CN117090206A - 一种水泥搅拌桩施工智能控制系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及搅拌桩控制系统技术领域，具体涉及一种水泥搅拌桩施工智能控制系统及控制方法，包括数据采集模块、处理与分析模块、实时反馈控制模块、作业设备控制模块以及能源优化模块；数据采集模块实时采集水泥搅拌桩的施工参数；处理与分析模块对接收的数据进行处理与分析，并将分析结果传递至实时反馈控制模块；实时反馈控制模块基于分析结果，输出控制指令至作业设备控制模块，调节施工参数；能源优化模块分析施工中的能耗，并优化施工参数以实现能源节省。本发明，确保所实施的优化措施实现预期的节能效果，从而实现能源的最大化利用，进一步降低施工成本。

Description

一种水泥搅拌桩施工智能控制系统及控制方法

技术领域

本发明涉及搅拌桩控制系统技术领域，尤其涉及一种水泥搅拌桩施工智能控制系统及控制方法。

背景技术

水泥搅拌桩是地基工程中一种常见的加固手段，它通过将水泥搅入土层中来改善土的物理性质，增加土的强度和刚度，为建筑物提供稳定的支撑。传统的水泥搅拌桩施工方法通常依赖于人工监控和经验判断，调整施工设备的运行参数，如搅拌深度、速度和材料的投放比例。然而，这种方法存在一些不足，例如施工过程中的实时监控不足、能源浪费和效率低下。

另外，施工中的各种环境因素，如土壤的湿度和黏度，对施工参数的选择和调整也起到了关键作用。但传统方法往往忽略了这些变量，导致施工的不稳定性和质量问题。此外，施工过程中的能源使用往往没有得到有效的监控和管理，导致能源的浪费，增加施工成本。

因此，急需一种可以实时监测施工参数、对施工过程进行智能分析和控制，以及能有效管理能源使用的水泥搅拌桩施工控制系统，这样的系统应该能够根据实时数据调整施工参数，提高施工质量和效率，同时确保能源的高效利用。

发明内容

基于上述目的，本发明提供了一种水泥搅拌桩施工智能控制系统及控制方法。

一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，包括数据采集模块、处理与分析模块、实时反馈控制模块、作业设备控制模块以及能源优化模块；

数据采集模块实时采集水泥搅拌桩的施工参数，并将采集的数据传递至处理与分析模块；

处理与分析模块对接收的数据进行处理与分析，并将分析结果传递至实时反馈控制模块；

实时反馈控制模块基于分析结果，输出控制指令至作业设备控制模块，调节施工参数，包括桩机转速的调节；

能源优化模块接收来自实时反馈控制模块的数据，分析施工中的能耗，并优化施工参数以实现能源节省。

进一步的，所述数据采集模块具有多个传感器，包括深度传感器、压力传感器和速度传感器；

深度传感器用于实时检测搅拌桩的施工深度；

压力传感器用于实时测量施工过程中的压力变化；

速度传感器用于监测施工设备的工作速度；

土壤湿度与黏度传感器：

该传感器被部署在搅拌桩施工设备的前端，并能够在深入土层时实时测量土壤的湿度和黏度，湿度测量通过测量土壤对电流或电磁场的抵抗或导电性来完成，以此来推算土壤的湿度百分比，黏度测量通过测量传感器在土壤中移动时的阻力或摩擦力来完成的，然后根据预定的标准来转化为土壤的黏度值。

数据采集模块接收传感器的信号，将之转化为数字数据，并通过预设的数据接口，连续传递至处理与分析模块进行的数据处理和分析。

进一步的，所述处理与分析模块包括数据处理单元和一个数据分析单元；

所述数据处理单元接收来自数据采集模块的数字数据，并对其进行清洗、整合和标准化，使数据满足后续分析的需求；

数据分析单元基于预设的算法和施工标准，对处理后的数据进行深度分析，以确定施工的效率和质量；

处理与分析模块在完成数据分析后，生成分析报告，该报告包含关于施工过程中的问题和建议的解决方案，并将该分析结果连续地传递至实时反馈控制模块，以便进行实时的施工参数调整。

