CN117192973A - 一种自动控制的黄河泥水回收系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及环境保护和水资源管理领域，尤其涉及一种自动控制的黄河泥水回收系统，所述系统包括以下模块：数据采集模块、控制算法模块、通信模块、数据存储和管理模块、监控和报警模块、优化算法模块和人机交互模块，所述控制算法模块使用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，将PID算法作为基础控制算法，引入权重因子和创新的思想，对黄河泥水回收相关数据进行实时分析和处理，实现对黄河泥水回收过程的精细控制和调节，提高系统的稳定性，并在数据存储和管理模块中使用椭圆曲线密码算法对数据进行加密，为系统提供高安全性、高效率的数据存储和管理，实现高效、安全的一种自动控制的黄河泥水回收系统。
Description
技术领域
本发明属于环境保护和水资源管理领域，具体是一种自动控制的黄河泥水回收系统。
背景技术
随着环保政策的推进以及人们环保意识的提高，泥水回收技术的发展趋势逐年上升，自动控制的黄河泥水回收系统是一种利用自动控制技术来处理黄河泥水的系统，采用了多个模块和算法，以实现泥水的过滤、回收和监控与管理功能，但现有技术因外界环境变化或设备故障等原因，引起不稳定性和泥水处理效果有波动，并且在回收过程中的操作中，经常出现过度处理或处理不足的情况，造成了资源的浪费，同时，传统的泥水回收系统中，对于数据的存储和管理中，存在着安全性低的问题。
发明内容
针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供了一种自动控制的黄河泥水回收系统，针对因外界环境变化或设备故障等原因引起的不稳定性和泥水处理效果有波动、回收过程中过度处理或处理不足的问题，本方案采用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，结合权重因子和创新的思想，实现对黄河泥水回收过程的精细控制和调节，提高系统的稳定性，减少因外界环境变化或设备故障等原因引起的不稳定性和黄河泥水处理效果的波动，并通过实时监测和控制泥水的流量、浓度和质量，精确控制回收过程中各个步骤，避免过度处理或处理不足的情况，减少资源浪费，确保在一个自动控制的黄河泥水回收系统中实现稳定、精准的泥水回收，同时，针对传统泥水回收系统的安全性低问题，本方案在数据存储和管理模块中使用椭圆曲线密码算法对数据进行加密，相比传统的加密算法，椭圆曲线密码算法使用更短的密钥，减少了存储和传输密钥的成本，并且在加密和解密操作中需要更少的计算资源，为系统提供高安全性、高效率的数据存储和管理。
本发明提供的一种自动控制的黄河泥水回收系统，包括数据采集模块、控制算法模块、通信模块、数据存储和管理模块、监控和报警模块、优化算法模块和人机交互模块：
所述数据采集模块收集传感器获取的黄河泥水回收相关数据，所述数据包括水质、流量、温度、泥沙浓度；
所述控制算法模块使用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，将PID算法作为基础控制算法，引入权重因子和创新的思想，改进和优化PID算法，对黄河泥水回收相关数据进行实时分析和处理，控制运行状态；
所述通信模块用于与其他设备或系统之间进行数据的传输和通信；
所述数据存储和管理模块用于存储和管理采集到的数据，采用关系型数据库MySQL数据库，并且提供数据的备份和恢复功能，使用数据压缩和索引技术，对控制算法模块中分析和处理后的黄河泥水回收相关数据进行持久化存储；
所述监控和报警模块用于监测运行状态和异常情况，并及时发出警报或报警信息；
所述优化算法模块通过对黄河泥水回收相关数据进行分析和处理，优化运行策略和参数；
所述人机交互模块提供用户交互的界面。
所述控制算法模块采用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，将PID算法作为基础控制算法，引入权重因子和创新的思想，改进和优化PID算法，对黄河泥水回收相关数据进行实时分析和处理，所述一种基于权重因子和创新的双重控制算法包括以下步骤：
步骤S1：数据采集，通过传感器数据采集来采集一种自动控制的黄河泥水回收系统的状态信息，包括泥水回收率和系统稳定性；
