CN115309215A - 氟化铵制备用的自动配料控制系统及其控制方法 - Google Patents

氟化铵制备用的自动配料控制系统及其控制方法 Download PDF

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CN115309215A CN202210939857.4A CN202210939857A CN115309215A CN 115309215 A CN115309215 A CN 115309215A CN 202210939857 A CN202210939857 A CN 202210939857A CN 115309215 A CN115309215 A CN 115309215A
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Abstract

本申请涉及智能制造领域，其具体地公开了一种氟化铵制备用的自动配料控制系统及其控制方法，其通过采用人工智能控制技术，从液氨的流速值、无水氟化氢的流速值、反应温度值和反应液PH值出发，利用深度神经网络模型来挖掘出各个数据在时序维度上的隐含特征关联信息，并利用贝叶斯来融合所述各个数据的关联特征信息以对于所述液氨与所述无水氟化氢加入反应槽中的流速进行实时动态地控制，进而提高反应的效率以及产品的质量。

Description

氟化铵制备用的自动配料控制系统及其控制方法
技术领域
本发明涉及智能制造领域，且更为具体地，涉及一种氟化铵制备用的自动配料控制系统及其控制方法。
背景技术
氟化铵，分子式为NH4F，相对分子质量37.04，相对密度为1.015(25℃)，无色叶状或针状结晶，升华后为六角柱状晶体；易潮解易结块，可溶于冷水，微溶于醇，不溶于丙酮和液氨。受热或遇热水即分解失去氨转化成更稳定的氟化铵。氟化铵用途广泛，如作为玻璃刻蚀剂、金属表面的化学抛光剂、木材及酿酒防腐剂、消毒剂、纤维的媒染剂及提取稀有元素的溶剂等，还可作为化学分析中离子检测的掩蔽剂、酿酒的消毒剂、防腐剂、纤维的媒染剂等。
传统的氟化铵生产方法为液相法：在铅制或塑料容器中，投入定量氢氟酸。在容器外用水冷却，在搅拌下缓慢通入氨气，直至反应液 PH 值达4左右为止。反应液经冷却结晶、离心分离、气流干燥，制得氟化铵产品。传统液相法生产的氟化铵存在产品含水量高、易结块、不能长期储存等缺点。
因此，期待一种优化的用于氟化铵的制备方案。
发明内容
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氟化铵制备用的自动配料控制系统及其控制方法，其通过采用人工智能控制技术，从液氨的流速值、无水氟化氢的流速值、反应温度值和反应液PH值出发，利用深度神经网络模型来挖掘出各个数据在时序维度上的隐含特征关联信息，并利用贝叶斯来融合所述各个数据的关联特征信息以对于所述液氨与所述无水氟化氢加入反应槽中的流速进行实时动态地控制，进而提高反应的效率以及产品的质量。
根据本申请的一个方面，提供了一种氟化铵制备用的自动配料控制系统，其包括：数据采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值；配料速度结构化关联模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵；配料速度特征过滤模块，用于将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量；时序编码模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量；特征校正模块，用于基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量；贝叶斯融合模块，用于使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量；以及配料控制结果生成模块，用于将所述后验特征向量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液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统中，所述配料速度特征过滤模块，进一步用于：所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及，对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述流速控制特征向量，所述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述流速控制矩阵。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统中，所述时序编码模块，包括：温度时序编码单元，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值按照时间维度排列为温度输入向量；使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述温度输入向量进行全连接编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 13350DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure 413239DEST_PATH_IMAGE002
是所述输入向量，
Figure 698726DEST_PATH_IMAGE003
是输出向量，
Figure 107842DEST_PATH_IMAGE004
是权重矩阵，
Figure 913118DEST_PATH_IMAGE005
是偏置向量，
Figure 218329DEST_PATH_IMAGE006
表示矩阵乘；使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述温度输入向量进行一维卷积编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 991113DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 610444DEST_PATH_IMAGE008
表示所述输入向量；H时序编码单元，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应液PH值按照时间维度排列为PH值输入向量；使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述PH值输入向量进行全连接编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 394860DEST_PATH_IMAGE009
，其中
Figure 261185DEST_PATH_IMAGE010
是所述输入向量，
Figure 803156DEST_PATH_IMAGE011
是输出向量，
Figure 554075DEST_PATH_IMAGE012
是权重矩阵，
Figure 583210DEST_PATH_IMAGE013
是偏置向量，
Figure 230224DEST_PATH_IMAGE014
表示矩阵乘；使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述PH值输入向量进行一维卷积编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 728332DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 17362DEST_PATH_IMAGE015
表示所述输入向量。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统中，所述特征校正模块，进一步用于基于预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的第一距离之间的差值与所述第一距离之间的较大者，以及，所述预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的第二距离之间的差值与所述第二距离之间的较大者之间的加和值，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后流速控制特征向量。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统中，所述特征校正模块，进一步用于：基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，以如下公式对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后流速控制特征向量；其中，所述公式为：
Figure 901004DEST_PATH_IMAGE016
其中