进一步的，所述数据分析单元基于支持向量机算法和施工现场的ISO 9001施工标准进行操作；

处理后的数据被输入到支持向量机算法中，此算法被训练用于识别施工过程中的不同模式和潜在的异常情况，将识别出的模式和异常情况与ISO 9001施工标准进行对比，以评估施工的效率和质量。

进一步的，所述支持向量机具体包括：

数据特征选择: 在水泥搅拌桩施工中，施工参数选择为SVM的输入特征，该特征从数据采集模块收集的原始数据中提取出来的；

模型训练: 使用历史施工数据，训练支持向量机模型以识别施工过程中的有效模式和异常情况；

实时施工数据分析：新的施工数据被输入到支持向量机模型中，支持向量机模型实时预测当前施工状态；

异常检测:支持向量机区分出正常施工和异常施工之间的边界，当施工数据跨越该边界时，标记为异常，并触发相应的警报或建议；

支持向量机算法如下：

；

其中：

:是计算出的决策函数值；

:表示权重向量和输入向量之间的点积；

:是偏置项；

该算法目标是最大化两个类别之间的间隔，同时最小化分类错误，通过优化问题来实现：

；

使得；

其中：

:是第个数据点的类标签；

:是第个数据点的特征向量。

进一步的，所述实时反馈控制模块在接收处理与分析模块的分析报告后，判断当前施工状态是否满足预设的效率和质量标准；

若不满足，该模块根据报告中的建议解决方案，计算相应的施工参数调整值，生成具体的控制指令，该控制指令发送至作业设备控制模块，指导其进行实时参数调整，以确保施工的效率和质量。

进一步的，所述施工参数的调整包括搅拌深度调整、搅拌速度调整、注入压力调整以及材料投放比例调整；

搅拌深度调整:

若报告指出混合物在某深度没有得到充分搅拌，作业设备控制模块计算需要增加或减少的搅拌深度，并输出相应指令；

搅拌速度调整:

若报告显示土壤湿度、黏度有变化，影响搅拌效果或桩机的稳固度，作业设备控制模块根据需要加快或减慢搅拌速度；

注入压力调整:

若报告指出当前压力过高导致搅拌桩壁裂缝或过低导致效果不佳，作业设备控制模块提高或降低注入压力；

材料投放比例调整:

若报告显示材料的比例不均导致最终成品质量问题，作业设备控制模块根据报告调整材料的投放比例。

进一步的，所述能源优化模块具体包括：

能耗数据获取：

能源优化模块接收实时反馈控制模块提供的施工参数数据，包括搅拌深度、搅拌速度、注入压力、材料投放比例以及土壤湿度和黏度；

模型建立与预测：

根据历史施工数据建立能耗预测模型，预测在当前施工参数下的能耗情况；

能耗对比分析：

将预测的能耗与施工标准或历史最佳实践进行对比，识别出能源浪费点；

施工参数优化建议：

根据对比分析结果，能源优化模块推荐系列施工参数调整建议，包括调整搅拌速度以减少机械摩擦导致的能耗，或优化材料投放比例以减少过多的物料处理所需能源，对于检测到的土壤湿度和黏度较高的情况，模块可能建议降低搅拌速度或调整注入压力，以减少由于黏稠土壤引起的额外能耗；