步骤S2：状态信息处理和滤波，收集到的状态信息存在噪声或异常值，进行数据处理和滤波，得到处理后的数值Process Variable；
步骤S3：权重因子计算，根据数据分配权重因子，给予泥水回收率最高权重；
步骤S4：创新因子引入，引入自适应控制策略，根据实时监测到的系统状态和环境因素，自动调整基于权重因子和创新的双重控制算法的数据和权重因子；
步骤S5：算法设计与优化，根据采集到的数据和权重因子，设计并优化PID控制算法，包括两个控制回路，一个用于优化泥水回收率，另一个用于维持系统稳定性；
步骤S6：生成控制信号，根据优化的PID控制算法，生成相应的控制信号，对一种自动控制的黄河泥水回收系统进行实施控制；
步骤S7：实施反馈控制，将生成的控制信号应用于一种自动控制的黄河泥水回收系统，并监测系统的响应，对系统进行实时反馈控制，根据反馈信号，对PID控制算法进行调整和优化。
进一步的，在步骤S5中，根据采集到的数据和权重因子，设计并优化PID控制算法，具体包括以下步骤：
步骤S51：设定Setpoint目标值，确定系统达到的目标状态；
步骤S52：将目标值与步骤S2处理后的数值Process Variable进行比较计算，得到误差值Error，所用公式如下所示：
；
步骤S53：计算Proportional Term比例项，根据误差的大小来调整控制信号的大小，所用公式如下所示：
；
其中，Kp为比例增益系数；
步骤S54：计算Integral Term积分项，消除系统存在的稳态误差，所用公式如下所示：
；
其中，Ki为积分增益系数，∫(Error dt)表示误差的积分；
步骤S55：计算Derivative Term微分项，预测系统的未来变化趋势，所用公式如下所示：
；
其中，Kd为微分增益系数，表示误差的微分；
步骤S56：计算控制信号Control Signal，所用公式如下所示：
；
步骤S57：应用控制信号，将计算得到的控制信号应用到一种自动控制的黄河泥水回收系统中。
所述数据存储和管理模块用于存储和管理采集到的数据，采用关系型数据库MySQL数据库，并且提供数据的备份和恢复功能，使用数据压缩和索引技术，对控制算法模块中分析和处理后的黄河泥水回收相关数据进行持久化存储，具体包括以下内容：
数据存储：MySQL数据库存储控制算法模块中分析和处理后的黄河泥水回收相关数据；
数据管理：数据存储和管理模块提供数据管理的功能，包括数据的索引、查询、更新和删除操作，方便用户对数据进行操作和使用；
数据备份和恢复：防止数据丢失或损坏，数据存储和管理模块提供数据备份和恢复的功能，通过定期备份数据，并在需要时进行数据的恢复；
数据安全性：确保数据的安全性，使用椭圆曲线密码算法对数据进行加密，防止未经授权的人员获取和篡改数据；
进一步的，所述椭圆曲线密码算法具体包括以下步骤：
步骤K1：选择椭圆曲线密码算法，使用NIST P-256椭圆曲线，所用公式如下所示：
；
椭圆曲线参数为：
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其中，p是一个素数，a和b是椭圆曲线的参数，G是基点，n是基点G的阶，基点G的阶是指将基点G连续相加n次后回到无穷远点的次数；
步骤K2：密钥生成，使用椭圆曲线上的点作为公钥和私钥，私钥是一个随机数，通常是一个大整数，公钥是通过私钥和椭圆曲线上的乘法运算得到的点；
步骤K3：加密，将数据转换为椭圆曲线上的一个点，选择一个随机数作为加密密钥，并使用上述密钥进行乘法运算，得到一个新的点，将加密密钥的x坐标与消息的点的y坐标进行异或运算，得到密文；
步骤K4：解密，使用私钥和密文的x坐标进行乘法运算，得到一个新的坐标，将解密结果的y坐标与密文的x坐标进行异或运算，得到原始消息的点，将原始消息的点转换为消息本身。
所述监控和报警模块用于监测运行状态和异常情况，并及时发出警报或报警信息，具体包括以下内容：
实时监测各种状态信息，包括传感器数据、设备状态信息、网络连接状态，所述状态信息通过数据采集模块获取，监控和报警模块定期或实时地获取这些信息，并进行处理和分析；
对获取的状态信息进行异常检测，判断一种自动控制的黄河泥水回收系统是否处于正常工作状态，通过设定阈值进行异常检测，传感器的数值超过了设定的阈值，判断为异常；
当检测到异常或达到阈值时，需要触发相应的报警机制来提醒相关人员，报警机制通过多种方式实现，包括声音报警、短信通知、邮件通知；