Figure 656602DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 235482DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 452837DEST_PATH_IMAGE019
分别是所述反应温度特征向量、所述PH时序特征向量和所述流速控制特征向量的相应位置的归一化到[0,1]区间内的特征值，
Figure 66352DEST_PATH_IMAGE020
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的所述第一距离，
Figure 246711DEST_PATH_IMAGE021
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的所述第二距离，
Figure 437521DEST_PATH_IMAGE022
是所述预定超参数。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统中，所述贝叶斯融合模块，进一步用于：使用贝叶斯概率模型以如下公式来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到所述后验特征向量；其中，所述公式为：
qi=pi*ai/bi
其中，pi是所述校正后流速控制特征向量中的各个位置的特征值，ai和bi分别是所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量中的各个位置的特征值，而qi是所述后验特征向量中的各个位置的特征值。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统中，所述配料控制结果生成模块，进一步用于使用所述分类器以如下公式对所述后验特征向量进行处理以获得所述分类结果，其中，所述公式为：
Figure 68354DEST_PATH_IMAGE023
，其中，
Figure 677321DEST_PATH_IMAGE024
到
Figure 289568DEST_PATH_IMAGE025
为权重矩阵，
Figure 843040DEST_PATH_IMAGE026
到
Figure 887350DEST_PATH_IMAGE027
为偏置向量，
Figure 475458DEST_PATH_IMAGE028
为所述后验特征向量。
根据本申请的另一方面，一种氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法，其包括：获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值；将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵；将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量；将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量；基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量；使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量；以及将所述后验特征向量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液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法中，将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量，包括：所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及，对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述流速控制特征向量，所述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述流速控制矩阵。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法中，将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量，包括：将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值按照时间维度排列为温度输入向量；使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述温度输入向量进行全连接编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 258606DEST_PATH_IMAGE029
，其中
Figure 174740DEST_PATH_IMAGE030
是所述输入向量，
Figure 147376DEST_PATH_IMAGE031
是输出向量，
Figure 511361DEST_PATH_IMAGE032
是权重矩阵，
Figure 153826DEST_PATH_IMAGE033
是偏置向量，
Figure 603262DEST_PATH_IMAGE034
表示矩阵乘；使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述温度输入向量进行一维卷积编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 379588DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 552074DEST_PATH_IMAGE035
表示所述输入向量；将所述预定时间段内多个预定时间点的反应液PH值按照时间维度排列为PH值输入向量；使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述PH值输入向量进行全连接编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 755654DEST_PATH_IMAGE036
，其中
Figure 692386DEST_PATH_IMAGE037
是所述输入向量，
Figure 210086DEST_PATH_IMAGE038
是输出向量，
Figure 502658DEST_PATH_IMAGE039
是权重矩阵，
Figure 814822DEST_PATH_IMAGE040
是偏置向量，
Figure 63618DEST_PATH_IMAGE041
表示矩阵乘；使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述PH值输入向量进行一维卷积编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 57113DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 594405DEST_PATH_IMAGE042
表示所述输入向量。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法中，基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量，包括：基于预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的第一距离之间的差值与所述第一距离之间的较大者，以及，所述预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的第二距离之间的差值与所述第二距离之间的较大者之间的加和值，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后流速控制特征向量。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法中，基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量，包括：基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，以如下公式对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后流速控制特征向量；其中，所述公式为：
Figure 998841DEST_PATH_IMAGE016
其中
Figure 988794DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 785980DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 833570DEST_PATH_IMAGE045
分别是所述反应温度特征向量、所述PH时序特征向量和所述流速控制特征向量的相应位置的归一化到[0,1]区间内的特征值，
Figure 549853DEST_PATH_IMAGE046
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的所述第一距离，
