用于干燥雕白粉生产的搅拌控制方法及系统与流程

本技术涉及智能控制领域，且更为在本技术的实施例中，涉及一种用于干燥雕白粉生产的搅拌控制方法及系统。

背景技术：

1、雕白粉，化学名称为次硫酸氢钠甲醛，是一种重要的化工原料和还原剂。其在工业上有着广泛的应用，特别是在纺织、印染、造纸等行业中作为漂白剂和还原剂使用。为了进一步提升雕白粉的品质，公开号为cn117298618a的发明提出了一种无水无游离甲醛真空搅拌干燥雕白粉的生产方法及装置，其以焦亚硫酸钠替代氢氧化钠反应后制得次硫酸氢钠甲醛溶液。随后，溶液在密封浓缩机构中经加热搅拌蒸发成熔融体。熔融体再被引入真空状态的结晶机构内高速搅拌结晶为雕白粉。最后，完成的雕白粉经泄压排出并包装。

2、浓缩处理是雕白粉生产过程中的一个重要环节，其主要目的是通过去除溶液中的部分溶剂（如水），以提高目标产物——次硫酸氢钠甲醛溶液的浓度，以在后续的真空结晶步骤中形成更加均匀和高质量的晶体结构。具体地，上述专利中的浓缩处理过程是将合成的溶液倒入浓缩机构中，在密封状态下通过加热圈加热，同时利用球形浓缩件进行搅拌，使溶剂蒸发浓缩成熔融体。

3、在上述专利中球形浓缩件的搅拌转速是依据预先确定的参数来设置和控制的。然而，上述专利中静态设定搅拌转速的方式无法实时响应生产过程中的动态变化，以致难以自动调整以维持最优工艺条件。此外，简单的预设参数无法捕捉加热温度与搅拌转速之间的复杂动态关系，忽视了两者交互作用对产品质量的关键影响。例如，温度变化可能导致最佳搅拌转速偏离预设值，而静态控制无法感知并纠正这种偏差，从而影响最终产品的纯度和稳定性。

4、因此，期望一种优化的用于干燥雕白粉生产的搅拌控制方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本技术。本技术的实施例提供了一种用于干燥雕白粉生产的搅拌控制方法及系统。

2、根据本技术的一个方面，提供了一种用于干燥雕白粉生产的搅拌控制方法，其包括：

3、将焦亚硫酸钠溶解于冰水中并进行搅拌以得到搅拌后溶液；向所述搅拌后溶液中加入锌粉并升温后，再向升温后溶液中加入反应试剂并进行恒温反应以得到次硫酸氢钠甲醛溶液；对所述次硫酸氢钠甲醛溶液进行浓缩处理以得到浓缩次硫酸氢钠甲醛溶液；对所述浓缩次硫酸氢钠甲醛溶液进行真空结晶处理以得到雕白粉；对所述雕白粉进行泄压和包装处理以得到所述干燥雕白粉；对所述次硫酸氢钠甲醛溶液进行浓缩处理以得到浓缩次硫酸氢钠甲醛溶液，包括：

4、通过温度传感器和转速传感器分别采集加热圈的加热温度时序数据集和球形浓缩件的搅拌转速时序数据集；

5、将所述加热温度时序数据集和所述搅拌转速时序数据集分别进行格拉姆角场变换以得到加热温度映射格拉姆角场图像和搅拌转速映射格拉姆角场图像；

6、对所述加热温度映射格拉姆角场图像和所述搅拌转速映射格拉姆角场图像进行时序模式动态特征提取以得到加热温度时序动态模式特征和搅拌转速时序动态模式特征；

7、对所述加热温度时序动态模式特征和所述搅拌转速时序动态模式特征进行动态记忆注意力交互以得到热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征，并基于所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征，得到下一时间点的搅拌转速推荐解码值。

8、进一步地，对所述加热温度映射格拉姆角场图像和所述搅拌转速映射格拉姆角场图像进行时序模式动态特征提取以得到加热温度时序动态模式特征和搅拌转速时序动态模式特征，包括：将所述加热温度映射格拉姆角场图像和所述搅拌转速映射格拉姆角场图像通过基于多尺度卷积lstm的时序模式特征提取器以得到加热温度时序动态模式特征向量作为所述加热温度时序动态模式特征和搅拌转速时序动态模式特征向量作为所述搅拌转速时序动态模式特征。

9、进一步地，对所述加热温度时序动态模式特征和所述搅拌转速时序动态模式特征进行动态记忆注意力交互以得到热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征，并基于所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征，得到下一时间点的搅拌转速推荐解码值，包括：

10、对所述加热温度时序动态模式特征向量和所述搅拌转速时序动态模式特征向量进行动态记忆注意力交互以得到热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量作为所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征；

11、基于所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量，得到所述下一时间点的搅拌转速推荐解码值。

12、进一步地，对所述加热温度时序动态模式特征向量和所述搅拌转速时序动态模式特征向量进行动态记忆注意力交互以得到热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量，包括：

