基于状态空间交叉融合的尾煤灰分快速检测方法及系统

本发明涉及尾煤灰分检测，尤其涉及基于状态空间交叉融合的尾煤灰分快速检测方法及系统。

背景技术：

1、煤泥浮选是煤炭生产过程中的重要环节。传统浮选工艺流程中灰分检测主要有人工采样化验法和快速灰分法，从产线上采集样品后，通过测量燃烧前后质量比值计算灰分值，这些方法依赖人工经验调控，且时效性较差，不能及时指导浮选生产。现有灰分检测在线测量方法主要有放射性测灰法、光电式测灰法和图像处理测灰法，其中，放射性测灰法所需设备价格昂贵，且生产运行过程中存放射性安全问题，难以进行推广使用；光电式测灰法价格低廉，但是无法适应复杂生产环境，且测量精度较低，会给煤炭企业带来不小损失；图像处理测灰法仅通过煤泥混合液表面图像或者气泡图像进行灰分检测，无法充分提取混合液内部图像与尾煤灰分存在的内在关系，存在一定弊端，且需要人为设计特征，不同的工况选取的特征可能不同，方法的通用性较差。不同的工况环境可对预设特征的提取也会造成影响，对图像采集的环境有很高的要求，如泡沫状态、背景杂质、拍摄角度、起泡剂的用量等，适应性和鲁棒性较差，且悬浮液在沉淀过程中存在随机性，每次沉淀的所需时间和结果有一定差异性，进而导致模型检测准确率较低。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供基于状态空间交叉融合的尾煤灰分快速检测方法及系统，通过状态空间模型对光谱数据与图像数据进行相邻特征提取建模，能够提高尾煤灰分检测的效率与精度。

2、本发明所采用的第一技术方案是：基于状态空间交叉融合的尾煤灰分快速检测方法，包括以下步骤：

3、获取煤泥混合液的光谱数据以及煤泥混合液的图像数据，所述煤泥混合液为若干组具有不同灰分值与不同浓度的煤泥混合液；

4、基于双分支多模态状态空间特征提取，构建时序图像多模态交叉灰分检测模型；

5、基于时序图像多模态交叉灰分检测模型对煤泥混合液的光谱数据以及煤泥混合液的图像数据进行尾煤灰分检测处理，得到煤泥混合液灰分检测结果。

6、进一步，所述时序图像多模态交叉灰分检测模型包括时序特征提取支路、图像特征提取支路、特征融合模块与灰分检测模块，其中，所述时序特征提取支路与所述图像特征提取支路构成所述双分支多模态状态空间特征提取，所述时序特征提取支路的输出端与所述特征融合模块的第一输入端连接，所述图像特征提取支路的输出端与所述特征融合模块的第二输入端连接，所述特征融合模块的输出端与所述灰分检测模块的输入端连接。

7、进一步，所述基于时序图像多模态交叉灰分检测模型对煤泥混合液的光谱数据以及煤泥混合液的图像数据进行尾煤灰分检测处理，得到煤泥混合液灰分检测结果这一步骤，其具体包括：

8、将煤泥混合液的光谱数据以及煤泥混合液的图像数据分别输入至时序图像多模态交叉灰分检测模型；

9、基于时序图像多模态交叉灰分检测模型的时序特征提取支路，对煤泥混合液的光谱数据进行时序特征提取处理，得到煤泥混合液的时序特征；

10、基于时序图像多模态交叉灰分检测模型的图像特征提取支路，对煤泥混合液的图像数据进行图像特征提取处理，得到煤泥混合液的图像特征；

11、基于时序图像多模态交叉灰分检测模型的特征融合模块，对煤泥混合液的时序特征与煤泥混合液的图像特征进行融合处理，得到煤泥混合液的融合特征；

12、基于时序图像多模态交叉灰分检测模型的灰分检测模块，对煤泥混合液的融合特征进行尾煤灰分检测处理，得到煤泥混合液灰分检测结果。

13、进一步，所述基于时序图像多模态交叉灰分检测模型的时序特征提取支路，对煤泥混合液的光谱数据进行时序特征提取处理，得到煤泥混合液的时序特征这一步骤，其具体包括：