Figure 371310DEST_PATH_IMAGE047
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的所述第二距离，
Figure 831241DEST_PATH_IMAGE048
是所述预定超参数。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法中，使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量，包括：使用贝叶斯概率模型以如下公式来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到所述后验特征向量；其中，所述公式为：qi=pi*ai/bi
其中，pi是所述校正后流速控制特征向量中的各个位置的特征值，ai和bi分别是所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量中的各个位置的特征值，而qi是所述后验特征向量中的各个位置的特征值。
在上述氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法中，将所述后验特征向量通过分类器以得到分类结果，包括：使用所述分类器以如下公式对所述后验特征向量进行处理以获得所述分类结果，其中，所述公式为：
Figure 998918DEST_PATH_IMAGE049
，其中，
Figure 495889DEST_PATH_IMAGE050
到
Figure 460434DEST_PATH_IMAGE051
为权重矩阵，
Figure 583111DEST_PATH_IMAGE052
到
Figure 356026DEST_PATH_IMAGE053
为偏置向量，
Figure 414112DEST_PATH_IMAGE054
为所述后验特征向量。
根据本申请的再一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法。
与现有技术相比，本申请提供的氟化铵制备用的自动配料控制系统及其控制方法，其通过采用人工智能控制技术，从液氨的流速值、无水氟化氢的流速值、反应温度值和反应液PH值出发，利用深度神经网络模型来挖掘出各个数据在时序维度上的隐含特征关联信息，并利用贝叶斯来融合所述各个数据的关联特征信息以对于所述液氨与所述无水氟化氢加入反应槽中的流速进行实时动态地控制，进而提高反应的效率以及产品的质量。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1A为根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的制备过程的流程图。
图1B为根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的应用场景图。
图2为根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的框图。
图3为根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统中时序编码模块的框图。
图4为根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法的流程图。
图5为根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法的架构示意图。
具体实施方式
下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
场景概述
如前所述，氟化铵，分子式为NH4F，相对分子质量37.04，相对密度为1.015(25℃)，无色叶状或针状结晶，升华后为六角柱状晶体；易潮解易结块，可溶于冷水，微溶于醇，不溶于丙酮和液氨。受热或遇热水即分解失去氨转化成更稳定的氟化铵。氟化铵用途广泛，如作为玻璃刻蚀剂、金属表面的化学抛光剂、木材及酿酒防腐剂、消毒剂、纤维的媒染剂及提取稀有元素的溶剂等，还可作为化学分析中离子检测的掩蔽剂、酿酒的消毒剂、防腐剂、纤维的媒染剂等。
传统的氟化铵生产方法为液相法：在铅制或塑料容器中，投入定量氢氟酸。在容器外用水冷却，在搅拌下缓慢通入氨气，直至反应液 PH 值达4左右为止。反应液经冷却结晶、离心分离、气流干燥，制得氟化铵产品。传统液相法生产的氟化铵存在产品含水量高、易结块、不能长期储存等缺点。
因此，期待一种优化的用于氟化铵的制备方案。
如图1A所示，在一种制备方案中，其制备过程为：
步骤1：在反应槽中加入母液，然后在搅拌状态下加入液氨和无水氟化氢进行反应；
步骤2：将反应液经过冷却结晶、离心分离和干燥后制得氟化铵。
所述母液为步骤2中的反应液经离心分离后得到的液体。制得的氟化铵具有产品含水量低、不易结块、耐储存、品质高等优点。所述母液是反应液在离心分离后得到的液体，其主要成分是氟化铵和氨水。在制备初期， 可预先配制好一定量的母液以启动制备流程，然后在制备过程中即可循环利用反应液离心分离后得到的液体作为母液，制备结束后，反应液离心分离得到的液体可留作下次制备所需的母液，无需再另行配制母液。
这样，通过在反应槽中加入母液，避免设备损坏和杜绝污染，因为空槽时直接加入无水氟化氢，会产生污染，损坏设备。且由于所述母液只需在制备初期配制一次，制备过程中及后续制备均可循环利用，无需另行配制，因此大大降低了生产成本，简化生产工艺。
加入母液后，在搅拌状态下向反应槽中加入液氨与无水氟化氢进行反应，由于反应生成的氟化铵容易产生分层现象，导致酸度不均匀，因此在反应过程中不断对反应槽内的反应液进行搅拌，防止不合格产品的产生及取样分析不准确。搅拌可由反应槽中自带的电动搅拌装置完成，也可另行增加搅拌装置以加强搅拌效果。
特别地，液氨与无水氟化氢按照以下加入顺序效果最佳：先加入 50 ～ 60kg 的液氨，再加入100 ～ 110kg的无水氟化氢，最后同时加入剩余的液氨和无水氟化氢。这是因为无水氟化氢密度大，先加入会沉入底部，导致反应不均匀，而先加入一定量的液氨再加入一定量的无水氟化氢则可以有效地避免反应不均匀的现象，在确保反应均匀的情况下，最后将剩余的液氨和无水氟化氢同时加入则有利于提高生产效率，避免生产周期过长而提高生产成本。在反应过程中，液氨与无水氟化氢的加入要缓慢，以控制反应温度在 90 ～ 110℃之间为最佳，反应槽上还可设置冷却水管，辅以冷却水进行降温，如果反应温升过快，则可以采用减少进料量或开大冷却水来调节，反应压力控制在常压为宜，使反应在连续、均匀、缓慢、稳定中进行。反应终点的 PH 值控制在5 ～ 6为宜，具体控制方法可按照以下方式进行：在离投料终点还差5% 时（以液氨计），用PH试纸或其他PH检测装置检测反应液的PH值，然后根据检测结果对液氨和无水氟化氢的剩余加入量进行相应的调整，使反应终点的PH值控制在5 ～ 6。
相应地，本申请发明人发现在上述制备方案中，液氨与无水氟化氢加入反应槽中的流速控制与反应温度的协同对于提高反应效率和提高产品质量具有重要意义。因此，期望在对于氟化铵进行制备的过中，基于多个预定时间点的所述液氨与所述无水氟化氢加入的流速值以及反应温度值和反应液PH值来对于所述液氨与所述无水氟化氢加入反应槽中的流速进行实时动态地控制，进而提高反应的效率以及产品的质量。
具体地，在本申请的技术方案中，首先，通过多个传感器获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值。然后，为了提取出所述第一流速值和所述第二流速值之间的隐藏关联特征信息，进一步将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵，以整合流速信息后便于后续的特征挖掘。进一步地，使用在隐含关联特征提取方面具有优异表现的卷积神经网络模型来对所述流速控制矩阵进行特征提取和过滤，从而得到流速控制特征向量。
应可以理解，对于所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值，考虑到由于所述反应温度值和所述反应液PH值在时间上都具有着特殊的隐含特征信息，因此，为了更为充分地提取出这种隐含特征，在本申请的技术方案中，使用包含一维卷积层的时序编码器分别对所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值进行编码以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量。在一个示例中，所述时序编码器由交替设置的全连接层和一维卷积层组成，其通过一维卷积编码分别提取出所述反应温度值和所述反应液PH值在时序维度上的关联和通过全连接编码分别提取所述反应温度值和所述反应液PH值的高维隐含特征。
应可以理解，由于在将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量时，所述第一卷积神经网络作为过滤器的特征提取并不能够完全保留所述第一输入向量和所述第二输入向量的时序特征，这使得所述流速控制特征向量与遵循时序分布的所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量之间会存在特征分布上的偏差。