能源节省反馈：

施工参数被优化并应用后，能源优化模块持续监测能耗情况，确保实际节省的能源与预测值相符，并将结果反馈给实时反馈控制模块。

进一步的，所述能耗预测模型基于线性回归算算法：

；

其中：

:预测的能耗值、:搅拌深度、:搅拌速度、:注入压力、:材料投放比例、: 土壤湿度、:土壤秥度、:是模型参数，通过历史数据进行训练得 到；

能源优化模块获取来自实时反馈控制模块的施工参数数据，该数据将作为上述计算公式中的变量；

将使用已经通过历史施工数据训练好的线性回归模型进行预测，此时模型已经学习到了每个参数与能耗之间的关系，即每个施工参数变动会如何影响总体能耗；

若在某条件下，增加搅拌深度会导致能耗显著增加，那么的值会变大，反之，若 搅拌速度的影响小，那么的值变低。

得到预测的能耗值后，将与施工标准或历史最佳实践进行比较，根据比较结果， 能源优化模块推荐施工参数调整建议，旨在将预测的能耗降至最低。

一种水泥搅拌桩施工智能控制系统的控制方法，包括以下步骤：

S1：使用数据采集模块，包含多种传感器，实时采集水泥搅拌桩的施工参数，包括搅拌深度、搅拌速度、注入压力、材料投放比例以及土壤湿度和黏度；

S2：将所述采集的施工参数传输至处理与分析模块；

S3：在所述处理与分析模块中，基于线性回归算法，利用预设的施工标准和历史施工数据，对接收到的施工参数进行处理与深度分析，生成一个能耗预测模型：

；

其中，代表预测的能耗值，分别代表搅拌深度、摚拌速度、注入压 力、材料投放比例、土壤湿度和土壤秥度；

S4：根据能耗预测模型生成的结果，将预测的能耗与施工标准或历史最佳实践进行对比，识别能源浪费点，并生成施工参数优化建议；

S5：将上述施工参数优化建议传输至实时反馈控制模块，由该模块生成具体的控制指令；

S6：传输生成的控制指令至作业设备控制模块，调整施工设备的参数，以达到优化施工质量与效率，并节省能耗；

S7：通过能源优化模块，接收实时反馈控制模块的施工参数数据，持续监测并分析施工过程中的能耗，确保所实施的优化措施能够实现预期的能源节省效果。

本发明的有益效果：

本发明，水泥搅拌桩施工智能控制系统利用数据采集模块实时监测关键施工参数，如搅拌深度、搅拌速度、注入压力和材料投放比例，以及土壤的湿度和黏度，这些数据的即时获取和分析使得施工团队能够在早期阶段发现潜在问题，从而避免由于参数偏差引起的施工质量问题，实时的参数调整也大大提高了施工效率，避免了因重复作业导致的时间和资源浪费。

本发明，优化能源使用与降低成本：通过引入线性回归算法进行能耗预测，不仅能够实时地识别能源浪费点，还可以针对这些浪费点生成施工参数的优化建议，此外，能源优化模块持续监测和分析施工过程中的能耗，确保所实施的优化措施实现预期的节能效果，从而实现能源的最大化利用，进一步降低施工成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的控制系统模块示意图；

图2为本发明实施例的控制方法流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如图1-图2所示，一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，包括数据采集模块、处理与分析模块、实时反馈控制模块、作业设备控制模块以及能源优化模块；

数据采集模块实时采集水泥搅拌桩的施工参数，并将采集的数据传递至处理与分析模块；

处理与分析模块对接收的数据进行处理与分析，并将分析结果传递至实时反馈控制模块；

实时反馈控制模块基于分析结果，输出控制指令至作业设备控制模块，调节施工参数，包括桩机转速的调节；

能源优化模块接收来自实时反馈控制模块的数据，分析施工中的能耗，并优化施工参数以实现能源节省。

数据采集模块具有多个传感器，包括深度传感器、压力传感器和速度传感器；

深度传感器用于实时检测搅拌桩的施工深度；

压力传感器用于实时测量施工过程中的压力变化；

速度传感器用于监测施工设备的工作速度；

土壤湿度与黏度传感器：

该传感器被部署在搅拌桩施工设备的前端，并能够在深入土层时实时测量土壤的湿度和黏度，湿度测量通过测量土壤对电流或电磁场的抵抗或导电性来完成，以此来推算土壤的湿度百分比，黏度测量通过测量传感器在土壤中移动时的阻力或摩擦力来完成的，然后根据预定的标准来转化为土壤的黏度值。

