印刷设备VOCs排放实时监测与控制方法及系统与流程

本发明涉及印刷机技术，尤其涉及印刷设备vocs排放实时监测与控制方法及系统。

背景技术：

1、vocs(挥发性有机化合物)是印刷行业排放的主要大气污染物之一，对环境和人体健康造成严重危害。传统的vocs治理方式主要采用末端治理的方法，如活性炭吸附、催化燃烧等，存在治理效率低、能耗高、运行成本大等问题。同时，由于印刷车间内vocs排放具有浓度变化大、时空分布不均匀等特点，传统的治理方式难以实现对vocs排放的精确控制和优化管理。

2、为了提高vocs治理的针对性和有效性，实现vocs排放的精细化管理，亟需开发一种印刷设备vocs排放实时监测与控制系统。目前，在vocs排放监测方面，已有一些研究采用便携式vocs检测仪对印刷车间内的vocs浓度进行定点、定时监测，但难以实现对vocs排放的全面、连续监控。在控制方面，现有的vocs治理设备大多采用单一的控制策略，如定时开关、恒定风量等，缺乏对vocs排放特性的自适应调控能力。

技术实现思路

1、本发明实施例提供印刷设备vocs排放实时监测与控制方法及系统，能够解决现有技术中的问题。

2、本发明实施例的第一方面，

3、提供印刷设备vocs排放实时监测与控制方法，包括：

4、获取印刷设备的实时运行参数，包括印刷速度、印刷材料类型和用量、承印物类型、油墨类型及用量、温度、湿度、车间空气流速中至少一种；基于所述实时运行参数，结合预设的多因素vocs排放数学模型，计算当前印刷设备的vocs实时排放量和排放速率；

5、实时检测印刷车间内多个区域的vocs浓度，识别浓度分布的空间特征，判断vocs排放的局部高浓度区域；将各区域检测到的vocs浓度与预设的多级vocs浓度阈值进行比较；

6、若任一区域vocs浓度超过对应级别的vocs浓度阈值，匹配预设的多种vocs处理工艺的处理效率曲线，协同控制多台vocs处理装置，所述vocs处理装置包括吸附装置、光催化装置、低温等离子体装置和生物洗涤塔中至少一种，实现分区域、分级别的定制化vocs处理。

7、在一种可选的实施方式中，

8、基于所述实时运行参数，结合预设的多因素vocs排放数学模型，计算当前印刷设备的vocs实时排放量和排放速率之前，所述方法还包括构建多因素vocs排放数学模型：

9、所述多因素vocs排放数学模型以神经网络为基础构建；

10、将所述实时运行参数作为所述多因素vocs排放数学模型的输入；其中，所述多因素vocs排放数学模型包括三层前馈神经网络模型，其中输入层节点数与实时运行参数的个数相同，隐藏层节点数通过网格搜索确定，输出层节点数为vocs排放量和排放速率的个数；

11、采用relu激活函数对隐藏层和输出层的输入进行非线性变换，使用加权均方误差作为损失函数，利用adam优化算法对神经网络模型进行训练，得到初始的多因素vocs排放数学模型；

12、在线获取最新的实时运行参数和vocs排放监测数据，将其加入到训练数据集中，触发多因素vocs排放数学模型的再训练，实现模型参数的动态更新；

13、在多因素vocs排放数学模型再训练过程中，引入遗忘因子衰减历史样本的权重，对每个历史数据样本，根据其产生的时间戳计算遗忘因子，遗忘因子随时间差的增大而指数衰减，时间常数控制遗忘速率；

14、将计算得到的遗忘因子引入加权均方误差损失函数，利用再训练后的多因素vocs排放数学模型，实时预测印刷设备的vocs排放量和排放速率。

15、在一种可选的实施方式中，

16、计算得到的遗忘因子引入加权均方误差损失函数如下公式所示：

17、

18、

19、其中，λi为第i个历史样本的遗忘因子，t为当前时间戳，ti为第i个样本的时间戳，τ为时间常数，控制遗忘速率；m为训练样本数，yi为第i个样本的真实vocs排放量或排放速率，为模型预测值。

20、在一种可选的实施方式中，

21、实时检测印刷车间内多个区域的vocs浓度，识别浓度分布的空间特征，判断vocs排放的局部高浓度区域包括：

22、在印刷车间的不同区域布设多个无线vocs传感器节点，每个传感器节点集成vocs浓度传感器、温湿度传感器、无线通信模块和微处理器，通过无线网络将采集的vocs浓度和环境参数实时传输至数据汇聚节点；