因此，基于所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量的时序分布对所述流速控制特征向量进行校正，具体如下：
Figure 725007DEST_PATH_IMAGE016
其中
Figure 261162DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 482059DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 320833DEST_PATH_IMAGE045
分别是所述反应温度特征向量、所述PH时序特征向量和所述流速控制特征向量的相应位置的归一化到[0,1]区间内的特征值，
Figure 259970DEST_PATH_IMAGE046
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的所述第一距离，
Figure 724450DEST_PATH_IMAGE047
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的所述第二距离，
Figure 53714DEST_PATH_IMAGE048
是所述预定超参数。
也就是，考虑到所述流速控制特征向量与所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量之间由于特征分布的差异而存在各向异性，则体现为其向量表示驻留在高维特征空间的一个狭窄子集中。因此，通过上述校正来进行所述流速控制特征向量相对于所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量的对比搜索空间同向化，因此将所述流速控制特征向量转换到与所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量各向同性且有区分度的表示空间，增强了特征表示的分布一致性，进而提高了分类的准确性。
进一步地，考虑到使用所述校正后流速控制特征向量作为先验概率，在本申请的技术方案的目的是在新的证据，即在有反应温度值和反应液PH值发生变化时，更新先验概率得到后验概率。那么根据贝叶斯公式，后验概率为先验概率乘以事件概率除以证据概率，因此，在本申请的技术方案中，使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量，其中所述校正后流速控制特征向量作为先验，所述反应温度特征向量作为事件，且所述PH时序特征向量作为证据。这样，就可以将所述后验特征向量通过分类器以获得用于表示当前时间点的液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小的分类结果。
基于此，本申请提出了一种氟化铵制备用的自动配料控制系统，其包括：数据采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值；配料速度结构化关联模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵；配料速度特征过滤模块，用于将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量；时序编码模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量；特征校正模块，用于基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量；贝叶斯融合模块，用于使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量；以及，配料控制结果生成模块，用于将所述后验特征向量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液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。
图1B图示了根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的应用场景图。如图1B所示，在该应用场景中，首先，通过各个传感器（例如，如图1B中所示意的流速传感器T1、温度传感器T2和PH值传感器T3）获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值。然后，将获得的所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值输入至部署有氟化铵制备用的自动配料控制算法的服务器中（例如，如图1B中所示意的云服务器S），其中，所述服务器能够以氟化铵制备用的自动配料控制算法对所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值进行处理，以生成用于表示当前时间点的液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小的分类结果。
在介绍了本申请的基本原理之后，下面将参考附图来具体介绍本申请的各种非限制性实施例。
示例性系统
图2图示了根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的框图。如图2所示，根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统 200，包括：数据采集模块210，用于获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值；配料速度结构化关联模块 220，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵；配料速度特征过滤模块 230，用于将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量；时序编码模块 240，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量；特征校正模块 250，用于基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量；贝叶斯融合模块 260，用于使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量；以及，配料控制结果生成模块 270，用于将所述后验特征向量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液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。
具体地，在本申请实施例中，所述数据采集模块 210、所述配料速度结构化关联模块 220和所述配料速度特征过滤模块 230，用于获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值，并将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵，再将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量。如前所述，应可以理解，在制备方案中，液氨与无水氟化氢加入反应槽中的流速控制与反应温度的协同对于提高反应效率和提高产品质量具有重要意义。因此，在本申请的技术方案中，期望在对于氟化铵进行制备的过中，基于多个预定时间点的所述液氨与所述无水氟化氢加入的流速值以及反应温度值和反应液PH值来对于所述液氨与所述无水氟化氢加入反应槽中的流速进行实时动态地控制，进而提高反应的效率以及产品的质量。
也就是，具体地，在本申请的技术方案中，首先，通过多个传感器获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值。然后，为了提取出所述第一流速值和所述第二流速值之间的隐藏关联特征信息，进一步将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵，以整合流速信息后便于后续的特征挖掘。进一步地，使用在隐含关联特征提取方面具有优异表现的卷积神经网络模型来对所述流速控制矩阵进行特征提取和过滤，从而得到流速控制特征向量。
更具体地，在本申请的实施例中，所述配料速度特征过滤模块，进一步用于：所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及，对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述流速控制特征向量，所述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述流速控制矩阵。