数据采集模块接收传感器的信号，将之转化为数字数据，并通过预设的数据接口，连续传递至处理与分析模块进行的数据处理和分析。

处理与分析模块包括数据处理单元和一个数据分析单元；

数据处理单元接收来自数据采集模块的数字数据，并对其进行清洗、整合和标准化，使数据满足后续分析的需求；

数据分析单元基于预设的算法和施工标准，对处理后的数据进行深度分析，以确定施工的效率和质量；

处理与分析模块在完成数据分析后，生成分析报告，该报告包含关于施工过程中的问题和建议的解决方案，并将该分析结果连续地传递至实时反馈控制模块，以便进行实时的施工参数调整。

数据分析单元基于支持向量机算法和施工现场的ISO 9001施工标准进行操作；

处理后的数据被输入到支持向量机算法中，此算法被训练用于识别施工过程中的不同模式和潜在的异常情况，如搅拌速度与预期的偏差、压力变化是否超出正常范围等，将识别出的模式和异常情况与ISO 9001施工标准进行对比，以评估施工的效率和质量，例如，如果识别到的搅拌速度持续低于标准速度，系统则会判断施工效率可能降低，或如果压力变化频繁超出正常范围，系统会判断施工质量可能受到影响，数据分析单元根据这些评估，生成施工效率和质量的综合评估报告，为实时反馈控制模块提供决策依据；

ISO 9001施工标准的应用:

施工效率的标准: ISO 9001中对于水泥搅拌桩施工的效率有明确的标准。例如，一个标准可能规定在特定条件下搅拌桩的最小和最大施工速度。

施工质量的标准: 除了效率，ISO 9001还会提供关于施工质量的标准，如混合均匀度、压力均衡等。

实时监控与反馈: 当SVM模型提供其预测结果时，这些结果会与ISO 9001的施工标准进行比较。如果预测的施工状态不符合标准，系统会生成对应的建议或警报。

持续改进: 根据ISO 9001的指导，施工过程中的问题和不符合的情况会被记录下来，并用于后续的系统改进和SVM模型的重新训练。

综上，通过结合SVM的高效数据处理能力和ISO 9001施工标准的明确指导，此智能控制系统能够实时监测施工过程，确保施工的效率和质量，并及时对可能的问题和异常进行反应。

支持向量机具体包括：

数据特征选择: 在水泥搅拌桩施工中，施工参数（如搅拌深度、压力、速度等）选择为SVM的输入特征，该特征从数据采集模块收集的原始数据中提取出来的；

模型训练: 使用历史施工数据，训练支持向量机模型以识别施工过程中的有效模式和异常情况，例如，当压力突然增加时，可能是由于搅拌桩碰到了较硬的土层或障碍物；

实时施工数据分析：新的施工数据被输入到支持向量机模型中，支持向量机模型实时预测当前施工状态，例如是否正常、是否遭遇异常等；

异常检测:支持向量机区分出正常施工和异常施工之间的边界，当施工数据跨越该边界时，标记为异常，并触发相应的警报或建议；

支持向量机算法如下：

；

其中：

:是计算出的决策函数值；

:表示权重向量和输入向量之间的点积；

:是偏置项；

该算法目标是最大化两个类别之间的间隔，同时最小化分类错误，通过优化问题来实现：

；

使得；

其中：

:是第个数据点的类标签(通常为+1或1)；

:是第个数据点的特征向量；

对于非线性分类问题，SVM使用所谓的核技巧，它可以将输入数据映射到更高维的特征空间，从而在该空间找到分离超平面。最常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数核；

在水泥搅拌桩施工智能控制系统中:

假设关心的是搅拌桩施工过程中的压力异常，可以收集历史数据，其中每个数据点包含施工的各种参数（如深度、速度等）和是否出现压力异常的标签，这些数据被用作SVM模型的输入，模型会被训练来识别出导致压力异常的施工状态，在施工过程中，实时收集到的数据会被输入到SVM模型中，模型会预测当前状态是否可能导致压力异常，从而为实时反馈控制模块提供决策依据。

实时反馈控制模块在接收处理与分析模块的分析报告后，判断当前施工状态是否满足预设的效率和质量标准；

若不满足，该模块根据报告中的建议解决方案，计算相应的施工参数调整值，生成具体的控制指令，该控制指令发送至作业设备控制模块，指导其进行实时参数调整，以确保施工的效率和质量。