记录异常事件的发生时间、类型、处理过程，并提供历史记录和分析功能，方便后续的故障排查和系统性能分析。
所述优化算法模块中，通过对采集到的数据进行分析和处理，优化一种自动控制的黄河泥水回收系统的运行策略和参数，具体包括以下内容：
数据分析：对采集到的数据进行统计和分析，了解系统的当前状态和性能表现，使用统计方法、数据挖掘技术或机器学习算法进行数据分析，得到数据分析的结果；
参数调整：根据数据分析的结果，对系统的参数进行调整，包括调整控制算法中的参数、系统的运行策略；
优化算法设计：改进现有的算法，涉及到优化问题的建模、目标函数的定义、约束条件的考虑；
优化算法实现：将设计好的优化算法实现为计算机程序或算法模块，包括编写代码、进行算法验证和测试；
系统集成与优化：将优化算法模块与系统的其他模块进行集成，并进行整体性能优化和调试，包括系统级的性能测试、参数调整和系统稳定性验证。
采用上述方案本发明取得的有益效果如下：
（1）针对因外界环境变化或设备故障等原因引起的不稳定性和泥水处理效果有波动、回收过程中过度处理或处理不足的问题，本方案采用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，结合权重因子和创新的思想，对PID算法进行改进和优化，实现对黄河泥水回收过程的精细控制和调节，提高系统的稳定性，减少因外界环境变化或设备故障等原因引起的不稳定性和黄河泥水处理效果的波动；
（2）针对传统泥水回收系统的安全性低问题，本方案在数据存储和管理模块中使用椭圆曲线密码算法对数据进行加密，相比传统的加密算法，椭圆曲线密码算法使用更短的密钥，减少了存储和传输密钥的成本，并且在加密和解密操作中需要更少的计算资源，为系统提供高安全性、高效率的数据存储和管理；
（3）针对传统泥水回收系统无法实时监测系统的异常情况，并且未设有报警装置，本方案在监控和报警模块中实时监测系统的各种状态信息，通过对数据进行监测，及时了解系统的运行状态，以便进行实时调整和干预，并且通过对状态信息进行异常检测，实现安全保障和事故预防，提高系统的安全性和可靠性。
附图说明
图1为本发明提供的一种自动控制的黄河泥水回收系统的示意图；
图2为控制算法模块中的一种基于权重因子和创新的双重控制算法的流程图；
图3为数据存储和管理模块的示意图；
图4为优化算法模块的示意图。
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例一，参阅图1，本发明提供的一种自动控制的黄河泥水回收系统，包括数据采集模块、控制算法模块、通信模块、数据存储和管理模块、监控和报警模块、优化算法模块和人机交互模块：
所述数据采集模块收集传感器获取的黄河泥水回收相关数据，所述数据包括水质、流量、温度、泥沙浓度；
所述控制算法模块使用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，将PID算法作为基础控制算法，引入权重因子和创新的思想，改进和优化PID算法，对黄河泥水回收相关数据进行实时分析和处理，控制运行状态；
所述通信模块用于与其他设备或系统之间进行数据的传输和通信 ；
所述数据存储和管理模块用于存储和管理采集到的数据，采用关系型数据库MySQL数据库，并且提供数据的备份和恢复功能，使用数据压缩和索引技术，对控制算法模块中分析和处理后的黄河泥水回收相关数据进行持久化存储；
所述监控和报警模块用于监测运行状态和异常情况，并及时发出警报或报警信息；
所述优化算法模块通过对黄河泥水回收相关数据进行分析和处理，优化运行策略和参数；
所述人机交互模块提供用户交互的界面；
针对因外界环境变化或设备故障等原因引起的不稳定性和泥水处理效果有波动、回收过程中过度处理或处理不足的问题，本方案采用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，结合权重因子和创新的思想，对PID算法进行改进和优化，实现对黄河泥水回收过程的精细控制和调节，提高系统的稳定性，减少因外界环境变化或设备故障等原因引起的不稳定性和黄河泥水处理效果的波动。
实施例二，参阅图1和图2，该实施例基于上述实施例，所述控制算法模块采用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，将PID算法作为基础控制算法，引入权重因子和创新的思想，改进和优化PID算法，对黄河泥水回收相关数据进行实时分析和处理，所述一种基于权重因子和创新的双重控制算法包括以下步骤：