具体地，在本申请实施例中，所述时序编码模块 240，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量。应可以理解，对于所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值，考虑到由于所述反应温度值和所述反应液PH值在时间上都具有着特殊的隐含特征信息，因此，为了更为充分地提取出这种隐含特征，在本申请的技术方案中，使用包含一维卷积层的时序编码器分别对所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值进行编码以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量。相应地，在一个具体示例中，所述时序编码器由交替设置的全连接层和一维卷积层组成，其通过一维卷积编码分别提取出所述反应温度值和所述反应液PH值在时序维度上的关联和通过全连接编码分别提取所述反应温度值和所述反应液PH值的高维隐含特征。
更具体地，在本申请实施例中，所述时序编码模块，包括：首先，将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值按照时间维度排列为温度输入向量；接着，使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述温度输入向量进行全连接编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 63389DEST_PATH_IMAGE055
，其中
Figure 145614DEST_PATH_IMAGE056
是所述输入向量，
Figure 289151DEST_PATH_IMAGE057
是输出向量，
Figure 360006DEST_PATH_IMAGE058
是权重矩阵，
Figure 930796DEST_PATH_IMAGE059
是偏置向量，
Figure 438001DEST_PATH_IMAGE014
表示矩阵乘；然后，使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述温度输入向量进行一维卷积编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 385228DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 841748DEST_PATH_IMAGE060
表示所述输入向量。进一步地，将所述预定时间段内多个预定时间点的反应液PH值按照时间维度排列为PH值输入向量；接着，使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述PH值输入向量进行全连接编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 973652DEST_PATH_IMAGE061
，其中
Figure 843520DEST_PATH_IMAGE056
是所述输入向量，
Figure 204225DEST_PATH_IMAGE062
是输出向量，
Figure 843148DEST_PATH_IMAGE063
是权重矩阵，
Figure 942691DEST_PATH_IMAGE064
是偏置向量，
Figure 909641DEST_PATH_IMAGE065
表示矩阵乘；然后，使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述PH值输入向量进行一维卷积编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 464250DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 82313DEST_PATH_IMAGE066
表示所述输入向量。
图3图示了根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统中时序编码模块的框图。如图3所示，所述时序编码模块 240，包括：温度时序编码单元 241，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值按照时间维度排列为温度输入向量；使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述温度输入向量进行全连接编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 431386DEST_PATH_IMAGE061
，其中
Figure 947949DEST_PATH_IMAGE056
是所述输入向量，
Figure 165304DEST_PATH_IMAGE067
是输出向量，
Figure 778819DEST_PATH_IMAGE068
是权重矩阵，
Figure 502056DEST_PATH_IMAGE069
是偏置向量，
Figure 517633DEST_PATH_IMAGE070
表示矩阵乘；使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述温度输入向量进行一维卷积编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 273100DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 6701DEST_PATH_IMAGE008
表示所述输入向量。PH时序编码单元 242，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应液PH值按照时间维度排列为PH值输入向量；使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述PH值输入向量进行全连接编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 41784DEST_PATH_IMAGE071
，其中
Figure 782207DEST_PATH_IMAGE056
是所述输入向量，
Figure 216730DEST_PATH_IMAGE072
是输出向量，
Figure 8100DEST_PATH_IMAGE073
是权重矩阵，
Figure 541981DEST_PATH_IMAGE074
是偏置向量，
Figure 707383DEST_PATH_IMAGE006
表示矩阵乘；使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述PH值输入向量进行一维卷积编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 414439DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 997998DEST_PATH_IMAGE066
表示所述输入向量。
具体地，在本申请实施例中，所述特征校正模块 250，用于基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量。应可以理解，由于在将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量时，所述第一卷积神经网络作为过滤器的特征提取并不能够完全保留所述第一输入向量和所述第二输入向量的时序特征，这使得所述流速控制特征向量与遵循时序分布的所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量之间会存在特征分布上的偏差。因此，在本申请的技术方案中，进一步基于所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量的时序分布对所述流速控制特征向量进行校正。也就是，考虑到所述流速控制特征向量与所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量之间由于特征分布的差异而存在各向异性，则体现为其向量表示驻留在高维特征空间的一个狭窄子集中。因此，通过上述校正来进行所述流速控制特征向量相对于所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量的对比搜索空间同向化，因此将所述流速控制特征向量转换到与所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量各向同性且有区分度的表示空间，增强了特征表示的分布一致性，进而提高了分类的准确性。
更具体地，在本申请实施例中，所述特征校正模块，进一步用于：基于预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的第一距离之间的差值与所述第一距离之间的较大者，以及，所述预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的第二距离之间的差值与所述第二距离之间的较大者之间的加和值，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后流速控制特征向量。相应地，在一个具体示例中，基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，以如下公式对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后流速控制特征向量；
其中，所述公式为：