施工参数的调整包括搅拌深度调整、搅拌速度调整、注入压力调整以及材料投放比例调整；

搅拌深度调整:

若报告指出混合物在某深度没有得到充分搅拌，作业设备控制模块计算需要增加或减少的搅拌深度，并输出相应指令；

建议解决方法：例如，若当前深度为5米且搅拌不均匀，则建议增加搅拌深度到5.5米以确保充分混合；

搅拌速度调整:

若报告显示土壤湿度、黏度有变化，影响搅拌效果或桩机的稳固度，作业设备控制模块根据需要加快或减慢搅拌速度；

注入压力调整:

若报告指出当前压力过高导致搅拌桩壁裂缝或过低导致效果不佳，作业设备控制模块提高或降低注入压力；

建议解决方法：例如，若当前压力为8MPa且存在裂缝风险，建议将压力调整到7.5MPa以避免进一步风险；

材料投放比例调整:

若报告显示材料的比例不均导致最终成品质量问题，作业设备控制模块根据报告调整材料的投放比例；

建议解决方法：例如，如果水泥与水的比例为1:3，但报告建议为1:2.5以获得更好的搅拌效果。

能源优化模块具体包括：

能耗数据获取：

能源优化模块接收实时反馈控制模块提供的施工参数数据，包括搅拌深度、搅拌速度、注入压力、材料投放比例以及土壤湿度和黏度；

模型建立与预测：

根据历史施工数据建立能耗预测模型，预测在当前施工参数下的能耗情况；

能耗对比分析：

将预测的能耗与施工标准或历史最佳实践进行对比，识别出能源浪费点；

施工参数优化建议：

根据对比分析结果，能源优化模块推荐系列施工参数调整建议，包括调整搅拌速度以减少机械摩擦导致的能耗，或优化材料投放比例以减少过多的物料处理所需能源，对于检测到的土壤湿度和黏度较高的情况，模块可能建议降低搅拌速度或调整注入压力，以减少由于黏稠土壤引起的额外能耗；

能源节省反馈：

施工参数被优化并应用后，能源优化模块持续监测能耗情况，确保实际节省的能源与预测值相符，并将结果反馈给实时反馈控制模块。

能耗预测模型基于线性回归算算法：

；

其中：

:预测的能耗值、:搅拌深度、:搅拌速度、:注入压力、:材料投放比例、: 土壤湿度、:土壤秥度、:是模型参数，通过历史数据进行训练得 到；

能源优化模块获取来自实时反馈控制模块的施工参数数据，该数据将作为上述计算公式中的变量；

将使用已经通过历史施工数据训练好的线性回归模型进行预测，此时模型已经学习到了每个参数与能耗之间的关系，即每个施工参数变动会如何影响总体能耗；

若在某条件下，增加搅拌深度会导致能耗显著增加，那么的值会变大，反之，若 搅拌速度的影响小，那么的值变低。

得到预测的能耗值后，将与施工标准或历史最佳实践进行比较，根据比较结果， 能源优化模块推荐施工参数调整建议，旨在将预测的能耗降至最低。

一种水泥搅拌桩施工智能控制系统的控制方法，包括以下步骤：

使用数据采集模块，包含多种传感器，实时采集水泥搅拌桩的施工参数，包括搅拌深度、搅拌速度、注入压力、材料投放比例以及土壤湿度和黏度；

将采集的施工参数传输至处理与分析模块；

在处理与分析模块中，基于线性回归算法，利用预设的施工标准和历史施工数据， 对接收到的施工参数进行处理与深度分析，生成一个能耗预测模型：；

其中，代表预测的能耗值，分别代表搅拌深度、摚拌速度、注入压 力、材料投放比例、土壤湿度和土壤秥度；

根据能耗预测模型生成的结果，将预测的能耗与施工标准或历史最佳实践进行对比，识别能源浪费点，并生成施工参数优化建议；

将上述施工参数优化建议传输至实时反馈控制模块，由该模块生成具体的控制指令；

传输生成的控制指令至作业设备控制模块，调整施工设备的参数，以达到优化施工质量与效率，并节省能耗；

通过能源优化模块，接收实时反馈控制模块的施工参数数据，持续监测并分析施工过程中的能耗，确保所实施的优化措施能够实现预期的能源节省效果。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，其特征在于，包括数据采集模块、处理与分析模块、实时反馈控制模块、作业设备控制模块以及能源优化模块；