步骤S1：数据采集，通过传感器数据采集来采集一种自动控制的黄河泥水回收系统的状态信息，包括泥水回收率和系统稳定性；
步骤S2：状态信息处理和滤波，收集到的状态信息存在噪声或异常值，进行数据处理和滤波，得到处理后的数值Process Variable；
步骤S3：权重因子计算，根据数据分配权重因子，给予泥水回收率最高权重；
步骤S4：创新因子引入，引入自适应控制策略，根据实时监测到的系统状态和环境因素，自动调整基于权重因子和创新的双重控制算法的数据和权重因子；
步骤S5：算法设计与优化，根据采集到的数据和权重因子，设计并优化PID控制算法，包括两个控制回路，一个用于优化泥水回收率，另一个用于维持系统稳定性；
步骤S6：生成控制信号，根据优化的PID控制算法，生成相应的控制信号，对一种自动控制的黄河泥水回收系统进行实施控制；
步骤S7：实施反馈控制，将生成的控制信号应用于一种自动控制的黄河泥水回收系统，并监测系统的响应，对系统进行实时反馈控制，根据反馈信号，对优化的PID控制算法进行调整和优化。
实施例三，参阅图2，该实施例基于上述实施例，在步骤S5中，根据采集到的数据和权重因子，设计并优化PID控制算法，具体包括以下步骤：
步骤S51：设定Setpoint目标值，确定系统达到的目标状态；
步骤S52：将目标值与步骤S2处理后的数值Process Variable进行比较计算，得到误差值Error，所用公式如下所示：
；
步骤S53：计算Proportional Term比例项，根据误差的大小来调整控制信号的大小，所用公式如下所示：
；
其中，Kp为比例增益系数；
步骤S54：计算Integral Term积分项，消除系统存在的稳态误差，所用公式如下所示：
；
其中，Ki为积分增益系数，∫(Error dt)表示误差的积分；
步骤S55：计算Derivative Term微分项，预测系统的未来变化趋势，所用公式如下所示：
；
其中，Kd为微分增益系数，表示误差的微分；
步骤S56：计算控制信号Control Signal，所用公式如下所示：
；
步骤S57：应用控制信号，将计算得到的控制信号应用到一种自动控制的黄河泥水回收系统中。
实施例四，参阅图1和图3，所述数据存储和管理模块用于存储和管理采集到的数据，采用关系型数据库MySQL数据库，并且提供数据的备份和恢复功能，使用数据压缩和索引技术，对控制算法模块中分析和处理后的黄河泥水回收相关数据进行持久化存储，具体包括以下内容：
数据存储：MySQL数据库存储控制算法模块中分析和处理后的黄河泥水回收相关数据；
数据管理：数据存储和管理模块提供数据管理的功能，包括数据的索引、查询、更新和删除操作，方便用户对数据进行操作和使用；
数据备份和恢复：防止数据丢失或损坏，数据存储和管理模块提供数据备份和恢复的功能，通过定期备份数据，并在需要时进行数据的恢复；
数据安全性：确保数据的安全性，使用对称加密的方法对数据进行加密，防止未经授权的人员获取和篡改数据；
所述数据存储和管理模块确保数据的安全性，使用椭圆曲线密码算法对数据进行加密，防止未经授权的人员获取和篡改数据，椭圆曲线密码算法具体包括以下步骤：
步骤K1：选择椭圆曲线密码算法，使用NIST P-256椭圆曲线，所用公式如下所示：
；
椭圆曲线参数为：
p：FFFFFFFF 00000001 00000000 00000000 00000000 FFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF；
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其中，p是一个素数，a和b是椭圆曲线的参数，G是基点，n是基点G的阶，基点G的阶是指将基点G连续相加n次后回到无穷远点的次数；
步骤K2：密钥生成，使用椭圆曲线上的点作为公钥和私钥，私钥是一个随机数，通常是一个大整数，公钥是通过私钥和椭圆曲线上的乘法运算得到的点；
步骤K3：加密，将数据转换为椭圆曲线上的一个点，选择一个随机数作为加密密钥，并使用上述密钥进行乘法运算，得到一个新的点，将加密密钥的x坐标与消息的点的y坐标进行异或运算，得到密文；