Figure 952047DEST_PATH_IMAGE016
其中
Figure 480112DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 866225DEST_PATH_IMAGE075
和
Figure 428925DEST_PATH_IMAGE076
分别是所述反应温度特征向量、所述PH时序特征向量和所述流速控制特征向量的相应位置的归一化到[0,1]区间内的特征值，
Figure 553875DEST_PATH_IMAGE077
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的所述第一距离，
Figure 444602DEST_PATH_IMAGE047
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的所述第二距离，
Figure 759040DEST_PATH_IMAGE048
是所述预定超参数。
具体地，在本申请实施例中，所述贝叶斯融合模块 260和所述配料控制结果生成模块 270，用于使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量，并将所述后验特征向量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液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。应可以理解，考虑到使用所述校正后流速控制特征向量作为先验概率，在本申请的技术方案的目的是在新的证据，即在有反应温度值和反应液PH值发生变化时，更新先验概率得到后验概率。那么根据贝叶斯公式，后验概率为先验概率乘以事件概率除以证据概率，因此，在本申请的技术方案中，使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量，其中所述校正后流速控制特征向量作为先验，所述反应温度特征向量作为事件，且所述PH时序特征向量作为证据。这样，就可以将所述后验特征向量通过分类器以获得用于表示当前时间点的液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小的分类结果。
相应地，在一个具体示例中，使用所述分类器以如下公式对所述后验特征向量进行处理以获得所述分类结果，其中，所述公式为：
Figure 300880DEST_PATH_IMAGE049
，其中，
Figure 409781DEST_PATH_IMAGE078
到
Figure 584542DEST_PATH_IMAGE079
为权重矩阵，
Figure 905933DEST_PATH_IMAGE080
到
Figure 99017DEST_PATH_IMAGE081
为偏置向量，
Figure 835942DEST_PATH_IMAGE082
为所述后验特征向量。
更具体地，在本申请实施例中，所述贝叶斯融合模块，进一步用于：使用贝叶斯概率模型以如下公式来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到所述后验特征向量；
其中，所述公式为：qi=pi*ai/bi
其中，pi是所述校正后流速控制特征向量中的各个位置的特征值，ai和bi分别是所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量中的各个位置的特征值，而qi是所述后验特征向量中的各个位置的特征值。
综上，基于本申请实施例的所述氟化铵制备用的自动配料控制系统 200被阐明，其通过采用人工智能控制技术，从液氨的流速值、无水氟化氢的流速值、反应温度值和反应液PH值出发，利用深度神经网络模型来挖掘出各个数据在时序维度上的隐含特征关联信息，并利用贝叶斯来融合所述各个数据的关联特征信息以对于所述液氨与所述无水氟化氢加入反应槽中的流速进行实时动态地控制，进而提高反应的效率以及产品的质量。
如上所述，根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统 200可以实现在各种终端设备中，例如氟化铵制备用的自动配料控制算法的服务器等。在一个示例中，根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统 200可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该氟化铵制备用的自动配料控制系统 200可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该氟化铵制备用的自动配料控制系统 200同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。
替换地，在另一示例中，该氟化铵制备用的自动配料控制系统 200与该终端设备也可以是分立的设备，并且该氟化铵制备用的自动配料控制系统 200可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。
示例性方法
图4图示了氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法的流程图。如图4所示，根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法，包括步骤：S110，获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值；S120，将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵；S130，将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量；S140，将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量；S150，基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量；S160，使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量；以及，S170，将所述后验特征向量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液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。
图5图示了根据本申请实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法的架构示意图。如图5所示，在所述氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法的网络架构中，首先，将获得的所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值（例如，如图5中所示意的P1）和无水氟化氢的第二流速值（例如，如图5中所示意的P2）分别排列为第一流速向量（例如，如图5中所示意的V1）和第二流速向量（例如，如图5中所示意的V2）后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵（例如，如图5中所示意的M）；接着，将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络（例如，如图5中所示意的CNN1）以得到流速控制特征向量（例如，如图5中所示意的VF1）；然后，将获得的所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值（例如，如图5中所示意的Q1）和反应液PH值（例如，如图5中所示意的Q2）分别通过包含一维卷积层的时序编码器（例如，如图5中所示意的E）以得到反应温度特征向量（例如，如图5中所示意的VF2）和PH时序特征向量（例如，如图5中所示意的VF3）；接着，基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量（例如，如图5中所示意的VF4）；然后，使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量（例如，如图5中所示意的VF）；以及，最后，将所述后验特征向量通过分类器（例如，如图5中所示意的圈S）以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。
使用语义理解模型（例如，如图5中所示意的SUM）分别将获取的多个无线AP同时申报注册时的所述多个无线AP的申报注册信息（例如，如图5中所示意的IN1-INn）转化为语义特征向量（例如，如图5中所示意的VS1-VSn）；接着，将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量（例如，如图5中所示意的MR）；然后，使用卷积神经网络（例如，如图5中所示意的CNN）从所述注册信息矩阵中提取出注册信息特征图（例如，如图5中所示意的FR），所述注册信息特征图的尺度为L*S*C，L代表语义特征向量的长度，S代表无线AP的数目，且C代表通道数；接着，将所述注册信息特征图在S维度上的每个L*C的特征矩阵进行特征值分解，以获得对应于每个所述L*C的特征矩阵的对角本征值矩阵（例如，如图5中所示意的MD1-MDn）和本征向量矩阵（例如，如图5中所示意的ME1-MEn）；然后，使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量（例如，如图5中所示意的VE）；以及，最后，将所述本征值向量作为分类向量输入分类器（例如，如图5中所示意的圈S）以获得分类结果，所述分类结果用于表示无线AP的申报注册是否正确。
