一种用于三级分选机的智能识别系统的制作方法

本发明涉及分选机，具体为一种用于三级分选机的智能识别系统。

背景技术：

1、三级分选机是一种用于从原料中分离不同材料的设备，广泛应用于废弃物处理、矿石加工、再生资源回收等领域。传统的三级分选机存在一些问题，包括但不限于数据采集不全面、人工干预频繁以及缺乏实时优化能力。

2、传统分选机通常依赖有限的传感器数据进行分类，无法全面捕捉物料的多维特征，导致分类准确性不高。此外，需要频繁的人工干预和参数调整，无法实现智能化的自动分选决策，影响了整个分选过程的效率。同时，缺乏实时的反馈机制和自适应调节功能，无法根据实际情况动态调整工作参数，影响了系统的稳定性和适应性。

3、为此，本领域技术人员提供一种用于三级分选机的智能识别系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于三级分选机的智能识别系统，解决了传统分选机数据采集不全面、人工干预频繁以及缺乏实时优化能力的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于三级分选机的智能识别系统，包括多维传感器模块、数据预处理模块、智能识别算法模块、分选决策与控制模块、反馈机制模块、人机交互界面模块；

3、所述多维传感器模块负责多角度、多维度的数据采集，捕捉物料特征；

4、所述数据预处理模块可以将传感器采集的数据进行清洗、处理和转换；

5、所述智能识别算法模块利用机器学习和深度学习技术，对数据进行分析和识别；

6、所述分选决策与控制模块用于根据智能识别算法的结果，制定分选策略并实时控制分选机的运行；

7、所述反馈机制模块，用于不断优化参数和系统反馈；

8、所述人机交互界面模块，为操作人员提供直观友好的界面，使其能够监控系统运行状态、调整参数设置。

9、优选的，所述多维传感器模块包括传感器选择和布置单元、传感器校准和维护单元、故障检测和报警单元；

10、所述传感器选择和布置单元，负责选择合适的传感器类型，并进行优化的布置；

11、所述传感器校准和维护单元，负责传感器的校准工作，保证传感器输出的数据准确性，并进行定期维护；

12、所述故障检测和报警单元，用于监测传感器工作状态，及时检测传感器故障，并触发相应的报警系统。

13、优选的，所述数据预处理模块包括图像处理单元、数据清洗单元、特征提取器；

14、所述图像处理单元，负责处理传感器获取的图像数据；

15、所述数据清洗单元，用于对传感器采集的数据进行清洗和预处理，采用z-score异常值处理算法，其函数表达式为：其中：(xi)是数据集x中的第i个数据点，(mean(x))是数据集x中所有数据点的均值，(std(x))数据集x中所有数据点的标准差，通过计算每个数据点的z-score(z值)，来判断数据点是否偏离数据集均值的程度；

16、所述特征提取器，通过对预处理后的数据进行特征提取，识别出关键的特征信息，为智能识别算法提供更有价值的数据，帮助系统准确地进行物料分类和分选，采用主成分分析算法(pca)，其函数表达式为：extractfeatures(x,k)＝x×v:,1:k，其中：(x)是原始数据矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征，(k)是想要保留的主成分数量，(v:,1:k)包含了数据(x)在前(k)个主成分上的投影。

17、优选的，所述智能识别算法模块包括神经网络模型、机器学习算法；

18、所述神经网络模型，用于处理图像或序列数据；

19、所述机器学习算法，利用机器学习算法对数据进行分析和识别。

20、优选的，所述分选决策与控制模块包括智能决策算法单元、决策器单元、控制器单元；

21、所述智能决策算法单元，负责分析数据、识别物料特征、制定分类决策和优化分选策略，算法采用随机森林算法，其表达式为：在这里：(f(x))是智能决策算法单元的预测函数，用于对物料特征进行识别和分类，(n)是随机森林中决策树的数量，代表多个决策树的集成学习，(fi(x))是第(i)个决策树的预测函数，用于单独对物料特征进行分类决策；

22、所述决策器单元，根据智能识别算法模块输出的结果，做出垃圾物品的分选决策；

23、所述控制器单元，根据决策结果生成相应的控制信号，控制分选机的执行动作。

24、优选的，所述反馈机制模块包括反馈传感器、反馈分析单元、自适应单元；

25、所述反馈传感器，用于实时监测和采集三级分选机操作过程中的反馈数据；

26、所述反馈分析单元，用于对反馈传感器获取的数据进行分析和处理；

27、所述自适应单元，根据反馈分析单元提供的信息和使用pid控制算法，可以动态调整三级分选机的工作参数和策略。

28、优选的，所述人机交互界面模块包括用户界面单元、控制面板单元；

29、所述用户界面单元，提供直观的图形化界面和操作按钮，方便操作者监控系统状态和执行操作；

30、所述控制面板单元，用于调节系统参数和控制运行，使操作者能够精确控制三级分选机的智能识别系统。

31、优选的，所述自适应单元采用pid控制算法，其表达式为：其中：(u(t))代表pid控制器的输出，即用于调节三级分选机工作参数的控制量，(e(t))表示当前时刻的误差，即期望值与实际值之间的差异，(kp)为比例增益，用于调节比例控制的影响程度，(ki)为积分增益，用于调节积分控制的影响程度，(kd)为微分增益，用于调节微分控制的影响程度；(t)为时间，表示误差的积分，有助于消除系统静差，表示误差的导数，有助于预测误差变化趋势。