步骤K4：解密，使用私钥和密文的x坐标进行乘法运算，得到一个新的坐标，将解密结果的y坐标与密文的x坐标进行异或运算，得到原始消息的点，将原始消息的点转换为消息本身；
针对传统泥水回收系统的安全性低问题，本方案在数据存储和管理模块中使用椭圆曲线密码算法对数据进行加密，相比传统的加密算法，椭圆曲线密码算法使用更短的密钥，减少了存储和传输密钥的成本，并且在加密和解密操作中需要更少的计算资源，为系统提供高安全性、高效率的数据存储和管理。
实施例五，该实施例基于上述实施例，所述监控和报警模块用于监测一种自动控制的黄河泥水回收系统的运行状态和异常情况，并及时发出警报或报警信息，具体包括以下内容：
实时监测各种状态信息，包括传感器数据、设备状态信息、网络连接状态，所述状态信息通过数据采集模块获取，监控和报警模块定期或实时地获取这些信息，并进行处理和分析；
对获取的状态信息进行异常检测，判断一种自动控制的黄河泥水回收系统是否处于正常工作状态，通过设定阈值进行异常检测，传感器的数值超过了设定的阈值，就判断为异常；
当检测到异常或达到阈值时，需要触发相应的报警机制来提醒相关人员，报警机制通过多种方式实现，包括声音报警、短信通知、邮件通知；
记录异常事件的发生时间、类型、处理过程，并提供历史记录和分析功能，方便后续的故障排查和系统性能分析。
实施例六，参阅图4，该实施例基于上述实施例，所述优化算法模块中，通过对采集到的数据进行分析和处理，优化一种自动控制的黄河泥水回收系统的运行策略和参数，具体包括以下内容：
数据分析：对采集到的数据进行统计和分析，了解系统的当前状态和性能表现，使用统计方法、数据挖掘技术或机器学习算法进行数据分析，得到数据分析的结果；
参数调整：根据数据分析的结果，对系统的参数进行调整，包括调整控制算法中的参数、系统的运行策略；
优化算法设计：改进现有的算法，涉及到优化问题的建模、目标函数的定义、约束条件的考虑；
优化算法实现：将设计好的优化算法实现为计算机程序或算法模块，包括编写代码、进行算法验证和测试；
系统集成与优化：将优化算法模块与系统的其他模块进行集成，并进行整体性能优化和调试，包括系统级的性能测试、参数调整和系统稳定性验证。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种自动控制的黄河泥水回收系统，其特征在于：包括数据采集模块、控制算法模块、通信模块、数据存储和管理模块、监控和报警模块、优化算法模块和人机交互模块：
所述数据采集模块收集传感器获取的黄河泥水回收相关数据，所述数据包括水质、流量、温度、泥沙浓度；
所述控制算法模块使用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，将PID算法作为基础控制算法，引入权重因子和创新的思想，改进和优化PID算法，对黄河泥水回收相关数据进行实时分析和处理，控制运行状态；
所述通信模块用于与其他设备或系统之间进行数据的传输和通信；
所述数据存储和管理模块用于存储和管理采集到的数据，采用关系型数据库MySQL数据库，并且提供数据的备份和恢复功能，使用数据压缩和索引技术，对控制算法模块中分析和处理后的黄河泥水回收相关数据进行持久化存储；
所述监控和报警模块用于监测运行状态和异常情况，并及时发出警报或报警信息；
所述优化算法模块通过对黄河泥水回收相关数据进行分析和处理，优化运行策略和参数；
所述人机交互模块提供用户交互的界面。
2.根据权利要求1所述的一种自动控制的黄河泥水回收系统，其特征在于：所述控制算法模块采用一种基于权重因子和创新的双重控制算法，对采集到的数据进行实时分析和处理，所述一种基于权重因子和创新的双重控制算法包括以下步骤：
步骤S1：数据采集，通过传感器数据采集来采集一种自动控制的黄河泥水回收系统的状态信息，包括泥水回收率和系统稳定性；
步骤S2：状态信息处理和滤波，收集到的状态信息存在噪声或异常值，进行数据处理和滤波，得到处理后的数值Process Variable；
步骤S3：权重因子计算，根据数据分配权重因子，给予泥水回收率最高权重；
步骤S4：创新因子引入，引入自适应控制策略，根据实时监测到的系统状态和环境因素，自动调整基于权重因子和创新的双重控制算法的数据和权重因子；
步骤S5：算法设计与优化，根据采集到的数据和权重因子，设计并优化PID控制算法，包括两个控制回路，一个用于优化泥水回收率，另一个用于维持系统稳定性；