更具体地，在步骤S110、步骤S120和步骤S130中，获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值，并将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵，再将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量。应可以理解，在制备方案中，液氨与无水氟化氢加入反应槽中的流速控制与反应温度的协同对于提高反应效率和提高产品质量具有重要意义。因此，在本申请的技术方案中，期望在对于氟化铵进行制备的过中，基于多个预定时间点的所述液氨与所述无水氟化氢加入的流速值以及反应温度值和反应液PH值来对于所述液氨与所述无水氟化氢加入反应槽中的流速进行实时动态地控制，进而提高反应的效率以及产品的质量。
也就是，具体地，在本申请的技术方案中，首先，通过多个传感器获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值。然后，为了提取出所述第一流速值和所述第二流速值之间的隐藏关联特征信息，进一步将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵，以整合流速信息后便于后续的特征挖掘。进一步地，使用在隐含关联特征提取方面具有优异表现的卷积神经网络模型来对所述流速控制矩阵进行特征提取和过滤，从而得到流速控制特征向量。
更具体地，在步骤S140中，将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量。应可以理解，对于所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值，考虑到由于所述反应温度值和所述反应液PH值在时间上都具有着特殊的隐含特征信息，因此，为了更为充分地提取出这种隐含特征，在本申请的技术方案中，使用包含一维卷积层的时序编码器分别对所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值进行编码以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量。相应地，在一个具体示例中，所述时序编码器由交替设置的全连接层和一维卷积层组成，其通过一维卷积编码分别提取出所述反应温度值和所述反应液PH值在时序维度上的关联和通过全连接编码分别提取所述反应温度值和所述反应液PH值的高维隐含特征。
更具体地，在步骤S150中，基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量。应可以理解，由于在将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量时，所述第一卷积神经网络作为过滤器的特征提取并不能够完全保留所述第一输入向量和所述第二输入向量的时序特征，这使得所述流速控制特征向量与遵循时序分布的所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量之间会存在特征分布上的偏差。因此，在本申请的技术方案中，进一步基于所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量的时序分布对所述流速控制特征向量进行校正。也就是，考虑到所述流速控制特征向量与所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量之间由于特征分布的差异而存在各向异性，则体现为其向量表示驻留在高维特征空间的一个狭窄子集中。因此，通过上述校正来进行所述流速控制特征向量相对于所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量的对比搜索空间同向化，因此将所述流速控制特征向量转换到与所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量各向同性且有区分度的表示空间，增强了特征表示的分布一致性，进而提高了分类的准确性。
更具体地，在步骤S160和步骤S170中，使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量，并将所述后验特征向量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液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。应可以理解，考虑到使用所述校正后流速控制特征向量作为先验概率，在本申请的技术方案的目的是在新的证据，即在有反应温度值和反应液PH值发生变化时，更新先验概率得到后验概率。那么根据贝叶斯公式，后验概率为先验概率乘以事件概率除以证据概率，因此，在本申请的技术方案中，使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量，其中所述校正后流速控制特征向量作为先验，所述反应温度特征向量作为事件，且所述PH时序特征向量作为证据。这样，就可以将所述后验特征向量通过分类器以获得用于表示当前时间点的液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小的分类结果。
综上，基于本申请实施例的所述氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法被阐明，其通过采用人工智能控制技术，从液氨的流速值、无水氟化氢的流速值、反应温度值和反应液PH值出发，利用深度神经网络模型来挖掘出各个数据在时序维度上的隐含特征关联信息，并利用贝叶斯来融合所述各个数据的关联特征信息以对于所述液氨与所述无水氟化氢加入反应槽中的流速进行实时动态地控制，进而提高反应的效率以及产品的质量。
示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法中的功能中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外，本申请的实施例还可以是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在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种氟化铵制备用的自动配料控制系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值；配料速度结构化关联模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵；配料速度特征过滤模块，用于将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量；时序编码模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量；特征校正模块，用于基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量；贝叶斯融合模块，用于使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量；以及配料控制结果生成模块，用于将所述后验特征向量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液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。
2.根据权利要求1所述的氟化铵制备用的自动配料控制系统，其特征在于，所述配料速度特征过滤模块，进一步用于：所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述流速控制特征向量，所述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述流速控制矩阵。
3.根据权利要求2所述的氟化铵制备用的自动配料控制系统，其特征在于，所述时序编码模块，包括：温度时序编码单元，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值按照时间维度排列为温度输入向量；使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述温度输入向量进行全连接编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 938816DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure 942458DEST_PATH_IMAGE003
