基于沥青加热设备的智能电气控制系统及方法与流程

本发明涉及智能控制，尤其涉及一种基于沥青加热设备的智能电气控制系统及方法。

背景技术：

1、在现代工业过程中，沥青加热设备是关键的组成部分，尤其是在道路建设、建材生产等领域。这些设备需要高效、稳定地运行，以满足生产需求和节能减排的标准。然而，由于环境条件的不断变化和设备本身的运行特性，保持设备运行的最优状态面临着多重挑战。传统的控制系统往往采用固定的控制策略，缺乏对环境变化和设备状态波动的适应性，这限制了设备运行效率的提高和能源利用的优化。同时，故障诊断通常依赖于定期检查或操作人员的经验判断，这不仅效率低下，而且可能延误故障处理的最佳时机。

2、对于智能电气控制的方法有很多，我国发明专利“一种沥青路面加热机一键施工智能控制系统及方法”，申请号：“cn202010840844.2”，主要包括：操作系统，用于向控制器发送就位指令或收工指令；信号采集系统，用于采集前部加热墙、中部加热墙和后部加热墙的当前姿态信息；控制器，根据操作系统发送的就位指令或收工指令、以及信号采集系统实时采集到的前部加热墙、中部加热墙和后部加热墙的当前姿态信息，按照设定程序向前部加热墙油缸动作组件、中部加热墙油缸动作组件和后部加热墙油缸动作组件发送动作指令；前部加热墙油缸动作组件，根据动作指令驱动前部加热墙完成就位动作或收工动作；中部加热墙油缸动作组件，根据动作指令驱动中部加热墙完成就位动作或收工动作；后部加热墙油缸动作组件，根据动作指令驱动后部加热墙完成就位动作或收工动作。

3、但上述技术至少存在如下技术问题：对智能电气控制系统的控制准确性和自适应性较差的技术问题。

技术实现思路

1、本发明通过提供一种基于沥青加热设备的智能电气控制系统及方法，解决了智能电气控制系统的控制准确性和自适应性较差的技术问题，实现了提升能量回收效率，提高沥青加热设备运行的稳定性和安全性的技术效果。

2、本发明提供了一种基于沥青加热设备的智能电气控制系统及方法，具体包括以下技术方案：

3、一种基于沥青加热设备的智能电气控制系统，包括以下部分：

4、环境感知功能模块，数据分析与优化模块，自适应控制模块，能量回收模块，故障诊断与预防模块；

5、所述环境感知功能模块，用于获取环境参数和设备运行参数的原始数据，并对原始数据进行初步处理、融合处理以及标准化处理，得到初步特征集，并将初步特征集发送至数据分析和优化模块；

6、所述数据分析与优化模块，对初步特征集进行分析并进行特征协同优化，得到分析结果，基于分析结果确定优化策略和控制参数，并将优化策略和控制参数发送至自适应控制模块；

7、所述自适应控制模块，基于数据分析与优化模块的优化策略和控制参数，引入智能调控量化参数，得到调整后的控制参数，进而基于调整后的控制参数生成控制指令，调整沥青加热设备控制参数，进而实现智能电气控制；

8、所述能量回收模块，用于捕获智能电气控制加热过程的余热，将捕获的余热转化为电能，并向智能电气控制系统提供能源；

9、所述故障诊断与预防模块，获取各模块的运行数据和状态信息，持续监控智能电气控制系统的系统性能，使用预测性维护算法识别故障，根据故障识别结果进行故障预警并提出维护建议。

10、一种基于沥青加热设备的智能电气控制方法，应用于所述的一种基于沥青加热设备的智能电气控制系统，包括以下步骤：

11、s1. 获取并初步处理环境参数和设备运行参数的原始数据，并通过智能识别神经网络学习算法对初步处理后的环境参数和设备运行参数数据进行分析；对初步处理后的环境参数和设备运行参数数据进行融合处理和标准化处理，得到初步特征集；再引入同步相关性分析算法和综合特征协同优化法，得到协同优化特征集；基于协同优化特征集确定优化策略和控制参数；

12、s2. 基于优化策略和控制参数，引入智能调控量化参数，得到调整后的特征集，基于调整后的特征集得到调整后的控制参数；基于调整后的控制参数生成控制指令，动态调整沥青加热设备控制参数，实现智能电气控制；在调整沥青加热设备控制参数的过程中，引入自适应约束算法；