23、数据汇聚节点接收各传感器节点上传的数据并进行预处理和存储，将接收到的数据通过有线以太网实时传输至上位机；

24、上位机对接收到的vocs浓度和环境参数进行克里金空间插值，通过构建半变异函数描述数据点之间的空间相关性，对未知位置的vocs浓度进行加权求和估计，生成连续的vocs浓度分布图；

25、根据预设的vocs浓度预警阈值和报警阈值对浓度分布图进行逐点扫描，标记超过阈值的网格点，并使用区域生长算法将相邻的高浓度网格点合并为局部高浓度区域。

26、在一种可选的实施方式中，

27、上位机对接收到的vocs浓度和环境参数进行克里金空间插值，通过构建半变异函数描述数据点之间的空间相关性，对未知位置的vocs浓度进行加权求和估计，生成连续的vocs浓度分布图包括：

28、所述半变异函数如下公式所示：

29、

30、其中，h为数据点之间的距离，c0为块金值，c为基台值，a为变程；

31、进行克里金空间插值如下公式所示：

32、

33、其中，n为参与估计的已知数据点数量，qj为第j个数据点的权重系数，μ为拉格朗日乘子，hkj为第k个数据点和第j个数据点之间的距离，hk0为第k个数据点与待估计位置之间的距离。

34、在一种可选的实施方式中，

35、若任一区域vocs浓度超过对应级别的vocs浓度阈值，匹配预设的多种vocs处理工艺的处理效率曲线，协同控制多台vocs处理装置包括：

36、建立描述每一台vocs处理装置动态运行特性的动态模型；

37、将各个vocs处理装置视为分布式控制系统中的子系统，构建多台vocs处理装置的协同控制框架，每个子系统根据自身的动态模型和优化目标，在满足全局约束的条件下，独立进行运行参数的优化控制；

38、对于每一个子系统，设计基于动态模型的预测控制器，根据当前状态和未来的参考轨迹，预测未来一段时间内的最优控制序列，并将最优控制序列的第一个元素作为当前时刻的控制量输出；

39、基于权重分配的迭代协商算法，各子系统将优化结果发送给其他子系统，并根据接收到的反馈信息，调整自身权重系数，重复迭代直至达到共识解或预设次数。

40、本技术实施例的第二方面，

41、提供印刷设备vocs排放实时监测与控制系统，包括：

42、第一单元，用于获取印刷设备的实时运行参数，包括印刷速度、印刷材料类型和用量、承印物类型、油墨类型及用量、温度、湿度、车间空气流速中至少一种；基于所述实时运行参数，结合预设的多因素vocs排放数学模型，计算当前印刷设备的vocs实时排放量和排放速率；

43、第二单元，用于实时检测印刷车间内多个区域的vocs浓度，识别浓度分布的空间特征，判断vocs排放的局部高浓度区域；将各区域检测到的vocs浓度与预设的多级vocs浓度阈值进行比较；

44、第三单元，用于若任一区域vocs浓度超过对应级别的vocs浓度阈值，匹配预设的多种vocs处理工艺的处理效率曲线，协同控制多台vocs处理装置，所述vocs处理装置包括吸附装置、光催化装置、低温等离子体装置和生物洗涤塔中至少一种，实现分区域、分级别的定制化vocs处理。

45、本发明实施例的第三方面，

46、提供一种电子设备，包括：

47、处理器；

48、用于存储处理器可执行指令的存储器；

49、其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。

50、本发明实施例的第四方面，

51、提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。

52、通过获取印刷设备的实时运行参数，结合预设的多因素vocs排放数学模型，可以准确计算出印刷设备的vocs实时排放量和排放速率，为后续的vocs处理提供精确的数据支持，有助于提高vocs处理的针对性和有效性。

53、通过实时检测印刷车间内多个区域的vocs浓度，识别浓度分布的空间特征，可以及时发现vocs排放的局部高浓度区域，为实现分区域、分级别的定制化vocs处理奠定基础。

54、将各区域检测到的vocs浓度与预设的多级vocs浓度阈值进行比较，可以根据不同区域的vocs浓度水平，动态调整vocs处理策略，实现更加精细化、差异化的vocs控制，避免"一刀切"式的处理方式，提高vocs治理的整体效率。

55、当某一区域vocs浓度超过对应级别的阈值时，通过匹配预设的多种vocs处理工艺的处理效率曲线，协同控制多台不同类型的vocs处理装置，可以针对不同浓度水平和成分特点的vocs，选择最优的处理工艺组合，发挥不同处理技术的协同增效作用，显著提升vocs去除效率。

56、采用吸附装置、光催化装置、低温等离子体装置和生物洗涤塔等多种vocs处理装置协同工作，可以充分利用不同处理技术的优势，实现vocs的多途径、深度处理，有效降低vocs排放浓度，减少对环境和人体健康的危害。