是所述输入向量，
Figure 381530DEST_PATH_IMAGE004
是输出向量，
Figure 470840DEST_PATH_IMAGE005
是权重矩阵，
Figure 845320DEST_PATH_IMAGE007
是偏置向量，
Figure 207032DEST_PATH_IMAGE008
表示矩阵乘；以及，使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述温度输入向量进行一维卷积编码以提取出所述温度输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 731685DEST_PATH_IMAGE009
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 268977DEST_PATH_IMAGE010
表示所述输入向量；PH时序编码单元，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的反应液PH值按照时间维度排列为PH值输入向量；使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述PH值输入向量进行全连接编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：
Figure 673413DEST_PATH_IMAGE011
，其中
Figure 335470DEST_PATH_IMAGE012
是所述输入向量，
Figure 991710DEST_PATH_IMAGE013
是输出向量，
Figure 242563DEST_PATH_IMAGE014
是权重矩阵，
Figure 630950DEST_PATH_IMAGE015
是偏置向量，
Figure 763991DEST_PATH_IMAGE016
表示矩阵乘；以及使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述PH值输入向量进行一维卷积编码以提取出所述PH值输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
Figure 223922DEST_PATH_IMAGE009
其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸，
Figure 80014DEST_PATH_IMAGE017
表示所述输入向量。
4.根据权利要求3所述的氟化铵制备用的自动配料控制系统，其特征在于，所述特征校正模块，进一步用于基于预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的第一距离之间的差值与所述第一距离之间的较大者，以及，所述预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的第二距离之间的差值与所述第二距离之间的较大者之间的加和值，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后流速控制特征向量。
5.根据权利要求4所述的氟化铵制备用的自动配料控制系统，其特征在于，所述特征校正模块，进一步用于：基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，以如下公式对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后流速控制特征向量；其中，所述公式为：
Figure 967199DEST_PATH_IMAGE018
其中
Figure 135006DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 320000DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 296177DEST_PATH_IMAGE022
分别是所述反应温度特征向量、所述PH时序特征向量和所述流速控制特征向量的相应位置的归一化到[0,1]区间内的特征值，
Figure 88684DEST_PATH_IMAGE023
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的所述第一距离，
Figure 665159DEST_PATH_IMAGE024
表示所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的所述第二距离，
Figure 138996DEST_PATH_IMAGE025
是所述预定超参数。
6.根据权利要求5所述的氟化铵制备用的自动配料控制系统，其特征在于，所述贝叶斯融合模块，进一步用于：使用贝叶斯概率模型以如下公式来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到所述后验特征向量；其中，所述公式为：qi=pi*ai/bi
其中，pi是所述校正后流速控制特征向量中的各个位置的特征值，ai和bi分别是所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量中的各个位置的特征值，而qi是所述后验特征向量中的各个位置的特征值。
7.根据权利要求6所述的氟化铵制备用的自动配料控制系统，其特征在于，所述配料控制结果生成模块，进一步用于使用所述分类器以如下公式对所述后验特征向量进行处理以获得所述分类结果，其中，所述公式为：
Figure 94314DEST_PATH_IMAGE026
，其中，
Figure 447935DEST_PATH_IMAGE027
到
Figure 133212DEST_PATH_IMAGE028
为权重矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
到
Figure 676320DEST_PATH_IMAGE030
为偏置向量，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为所述后验特征向量。
8.一种氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法，其特征在于，包括：获取预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值、无水氟化氢的第二流速值、反应温度值和反应液PH值；将所述预定时间段内多个预定时间点的液氨的第一流速值和无水氟化氢的第二流速值分别排列为第一流速向量和第二流速向量后，计算所述第一流速向量的转置向量与所述第二流速向量之间的乘积以得到流速控制矩阵；将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量；将所述预定时间段内多个预定时间点的反应温度值和反应液PH值分别通过包含一维卷积层的时序编码器以得到反应温度特征向量和PH时序特征向量；基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量；使用贝叶斯概率模型来融合所述校正后流速控制特征向量、所述反应温度特征向量和所述PH时序特征向量以得到后验特征向量；以及将所述后验特征向量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液氨的第一流速值应增大或应减小且无水氟化氢的第二流速值应增大或应减小。
9.根据权利要求8所述的氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法，其特征在于，所述将所述流速控制矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到流速控制特征向量，包括：所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述流速控制特征向量，所述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述流速控制矩阵。
10.根据权利要求9所述的氟化铵制备用的自动配料控制系统的控制方法，其特征在于，所述基于所述反应温度特征向量和PH时序特征向量，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到校正后流速控制特征向量，包括：基于预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述反应温度特征向量中各个位置的特征值之间的第一距离之间的差值与所述第一距离之间的较大者，以及，所述预定超参数与所述流速控制特征向量中各个位置的特征值与所述PH时序特征向量中各个位置的特征值之间的第二距离之间的差值与所述第二距离之间的较大者之间的加和值，对所述流速控制特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后流速控制特征向量。
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