13、s3.捕获智能电气控制加热过程的余热，将捕获的余热转化为电能，同时获取智能电气控制系统各模块的运行数据和状态信息，并持续监控智能电气控制系统的系统性能，进而使用预测性维护算法识别故障，根据故障识别结果进行故障预警并提出维护建议。

14、优选的，所述s1，具体包括：

15、在智能识别神经网络学习算法的实现过程中，采用同步相关性分析算法分析环境参数和设备运行参数与智能电气控制系统目标参数的相关性，得到潜在的优化点。

16、优选的，所述s1，具体包括：

17、将初步特征集与潜在的优化点合并，得到综合特征集；在综合特征协同优化法的实现过程中，根据综合特征集构建特征协同矩阵，再基于特征协同矩阵，得到协同优化特征集。

18、优选的，所述s2，具体包括：

19、在实现智能电气控制的过程中，利用智能调控量化参数对协同优化特征集进行优化，得到调整后的特征集。

20、优选的，所述s2，具体包括：

21、将调整后的特征集输入智能识别神经网络学习算法中的优化建议层，得到调整后的控制参数。

22、优选的，所述s3，具体包括：

23、在捕获智能电气控制加热过程的余热的过程中，引入热能动态优化算法，动态调整捕获策略。

24、本发明的技术方案的有益效果：

25、1、本发明通过使用智能识别神经网络学习算法和同步相关性分析算法，能够有效地识别操作模式和潜在的优化点；通过引入综合特征协同优化法和特征协同矩阵，能够更全面地反映设备性能状态和特征之间的协同效应，提高了性能评估的准确性，还使优化策略的制定更加高效，确保了沥青加热设备运行的最优状态；基于综合分析层的输出，通过一系列全连接网络映射分析结果到具体的优化策略，并利用梯度下降法实现参数调整建议，能够动态调整沥青加热设备的控制参数，提升了能量回收效率，确保了沥青加热设备运行的稳定性和安全性。

26、2、本发明通过引入智能调控量化参数，并在智能电气控制系统中通过智能调控量化参数实现动态调整，智能电气控制系统能够根据实时的运行状态和外部环境条件动态优化控制参数，显著提高了智能电气控制系统对于变化的响应性和控制的精确性，确保沥青加热设备能够在各种工况下高效稳定地运行；通过引入自适应约束算法，在动态调整控制参数时，始终考虑沥青加热设备的工作特性和安全标准，确保即使在极端条件下，沥青加热设备也能在安全和稳定的范围内运行，提高了智能电气控制系统的可靠性；综合智能调控量化参数和自适应约束算法，提高了智能电气控制系统的自主性，能够根据环境和沥青加热设备状态自动优化运行策略，实现真正的智能电气控制。

技术特征：

1.一种基于沥青加热设备的智能电气控制系统，其特征在于，包括以下部分：

2.一种基于沥青加热设备的智能电气控制方法，应用于权利要求1所述的一种基于沥青加热设备的智能电气控制系统，其特征在于，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述基于沥青加热设备的智能电气控制方法，其特征在于，所述s1，具体包括：

4.根据权利要求3所述基于沥青加热设备的智能电气控制方法，其特征在于，所述s1，具体包括：

5.根据权利要求2所述基于沥青加热设备的智能电气控制方法，其特征在于，所述s2，具体包括：

6.根据权利要求5所述基于沥青加热设备的智能电气控制方法，其特征在于，所述s2，具体包括：

7.根据权利要求2所述基于沥青加热设备的智能电气控制方法，其特征在于，所述s3，具体包括：

技术总结本发明涉及智能控制技术领域，尤其涉及一种基于沥青加热设备的智能电气控制系统及方法。首先，获取环境参数和设备运行参数的原始数据，对原始数据进行处理得到初步特征集，并对初步特征集进行分析和特征协同优化，得到分析结果，基于分析结果确定优化策略和参数；其次，基于优化策略和参数，引入智能调控量化参数，调整沥青加热设备控制参数，进而实现智能电气控制；然后，捕获智能电气控制加热过程的余热，将其转化为电能，同时获取模块的运行数据和状态信息，持续监控智能电气控制系统的系统性能，使用预测性维护算法识别故障，根据识别结果进行故障预警并提出维护建议。本发明解决了智能电气控制系统的控制准确性和自适应性较差的问题。技术研发人员：顾锡君,顾锡高,周洪彬,顾锦花受保护的技术使用者：无锡佳能工程机械有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15