步骤S6：生成控制信号，根据优化的PID控制算法，生成相应的控制信号，对一种自动控制的黄河泥水回收系统进行实施控制；
步骤S7：实施反馈控制，将生成的控制信号应用于一种自动控制的黄河泥水回收系统，并监测系统的响应，对系统进行实时反馈控制，根据反馈信号，对PID控制算法进行调整和优化。
3.根据权利要求2所述的一种自动控制的黄河泥水回收系统，其特征在于：在步骤S5中，根据采集到的数据和权重因子，设计并优化PID控制算法，具体包括以下步骤：
步骤S51：设定Setpoint目标值，确定系统达到的目标状态；
步骤S52：将目标值与步骤S2处理后的数值Process Variable进行比较计算，得到误差值Error，所用公式如下所示：
；
步骤S53：计算Proportional Term比例项，根据误差的大小来调整控制信号的大小，所用公式如下所示：
；
其中，Kp为比例增益系数；
步骤S54：计算Integral Term积分项，消除系统存在的稳态误差，所用公式如下所示：
；
其中，Ki为积分增益系数，∫(Error dt)表示误差的积分；
步骤S55：计算Derivative Term微分项，预测系统的未来变化趋势，所用公式如下所示：
；
其中，Kd为微分增益系数，d(Error)dt表示误差的微分；
步骤S56：计算控制信号Control Signal，所用公式如下所示：
；
步骤S57：应用控制信号，将计算得到的控制信号应用到一种自动控制的黄河泥水回收系统中。
4.根据权利要求3所述的一种自动控制的黄河泥水回收系统，其特征在于：所述数据存储和管理模块用于存储和管理采集到的数据，采用关系型数据库MySQL数据库，并且提供数据的备份和恢复功能，使用数据压缩和索引技术，对控制算法模块中分析和处理后的黄河泥水回收相关数据进行持久化存储，具体包括以下内容：
数据存储：MySQL数据库存储控制算法模块中分析和处理后的黄河泥水回收相关数据；
数据管理：数据存储和管理模块提供数据管理的功能，包括数据的索引、查询、更新和删除操作，方便用户对数据进行操作和使用；
数据备份和恢复：防止数据丢失或损坏，数据存储和管理模块提供数据备份和恢复的功能，通过定期备份数据，并在需要时进行数据的恢复；
数据安全性：确保数据的安全性，使用椭圆曲线密码算法对数据进行加密；
进一步的，所述椭圆曲线密码算法具体包括以下步骤：
步骤K1：选择椭圆曲线密码算法，使用NIST P-256椭圆曲线，所用公式如下所示：
；
椭圆曲线参数为：
p：FFFFFFFF 00000001 00000000 00000000 00000000 FFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF；
a：FFFFFFFF 00000001 00000000 00000000 00000000 FFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFC；
b：5AC635D8 AA3A93E7 B3EBBD55 769886BC 651D06B0 CC53B0F6 3BCE3C3E27D2604B；
基点G：
04 6B17D1F2 E12C4247 F8BCE6E5 63A440F2 77037D81 2DEB33A0 F4A13945D898C296 F4FE342E 2FE1A7F9 9B8EE7EB 4A7C0F9E 162BCE35 76B315E2 86FDCE8B7669736D 3F6B0CC5 2BBD92E7 1FA716B6 24AEEB10 3D6F332C 3F03C4F6 1EDB5AD88AFCB8A1 4B279A2C 3BFA1725 9DA20515 3F1A8A5E B2F8AFCB 4F4AEEDE 386BFB5AC8AA16FD；
n：FFFFFFFF 00000000 FFFFFFFF FFFFFFFF BCE6FAAD A7179E84 F3B9CAC2FC632551；
其中，p是一个素数，a和b是椭圆曲线的参数，G是基点，n是基点G的阶，基点G的阶是指将基点G连续相加n次后回到无穷远点的次数；
步骤K2：密钥生成，使用椭圆曲线上的点作为公钥和私钥，私钥是一个随机数，通常是一个大整数，公钥是通过私钥和椭圆曲线上的乘法运算得到的点；