13、将所述加热温度时序动态模式特征向量和所述搅拌转速时序动态模式特征向量输入协同特征提取网络以得到加热温度-搅拌转速时序特征间隐性协同编码向量；

14、将所述加热温度-搅拌转速时序特征间隐性协同编码向量写入动态记忆单元以得到加热温度-搅拌转速时序动态键向量；

15、基于所述加热温度-搅拌转速时序动态键向量，分别对所述加热温度时序动态模式特征向量和所述搅拌转速时序动态模式特征向量进行特征注意力调制以得到优化后加热温度时序动态模式特征向量和优化后搅拌转速时序动态模式特征向量；

16、将所述优化后加热温度时序动态模式特征向量和所述优化后搅拌转速时序动态模式特征向量输入特征线性交互网络以得到所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量。

17、进一步地，基于所述加热温度-搅拌转速时序动态键向量，分别对所述加热温度时序动态模式特征向量和所述搅拌转速时序动态模式特征向量进行特征注意力调制以得到优化后加热温度时序动态模式特征向量和优化后搅拌转速时序动态模式特征向量，包括：

18、从所述动态记忆单元提取所述加热温度-搅拌转速时序动态键向量，并将所述加热温度时序动态模式特征向量和所述加热温度-搅拌转速时序动态键向量输入基于第一转换器结构的特征注意力调制模块以得到所述优化后加热温度时序动态模式特征向量；

19、从所述动态记忆单元提取所述加热温度-搅拌转速时序动态键向量，并将所述搅拌转速时序动态模式特征向量和所述加热温度-搅拌转速时序动态键向量输入基于第二转换器结构的特征注意力调制模块以得到所述优化后搅拌转速时序动态模式特征向量。

20、进一步地，将所述优化后加热温度时序动态模式特征向量和所述优化后搅拌转速时序动态模式特征向量输入特征线性交互网络以得到所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量，包括：计算所述优化后加热温度时序动态模式特征向量和所述优化后搅拌转速时序动态模式特征向量的按位置加权和以得到所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量；其中，所述优化后加热温度时序动态模式特征向量的加权系数和所述优化后搅拌转速时序动态模式特征向量的加权系数的加和值为一。

21、进一步地，基于所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量，得到所述下一时间点的搅拌转速推荐解码值，包括：将所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量通过基于解码器的搅拌控制器以得到所述下一时间点的搅拌转速推荐解码值。

22、进一步地，将所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量通过基于解码器的搅拌控制器以得到所述下一时间点的搅拌转速推荐解码值，包括：将所述解码器的解码权重矩阵与所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量进行相乘以得到解码后热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量，并对所述解码后热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征向量的所有特征值进行累加求和以得到所述下一时间点的搅拌转速推荐解码值。

23、根据本技术的另一方面，提供了一种用于干燥雕白粉生产的搅拌控制系统，用于执行上述的用于干燥雕白粉生产的搅拌控制方法，其包括：

24、干燥雕白粉生产数据采集模块，用于通过温度传感器和转速传感器分别采集加热圈的加热温度时序数据集和球形浓缩件的搅拌转速时序数据集；

25、格拉姆角场变换模块，用于将所述加热温度时序数据集和所述搅拌转速时序数据集分别进行格拉姆角场变换以得到加热温度映射格拉姆角场图像和搅拌转速映射格拉姆角场图像；

26、时序模式动态特征提取模块，用于对所述加热温度映射格拉姆角场图像和所述搅拌转速映射格拉姆角场图像进行时序模式动态特征提取以得到加热温度时序动态模式特征和搅拌转速时序动态模式特征；

27、动态记忆注意力交互模块，用于对所述加热温度时序动态模式特征和所述搅拌转速时序动态模式特征进行动态记忆注意力交互以得到热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征，并基于所述热效应-搅拌转速时序特征间细粒度交互特征，得到下一时间点的搅拌转速推荐解码值。

28、进一步地，所述时序模式动态特征提取模块，用于：将所述加热温度映射格拉姆角场图像和所述搅拌转速映射格拉姆角场图像通过基于多尺度卷积lstm的时序模式特征提取器以得到加热温度时序动态模式特征向量作为所述加热温度时序动态模式特征和搅拌转速时序动态模式特征向量作为所述搅拌转速时序动态模式特征。

29、与现有技术相比，本技术提供的一种用于干燥雕白粉生产的搅拌控制方法及系统，其通过分别采集加热圈的加热温度时序数据集和球形浓缩件的搅拌转速时序数据集，并采用基于深度学习的数据分析和处理技术将采集数据映射到格拉姆角场，接着进行时序模式动态提取，以此根据加热温度时序动态模式特征和搅拌转速时序动态模式特征之间的动态记忆注意力交互表示来智能地推荐下一时间点的搅拌转速值。通过该方式，能够实时监测加热温度和搅拌转速，并捕捉两者之间的复杂动态关系来自动调整搅拌转速以适应当前的最佳工艺条件，确保生产的连续性和稳定性。