数据采集模块实时采集水泥搅拌桩的施工参数，并将采集的数据传递至处理与分析模块；

处理与分析模块对接收的数据进行处理与分析，并将分析结果传递至实时反馈控制模块；

实时反馈控制模块基于分析结果，输出控制指令至作业设备控制模块，调节施工参数，包括桩机转速的调节；

能源优化模块接收来自实时反馈控制模块的数据，分析施工中的能耗，并优化施工参数以实现能源节省。

2.根据权利要求1所述的一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，其特征在于，所述数据采集模块具有多个传感器，包括深度传感器、压力传感器和速度传感器；

深度传感器用于实时检测搅拌桩的施工深度；

压力传感器用于实时测量施工过程中的压力变化；

速度传感器用于监测施工设备的工作速度；

土壤湿度与黏度传感器：

该传感器被部署在搅拌桩施工设备的前端，并能够在深入土层时实时测量土壤的湿度和黏度，湿度测量通过测量土壤对电流或电磁场的抵抗或导电性来完成，以此来推算土壤的湿度百分比，黏度测量通过测量传感器在土壤中移动时的阻力或摩擦力来完成的，然后根据预定的标准来转化为土壤的黏度值；

数据采集模块接收传感器的信号，将之转化为数字数据，并通过预设的数据接口，连续传递至处理与分析模块进行的数据处理和分析。

3.根据权利要求2所述的一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，其特征在于，所述处理与分析模块包括数据处理单元和一个数据分析单元；

所述数据处理单元接收来自数据采集模块的数字数据，并对其进行清洗、整合和标准化，使数据满足后续分析的需求；

数据分析单元基于预设的算法和施工标准，对处理后的数据进行深度分析，以确定施工的效率和质量；

处理与分析模块在完成数据分析后，生成分析报告，该报告包含关于施工过程中的问题和建议的解决方案，并将该分析结果连续地传递至实时反馈控制模块，以便进行实时的施工参数调整。

4.根据权利要求3所述的一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，其特征在于，所述数据分析单元基于支持向量机算法和施工现场的ISO 9001施工标准进行操作；

处理后的数据被输入到支持向量机算法中，此算法被训练用于识别施工过程中的不同模式和潜在的异常情况，将识别出的模式和异常情况与ISO 9001施工标准进行对比，以评估施工的效率和质量。

5.根据权利要求4所述的一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，其特征在于，所述支持向量机具体包括：

数据特征选择: 在水泥搅拌桩施工中，施工参数选择为SVM的输入特征，该特征从数据采集模块收集的原始数据中提取出来的；

模型训练: 使用历史施工数据，训练支持向量机模型以识别施工过程中的有效模式和异常情况；

实时施工数据分析：新的施工数据被输入到支持向量机模型中，支持向量机模型实时预测当前施工状态；

异常检测:支持向量机区分出正常施工和异常施工之间的边界，当施工数据跨越该边界时，标记为异常，并触发相应的警报或建议；

支持向量机算法如下：

；

其中：

:是计算出的决策函数值；

:表示权重向量/>和输入向量/>之间的点积；

:是偏置项；

该算法目标是最大化两个类别之间的间隔，同时最小化分类错误，通过优化问题来实现：

；

使得；

其中：

:是第/>个数据点的类标签；

:是第/>个数据点的特征向量。

6.根据权利要求5所述的一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，其特征在于，所述实时反馈控制模块在接收处理与分析模块的分析报告后，判断当前施工状态是否满足预设的效率和质量标准；

若不满足，该模块根据报告中的建议解决方案，计算相应的施工参数调整值，生成具体的控制指令，该控制指令发送至作业设备控制模块，指导其进行实时参数调整，以确保施工的效率和质量。

