耐火砖泥料温度实时检测调控系统及检测调控方法与流程

本发明涉及耐火砖泥料，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。

背景技术：

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，本发明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、本发明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，保持泥料温度和黏度处于最佳平衡状态，具体包括：

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，保持泥料温度和黏度处于最佳平衡状态；

43、生产环境参数集成监测模块：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；

44、异常情况自动识别与处理模块：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。

45、本发明的有益效果：

46、本发明，通过实时监测泥料的温度和黏度数据，结合深度信念网络模型进行关联分析和动态调控，能够精确捕捉泥料温度与黏度之间的复杂关系，实现温度与黏度的最佳平衡状态，通过自动调节加热或冷却设备的运行状态，提高了生产过程的智能化程度，有效减少了人为干预，大幅提高了生产效率和产品质量的一致性。

47、本发明，通过采集生产过程中的湿度、设备负载和外界温度，并将这些参数与泥料温度和黏度关联调控模型相结合，进行实时优化调控策略，确保生产设备在复杂的环境条件下依然能够稳定运行，有效降低了环境波动对产品质量的影响，提升了生产过程的稳定性和可靠性。

48、本发明，通过异常情况自动识别与应急处理机制，能够实时监测泥料生产中的温度和黏度异常情况，并在出现局部过热或黏度失控时，自动触发应急处理，防止异常影响产品质量，通过降低设备功率或延长冷却时间等方式，系统能够快速响应并修正异常，保障了生产流程的连续性和高效性。