【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能控制领域，且更为具体地，涉及一种石英砂煅烧设备及其方法。
技术介绍
1、石英砂是一种由石英颗粒组成的沉积岩矿物，具有高硬度、耐高温、耐腐蚀等特性，在多个领域都有广泛的应用。石英砂煅烧是指对石英砂进行高温加热处理的过程，通过煅烧可以改变石英砂的物理和化学性质，使其适用于特定的工业应用。
2、在工业生产中，通常将石英砂倒入煅烧炉中进行处理。然而，这种方式会使石英砂在加热过程中难以均匀加热，导致靠近筒壁和远离筒壁的石英砂煅烧程度差异较大，造成煅烧不均匀的问题，此时需要通过延长煅烧时间以确保石英砂的充分煅烧。
3、因此，期待一种优化的石英砂煅烧设备，它可以通过对煅烧过程进行监控，实时调整煅烧的加热功率值，以达到最好的煅烧效果。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种石英砂煅烧设备及其方法，其采用基于深度学习的人工智能控制技术，通过对石英砂的煅烧过程进行监控，并根据石英砂煅烧的情况来调整加热丝功率，以实现石英砂达到最好煅烧效果的目的。这样，实时动态调整加热丝的功率，提高煅烧的一致性和效率，可以有效改善石英砂的生产质量和生产效益。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种石英砂煅烧设备，其包括：
3、加热数据获取模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的加热丝的加热功率值以及所述多个预定时间点的石英砂煅烧设备的热力图；
4、热力图编码模块，用于将所述多个预定时间点的石英砂煅烧设备的热力
5、热力图动态特征提取模块，用于将所述多个空间结构热力特征图通过使用时间注意力机制的第二卷积神经网络以得到空间结构热力变化特征图；
6、池化模块，用于对所述空间结构热力变化特征图进行沿通道维度的各个特征矩阵进行池化以得到空间结构热力变化特征向量；
7、加热功率编码模块，用于将所述多个预定时间点的加热丝的加热功率值按照时间维度排列成加热功率输入向量后输入包含第一卷积层和第二卷积层的多尺度卷积结构以得到加热功率特征向量，其中所述第一卷积层和所述第二卷积层使用不同长度的一维卷积核；
8、融合模块，用于对所述空间结构热力变化特征向量和所述加热功率特征向量进行插值秩序化融合以得到融合特征向量；
9、分类特征生成模块，用于计算所述融合特征向量与其自身转置的乘积以得到分类特征矩阵；
10、加热功率调控方向模块，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加热丝的加热功率值应增大或应减小或应保持不变。
11、在上述石英砂煅烧设备中，所述热力图编码模块，包括：卷积编码单元，用于将所述多个预定时间点的石英砂煅烧设备的热力图中各个预定时间点的石英砂煅烧设备的热力图分别通过所述第一卷积神经网络的卷积编码部分以得到多个高维特征图；空间注意力单元，用于将所述多个高维特征图中各个高维特征图分别输入所述第一卷积神经网络的空间注意力部分以得到多个空间注意图；注意力施加单元，用于分别计算所述多个空间注意图和所述多个高维特征图中每组对应的高维特征图之间的按位置点乘以得到所述多个空间结构热力特征图。
12、在上述石英砂煅烧设备中，所述热力图动态特征提取模块，包括：相邻热力特征图提取单元，用于从所述多个空间结构热力特征图中提取相邻的第一空间结构热力特征图和第二空间结构热力特征图；第一卷积编码单元，用于将所述第一空间结构热力特征图和所述第二空间结构热力特征图分别通过所述第二卷积神经网络的第一卷积层和第二卷积层以得到第一卷积特征图和第二卷积特征图；时间注意力单元，用于计算所述第一卷积特征图和所述第二卷积特征图之间的按位置点乘以得到时间注意力图；注意力激活单元，用于将所述时间注意力图输入softmax激活函数以得到时间注意力特征图；第二卷积编码单元，用于将所述第二空间结构热力特征图通过所述第二卷积神经网络的第三卷积层以得到第三卷积特征图；按位置点乘计算单元，用于计算所述第三卷积特征图和所述时间注意力特征图之间的按位置点乘以得到对应于所述第二空间结构热力特征图的时间注意力特征图。
13、在上述石英砂煅烧设备中，所述加热功率编码模块，包括：第一尺度加热功率特征提取单元，用于将所述加热功率输入向量输入所述多尺度卷积结构的第一卷积层以得到第一尺度加热功率特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；第二尺度加热功率特征提取单元，用于将所述加热功率输入向量输入所述多尺度卷积结构的第二卷积层以得到第二尺度加热功率特征向量，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；多尺度特征级联单元，用于将所述第一尺度加热功率特征向量和所述第二尺度加热功率特征向量进行级联以得到所述加热功率特征向量。