7.根据权利要求6所述的一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，其特征在于，所述施工参数的调整包括搅拌深度调整、搅拌速度调整、注入压力调整以及材料投放比例调整；

搅拌深度调整:

若报告指出混合物在某深度没有得到充分搅拌，作业设备控制模块计算需要增加或减少的搅拌深度，并输出相应指令；

搅拌速度调整:

若报告显示土壤湿度、黏度有变化，影响搅拌效果或桩机的稳固度，作业设备控制模块根据需要加快或减慢搅拌速度；

注入压力调整:

若报告指出当前压力过高导致搅拌桩壁裂缝或过低导致效果不佳，作业设备控制模块提高或降低注入压力；

材料投放比例调整:

若报告显示材料的比例不均导致最终成品质量问题，作业设备控制模块根据报告调整材料的投放比例。

8.根据权利要求7所述的一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，其特征在于，所述能源优化模块具体包括：

能耗数据获取：

能源优化模块接收实时反馈控制模块提供的施工参数数据，包括搅拌深度、搅拌速度、注入压力、材料投放比例以及土壤湿度和黏度；

模型建立与预测：

根据历史施工数据建立能耗预测模型，预测在当前施工参数下的能耗情况；

能耗对比分析：

将预测的能耗与施工标准或历史最佳实践进行对比，识别出能源浪费点；

施工参数优化建议：

根据对比分析结果，能源优化模块推荐系列施工参数调整建议，包括调整搅拌速度以减少机械摩擦导致的能耗，或优化材料投放比例以减少过多的物料处理所需能源；

能源节省反馈：

施工参数被优化并应用后，能源优化模块持续监测能耗情况，确保实际节省的能源与预测值相符，并将结果反馈给实时反馈控制模块。

9.根据权利要求8所述的一种水泥搅拌桩施工智能控制系统，其特征在于，所述能耗预测模型基于线性回归算算法：

；

其中：

:预测的能耗值、/>:搅拌深度、/>:搅拌速度、/>:注入压力、/>:材料投放比例、/>:土壤湿度、/>:土壤秥度、/>:是模型参数，通过历史数据进行训练得到；

能源优化模块获取来自实时反馈控制模块的施工参数数据，该数据将作为上述计算公式中的变量；

将使用已经通过历史施工数据训练好的线性回归模型进行预测，此时模型已经学习到了每个参数与能耗之间的关系，即每个施工参数变动会如何影响总体能耗；

若在某条件下，增加搅拌深度会导致能耗显著增加，那么的值会变大，反之，若搅拌速度的影响小，那么/>的值变低；

得到预测的能耗值后，将与施工标准或历史最佳实践进行比较，根据比较结果，能源优化模块推荐施工参数调整建议，旨在将预测的能耗/>降至最低。

10.根据权利要求1-9任一项所述的一种水泥搅拌桩施工智能控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：使用数据采集模块，包含多种传感器，实时采集水泥搅拌桩的施工参数，包括搅拌深度、搅拌速度、注入压力、材料投放比例以及土壤湿度和黏度；

S2：将所述采集的施工参数传输至处理与分析模块；

S3：在所述处理与分析模块中，基于线性回归算法，利用预设的施工标准和历史施工数据，对接收到的施工参数进行处理与深度分析，生成一个能耗预测模型：

；

其中，代表预测的能耗值，/>分别代表搅拌深度、摚拌速度、注入压力、材料投放比例、土壤湿度和土壤秥度；

S4：根据能耗预测模型生成的结果，将预测的能耗与施工标准或历史最佳实践进行对比，识别能源浪费点，并生成施工参数优化建议；

S5：将S4中的施工参数优化建议传输至实时反馈控制模块，由该模块生成具体的控制指令；

S6：传输生成的控制指令至作业设备控制模块，调整施工设备的参数，以达到优化施工质量与效率，并节省能耗；

S7：通过能源优化模块，接收实时反馈控制模块的施工参数数据，持续监测并分析施工过程中的能耗，确保所实施的优化措施能够实现预期的能源节省效果。