[发明专利]用于石油助剂生产的控制系统及其方法有效
申请号: | 202310333121.7 | 申请日: | 2023-03-31 |
公开(公告)号: | CN116048031B | 公开(公告)日: | 2023-08-04 |
发明(设计)人: | 周龙龙;张静;王倩;上官国青;尹周 | 申请(专利权)人: | 克拉玛依市蓝润环保科技有限责任公司 |
主分类号: | G05B19/418 | 分类号: | G05B19/418;G06V20/52;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82 |
代理公司: | 新疆融科知识产权代理事务所(普通合伙) 65115 | 代理人: | 凡椰子 |
地址: | 834000 新疆维吾尔自治区克拉玛依市*** | 国省代码: | 新疆;65 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 石油 助剂 生产 控制系统 及其 方法 | ||
1.一种用于石油助剂生产的控制系统,其特征在于,包括:
过程监控模块,用于获取预定时间段内多个预定时间点的搅拌角度和所述多个预定时间点的搅拌原料的检测图像;
搅拌角度时序特征提取模块,用于将所述多个预定时间点的搅拌角度按照时间维度排列为搅拌角度输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到搅拌角度特征向量;
搅拌原料状态特征提取模块,用于将所述多个预定时间点的搅拌原料的检测图像分别通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到多个搅拌原料状态特征向量;
搅拌原料状态时序关联模块,用于将所述多个搅拌原料状态特征向量通过基于转换器的上下文编码器以得到搅拌原料状态时序语义特征向量;
响应性估计模块,用于计算所述搅拌原料状态时序语义特征向量相对于所述搅拌角度特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵;以及
控制结果生成模块,用于将所述分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示当前时间点的搅拌角度应增大或应减小;
其中,所述控制结果生成模块,包括:
特征矩阵展开单元,用于将所述分类特征矩阵按照行向量或者列向量展开为分类特征向量;
结构优化单元,用于以如下公式对所述分类特征向量进行向量的有序希尔伯特完备化以得到优化分类特征向量,其中,所述公式为:
其中,V和V'分别是所述分类特征向量和所述优化分类特征向量,表示所述分类特征向量的二范数的平方,Vorder是所述分类特征向量的各特征值按大小次序排列的有序向量,且所述分类特征向量是列向量形式,表示向量相乘,⊙表示按位置点乘;
在以上公式中,通过将有序向量映射到由向量的自内积定义的希尔伯特空间内,可以实现特征集合的数值关系在一致性空间内的有意义的度量,以此为基础通过与特征向量的相对位置嵌入构造具有正交性结构的特征空间,并基于向量查询对特征向量的高维流形进行特征空间内的结构完备化,可以避免由于模糊化结构降低所述分类特征矩阵的表达确定性,从而增大所述分类特征矩阵通过分类器得到的分类结果的准确性;以及
分类结果生成单元,用于将所述优化分类特征向量通过所述分类器以得到所述分类结果。
2.根据权利要求1所述的用于石油助剂生产的控制系统,其特征在于,所述多尺度邻域特征提取模块,包括:相互并行的第一卷积层和第二卷积层,以及,与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的多尺度融合层,其中,所述第一卷积层和所述第二卷积层使用具有不同尺度的一维卷积核。
3.根据权利要求2所述的用于石油助剂生产的控制系统,其特征在于,所述搅拌角度时序特征提取模块,包括:
第一尺度特征提取单元,用于使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以如下公式对所述搅拌角度输入向量进行一维卷积编码以得到第一尺度搅拌角度特征向量,其中,所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核;
其中,所述公式为:
其中,a为第一卷积核在x方向上的宽度、F()为第一卷积核参数向量、G(x-a)为与卷积核函数运算的局部向量矩阵,w为第一卷积核的尺寸,X表示所述搅拌角度输入向量;
第二尺度特征提取单元,用于使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以如下公式对所述搅拌角度输入向量进行一维卷积编码以得到第二尺度搅拌角度特征向量,其中,所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核,所述第一长度不同于所述第二长度;
其中,所述公式为:
其中,b为第二卷积核在x方向上的宽度、F()为第二卷积核参数向量、G(x-b)为与卷积核函数运算的局部向量矩阵,m为第二卷积核的尺寸,X表示所述搅拌角度输入向量;以及
级联单元,用于将所述第一尺度搅拌角度特征向量和所述第二尺度搅拌角度特征向量进行级联以得到所述搅拌角度特征向量。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于克拉玛依市蓝润环保科技有限责任公司,未经克拉玛依市蓝润环保科技有限责任公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310333121.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。