14、将煤泥混合液的光谱数据输入至时序图像多模态交叉灰分检测模型的时序特征提取支路；

15、基于时序特征提取支路的位置嵌入模块，对煤泥混合液的光谱数据依次进行展平操作处理、添加分类标记操作处理与位置编码处理，得到煤泥混合液的编码矩阵；

16、基于时序特征提取支路的状态空间长序列特征提取模块，对煤泥混合液的编码矩阵进行长序列特征提取处理，得到煤泥混合液的长序列特征；

17、基于时序特征提取支路的均方根归一化模块，对煤泥混合液的长序列特征进行均方差归一化操作处理，得到煤泥混合液的时序特征。

18、进一步，所述基于时序特征提取支路的状态空间长序列特征提取模块，对煤泥混合液的编码矩阵进行长序列特征提取处理，得到煤泥混合液的长序列特征这一步骤，其具体包括：

19、将煤泥混合液的编码矩阵输入至时序特征提取支路的状态空间长序列特征提取模块；

20、基于状态空间长序列特征提取模块的归一化层与第一线性映射层，对煤泥混合液的编码矩阵进行归一化映射处理，得到归一化后的煤泥混合液的编码矩阵；

21、基于状态空间长序列特征提取模块的局部特征提取模块，对归一化后的煤泥混合液的编码矩阵依次进行局部特征提取处理、非线性化操作处理以及隐藏状态计算处理，得到煤泥混合液的局部特征；

22、基于状态空间长序列特征提取模块的全局特征提取模块，对归一化后的煤泥混合液的编码矩阵进行silu函数非线性处理，得到煤泥混合液的全局特征；

23、将煤泥混合液的局部特征与煤泥混合液的全局特征进行特征融合处理，得到融合后的煤泥混合液特征信息；

24、基于状态空间长序列特征提取模块的第二线性映射层，对融合后的煤泥混合液特征信息进行线性映射处理，得到煤泥混合液的长序列特征。

25、进一步，所述基于时序图像多模态交叉灰分检测模型的图像特征提取支路，对煤泥混合液的图像数据进行图像特征提取处理，得到煤泥混合液的图像特征这一步骤，其具体包括：

26、将煤泥混合液的图像数据输入至时序图像多模态交叉灰分检测模型的图像特征提取支路；

27、基于图像特征提取支路的位置嵌入模块，对煤泥混合液的图像数据依次进行切分操作处理、展平操作处理以及位置编码处理，得到煤泥混合液的图像编码矩阵；

28、基于图像特征提取支路的状态空间双向序列特征提取模块，对煤泥混合液的图像编码矩阵进行双向序列特征提取处理，得到煤泥混合液的双向序列特征；

29、基于图像特征提取支路的均方根归一化模块，对煤泥混合液的双向序列特征进行均方差归一化操作处理，得到煤泥混合液的图像特征。

30、进一步，所述基于图像特征提取支路的状态空间双向序列特征提取模块，对煤泥混合液的图像编码矩阵进行双向序列特征提取处理，得到煤泥混合液的双向序列特征这一步骤，其具体包括：

31、将煤泥混合液的图像编码矩阵输入至图像特征提取支路的状态空间双向序列特征提取模块；

32、基于状态空间双向序列特征提取模块的归一化层与第一线性映射层，对煤泥混合液的图像编码矩阵进行归一化映射处理，得到归一化后的煤泥混合液的图像编码矩阵；

33、基于状态空间双向序列特征提取模块的第一分支模块，对归一化后的煤泥混合液的图像编码矩阵依次进行一维卷积提取正向局部特征与隐藏状态计算，得到煤泥混合液的正向局部特征；

