温度或黏度超过预设的阈值，识别为异常情况；
38、s42，应急处理机制触发：当检测到异常情况，自动触发应急处理机制，包括降低设备功率、延长冷却时间或暂停生产；
39、s43，调整与修正：在应急处理机制触发后，对设备进行调整，并在设备修正后，重新进入调控流程。
40、耐火砖泥料温度实时检测调控系统，用于实现上述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，包括以下模块：
41、泥料温度与黏度监测模块：在耐火砖泥料生产过程中，部署温度传感器和黏度传感器，实时采集泥料的温度和黏度数据；
42、泥料黏度与温度关联调控模块：基于采集的温本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述S1中的泥料温度与黏度实时监测包括：
3.根据权利要求1所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述S21中的泥料黏度与温度关联模型采用深度信念网络模型，所述深度信念网络模型包括：
4.根据权利要求3所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述S22中的状态评估包括：
5.根据权利要求4所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述S23中的设备调控根据状态评估的结果，自动调节加热或冷却设备的工作状态，通过状态评估得到的温度与黏度平衡状态，计算当前与目标平衡状态之间的差异，生成控制信号，采用PID控制算法调整设备工作状态。
6.根据权利要求1所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述S3中的生产环境参数集成监测包括：
7.根据权利要求6所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述S31中的环境数据采集包括：
8.根
9.根据权利要求1所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述S4中的异常情况自动识别与处理包括：
10.耐火砖泥料温度实时检测调控系统，用于实现如权利要求1-9任一项所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述s1中的泥料温度与黏度实时监测包括：
3.根据权利要求1所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述s21中的泥料黏度与温度关联模型采用深度信念网络模型，所述深度信念网络模型包括：
4.根据权利要求3所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述s22中的状态评估包括：
5.根据权利要求4所述的耐火砖泥料温度实时检测调控方法，其特征在于，所述s23中的设备调控根据状态评估的结果，自动调节加热或冷却设备的工作状态，通过状态评估得到的温度与黏度平衡状态，计算当前与目标平衡状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：李德锋，余爱军，陶希涛，
申请(专利权)人：青岛西南渠耐火材料有限公司，
类型：发明
国别省市：
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