14、在上述石英砂煅烧设备中，所述融合模块，包括：按位置差分计算单元，用于计算所述空间结构热力变化特征向量和所述加热功率特征向量之间的按位置差分以得到差分特征向量；按位置加权计算单元，用于计算所述空间结构热力变化特征向量和所述加热功率特征向量之间的按位置加权以得到点加特征向量；余弦相似度计算单元，用于计算所述差分特征向量和所述点加特征向量之间的余弦相似度；融合特征向量生成单元，用于以所述差分特征向量和所述点加特征向量之间的余弦相似度作为权重参数，融合所述空间结构热力变化特征向量和所述加热功率特征向量以得到所述融合特征向量。
15、在上述石英砂煅烧设备中，所述融合特征向量生成单元，用于：以如下融合公式来融合所述空间结构热力变化特征向量和所述加热功率特征向量以得到所述融合特征向量；其中，所述融合公式为：
16、vi＝αv1+(1-α)v2
17、v1表示所述空间结构热力变化特征向量，v2表示所述加热功率特征向量，α表示权重参数，vi表示所述融合特征向量。
18、在上述石英砂煅烧设备中，所述加热功率调控方向模块，包括：矩阵展开单元，用于将所述分类特征矩阵按照行向量或列向量展开为分类特征向量；全连接单元，用于使用所述分类器的全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到全连接编码特征向量；概率化单元，用于将所述全连接编码特征向量输入所述分类器的softmax分类函数以得到所述分类特征矩阵归属于各个分类标签的概率值，所述分类标签包括用于表示当前时间点的加热丝的加热功率值应增大和用于表示当前时间点的加热丝的加热功率值应减小和用于表示当前时间点的加热丝的加热功率值应保持不变；分类单元，用于将所述概率值中最大者对应的分类标签确定为所述分类结果。
19、根据本申请的另一方面，提供了一种石英砂煅烧设备的控制方法，其包括：
20、获取预定时间段内多个预定时间点的加热丝的加热功率值以及所述多个预定时间点的石英砂煅烧设备的热力图；
21、将所述多个预定时间点的石英砂煅烧设备本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种石英砂煅烧设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述热力图编码模块，包括：
3.根据权利要求2所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述热力图动态特征提取模块，包括：
4.根据权利要求3所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述加热功率编码模块，包括：
5.根据权利要求4所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述融合模块，包括：
6.根据权利要求5所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述融合特征向量生成单元，用于：以如下融合公式来融合所述空间结构热力变化特征向量和所述加热功率特征向量以得到所述融合特征向量；
7.根据权利要求6所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述加热功率调控方向模块，包括：
8.一种石英砂煅烧设备的控制方法，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的石英砂煅烧设备的控制方法，其特征在于，将所述多个预定时间点的石英砂煅烧设备的热力图分别通过使用空间注意力机制的第一卷积神经网络以得到多个空间结构热力特征图，包括：
10.根据
...【技术特征摘要】
1.一种石英砂煅烧设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述热力图编码模块，包括：
3.根据权利要求2所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述热力图动态特征提取模块，包括：
4.根据权利要求3所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述加热功率编码模块，包括：
5.根据权利要求4所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述融合模块，包括：
6.根据权利要求5所述的石英砂煅烧设备，其特征在于，所述融合特征向量生成单元，用于：以如下融合公式来融合所述空间结构热力变化特征向量和所述加热功率特征向量以得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁加西，杨来淼，于胜哲，
申请(专利权)人：安徽昌兴硅砂有限公司，
类型：发明
国别省市：
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