34、基于状态空间双向序列特征提取模块的第二分支模块，对归一化后的煤泥混合液的图像编码矩阵依次进行一维卷积提取反向局部特征与隐藏状态计算，得到煤泥混合液的反向局部特征；

35、基于状态空间双向序列特征提取模块的第三分支模块，对归一化后的煤泥混合液的图像编码矩阵进行silu函数非线性处理，得到煤泥混合液的图像全局特征；

36、将煤泥混合液的正向局部特征、煤泥混合液的反向局部特征与煤泥混合液的图像全局特征进行特征融合处理，得到煤泥混合液的图像特征信息；

37、基于状态空间双向序列特征提取模块的第二线性映射层与均方根归一化层，对煤泥混合液的图像特征信息依次进行残差相加操作处理、均方根归一化操作处理与正则化操作处理，得到煤泥混合液的双向序列特征。

38、进一步，所述基于时序图像多模态交叉灰分检测模型的特征融合模块，对煤泥混合液的时序特征与煤泥混合液的图像特征进行融合处理，得到煤泥混合液的融合特征这一步骤，其具体包括：

39、将煤泥混合液的时序特征与煤泥混合液的图像特征输入至时序图像多模态交叉灰分检测模型的特征融合模块；

40、基于特征融合模块的注意力机制模块，分别对煤泥混合液的时序特征与煤泥混合液的图像特征进行qkv矩阵计算并将计算结果进行交叉运算，得到交叉后的时序特征qkv矩阵与交叉后的图像特征qkv矩阵；

41、基于特征融合模块的前馈神经网络模块，分别对交叉后的时序特征qkv矩阵与交叉后的图像特征qkv矩阵进行非线性化处理，得到非线性处理后的时序特征qkv矩阵与非线性处理后的图像特征qkv矩阵；

42、基于特征融合模块的自注意力模块，对非线性处理后的时序特征qkv矩阵与非线性处理后的图像特征qkv矩阵进行赋予权值与融合处理，得到煤泥混合液的融合特征。

43、进一步，所述基于时序图像多模态交叉灰分检测模型的灰分检测模块，对煤泥混合液的融合特征进行尾煤灰分检测处理，得到煤泥混合液灰分检测结果这一步骤，其具体包括：

44、将煤泥混合液的融合特征输入至时序图像多模态交叉灰分检测模型的灰分检测模块；

45、基于灰分检测模块的多层感知机层，对煤泥混合液的融合特征进行非线性映射处理，得到具有分类类别的煤泥混合液分类特征；

46、基于灰分检测模块的softmax函数，对具有分类类别的煤泥混合液分类特征进行向量转换处理，得到煤泥混合液灰分检测结果。

47、本发明所采用的第二技术方案是：基于状态空间交叉融合的尾煤灰分快速检测系统，包括：

48、第一模块，用于获取煤泥混合液的光谱数据以及煤泥混合液的图像数据，所述煤泥混合液为若干组具有不同灰分值与不同浓度的煤泥混合液；

49、第二模块，用于基于双分支多模态状态空间特征提取，构建时序图像多模态交叉灰分检测模型；

50、第三模块，用于基于时序图像多模态交叉灰分检测模型对煤泥混合液的光谱数据以及煤泥混合液的图像数据进行尾煤灰分检测处理，得到煤泥混合液灰分检测结果。

51、本发明方法及系统的有益效果是：本发明通过获取煤泥混合液的光谱数据以及煤泥混合液的图像数据，可部署至工况现场进行实时采集数据，不需要人为干预检测工程，从而弱化对经验的依赖，进而基于双分支多模态状态空间特征提取，构建时序图像多模态交叉灰分检测模型，将光谱数据与图像数据进行融合，使得模型能够有效学习不同灰分煤泥浮选尾矿的吸收光谱与图像特征与规律，且能通过状态空间模型对相邻时刻的数据进行关联建模，实现快速煤泥浮选尾矿灰分值的检测与提高检测的精度。