32、优选的，所述多维传感器模块、数据预处理模块、智能识别算法模块、分选决策与控制模块、反馈机制模块和人机交互界面模块之间通过数据流和接口进行连接，数据在模块之间流动，每个模块负责特定的任务，并将处理后的数据传递给下一个模块，接口和通信协议确保模块之间能够有效地交换信息和指令。

33、本发明提供了一种用于三级分选机的智能识别系统。具备以下有益效果：

34、1、本发明通过多维传感器模块全面、准确的多维数据采集，数据预处理模块的数据清洗和转换以及智能识别算法模块的机器学习和深度学习技术，系统能够更准确地识别和分类物料，从而提高分选准确性和效率。

35、2、本发明中分选决策与控制模块利用智能识别算法的结果，实时制定分选策略并控制分选机的运行，从而实现自动化的分选决策，减少人为干预，提高整个分选过程的效率。

36、3、本发明中反馈机制模块通过实时监测和采集三级分选机操作过程中的反馈数据，并结合自适应单元使用pid控制算法，可以动态调整三级分选机的工作参数和策略，实现对物料分类和分选过程的实时优化和调节，进而提高了系统的稳定性和适应性。

技术特征：

1.一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，包括多维传感器模块、数据预处理模块、智能识别算法模块、分选决策与控制模块、反馈机制模块、人机交互界面模块；

2.根据权利要求1所述的一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，所述多维传感器模块包括传感器选择和布置单元、传感器校准和维护单元、故障检测和报警单元；

3.根据权利要求1所述的一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括图像处理单元、数据清洗单元、特征提取器；

4.根据权利要求1所述的一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，所述智能识别算法模块包括神经网络模型、机器学习算法；

5.根据权利要求1所述的一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，所述分选决策与控制模块包括智能决策算法单元、决策器单元、控制器单元；

6.根据权利要求1所述的一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，所述反馈机制模块包括反馈传感器、反馈分析单元、自适应单元；

7.根据权利要求1所述的一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，所述人机交互界面模块包括用户界面单元、控制面板单元；

8.根据权利要求4所述的一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，所述机器学习算法包括支持向量机(svm)算法，其表达式为：[y＝sign(w·x+b)]，其中：(y)是系统输出的类别标签，(x)是系统输入的特征向量矩阵，(w)是超平面的法向量，(b)是偏置项。

9.根据权利要求6所述的一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，所述自适应单元采用pid控制算法，其表达式为：其中：(u(t))代表pid控制器的输出，即用于调节三级分选机工作参数的控制量，(e(t))表示当前时刻的误差，即期望值与实际值之间的差异，(kp)为比例增益，用于调节比例控制的影响程度，(ki)为积分增益，用于调节积分控制的影响程度，(kd)为微分增益，用于调节微分控制的影响程度；(t)为时间，表示误差的积分，有助于消除系统静差，表示误差的导数。

10.根据权利要求1所述的一种用于三级分选机的智能识别系统，其特征在于，所述多维传感器模块、数据预处理模块、智能识别算法模块、分选决策与控制模块、反馈机制模块和人机交互界面模块之间通过数据流和接口进行连接，数据在模块之间流动，每个模块负责特定的任务，并将处理后的数据传递给下一个模块，接口和通信协议确保模块之间能够有效地交换信息和指令。

技术总结本申请涉及分选机技术领域，公开了一种用于三级分选机的智能识别系统，包括多维传感器模块、数据预处理模块、智能识别算法模块、分选决策与控制模块、反馈机制模块、人机交互界面模块，所述多维传感器模块负责多角度、多维度的数据采集，捕捉物料特征。通过多维传感器模块全面、准确的多维数据采集，数据预处理模块的数据清洗和转换以及智能识别算法模块的机器学习和深度学习技术，系统能够更准确地识别和分类物料，从而提高分选准确性和效率，分选决策与控制模块利用智能识别算法的结果，实时制定分选策略并控制分选机的运行，从而实现自动化的分选决策，减少人为干预，提高整个分选过程的效率。技术研发人员：倪友稳,王斌,倪亚受保护的技术使用者：合肥奥博特自动化设备有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/18