步骤K3：加密，将数据转换为椭圆曲线上的一个点，选择一个随机数作为加密密钥，并使用上述密钥进行乘法运算，得到一个新的点，将加密密钥的x坐标与消息的点的y坐标进行异或运算，得到密文；
步骤K4：解密，使用私钥和密文的x坐标进行乘法运算，得到一个新的坐标，将解密结果的y坐标与密文的x坐标进行异或运算，得到原始消息的点，将原始消息的点转换为消息本身。
5.根据权利要求4所述的一种自动控制的黄河泥水回收系统，其特征在于：所述监控和报警模块用于监测一种自动控制的黄河泥水回收系统的运行状态和异常情况，并及时发出警报或报警信息，具体包括以下内容：
实时监测各种状态信息，包括传感器数据、设备状态信息、网络连接状态，所述状态信息通过数据采集模块获取，监控和报警模块定期或实时地获取这些信息，并进行处理和分析；
对获取的状态信息进行异常检测，判断一种自动控制的黄河泥水回收系统是否处于正常工作状态，通过设定阈值进行异常检测，传感器的数值超过了设定的阈值，判断为异常；
当检测到异常或达到阈值时，需要触发相应的报警机制来提醒相关人员，报警机制通过多种方式实现，包括声音报警、短信通知、邮件通知；
记录异常事件的发生时间、类型、处理过程，并提供历史记录和分析功能，方便后续的故障排查和系统性能分析。
6.根据权利要求5所述的一种自动控制的黄河泥水回收系统，其特征在于：所述优化算法模块中，通过对采集到的数据进行分析和处理，优化一种自动控制的黄河泥水回收系统的运行策略和参数，具体包括以下内容：
数据分析：对采集到的数据进行统计和分析，了解系统的当前状态和性能表现，使用统计方法、数据挖掘技术或机器学习算法进行数据分析，得到数据分析的结果；
参数调整：根据数据分析的结果，对系统的参数进行调整，包括调整控制算法中的参数、系统的运行策略；
优化算法设计：改进现有的算法，涉及到优化问题的建模、目标函数的定义、约束条件的考虑；
优化算法实现：将设计好的优化算法实现为计算机程序或算法模块，包括编写代码、进行算法验证和测试；
系统集成与优化：将优化算法模块与系统的其他模块进行集成，并进行整体性能优化和调试，包括系统级的性能测试、参数调整和系统稳定性验证。
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Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CA2357622A1 (en) * | 2001-02-13 | 2001-12-02 | Knelson Patents Inc. | Concrete recovery system |
| KR100796456B1 (ko) * | 2007-06-22 | 2008-01-21 | 태화강재산업 주식회사 | 하수처리공정의 제어장치 및 제어방법 |
| CN104950856A (zh) * | 2015-06-19 | 2015-09-30 | 华北水利水电大学 | 一种考虑河流生态需求的水库调度管理系统 |
| CN106933099A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-07-07 | 太原理工大学 | 一种选煤厂浓缩机和压滤机药剂添加协同控制系统 |
| CN109254530A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-01-22 | 河北工业大学 | 基于磨矿过程基础回路的无模型自适应控制方法 |
| CN113403445A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-09-17 | 山东师范大学 | 一种转炉烟气净化回收智能控制系统和控制方法 |
| CN114380379A (zh) * | 2022-02-22 | 2022-04-22 | 太原理工大学 | 一种煤泥水的加药控制方法及系统 |
| CN114634232A (zh) * | 2022-03-09 | 2022-06-17 | 山西天地王坡煤业有限公司 | 煤泥水处理系统的控制方法、装置、设备和介质 |
| CN114706293A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-07-05 | 上海大学 | 一种基于GRU-Attention和自适应模糊PID的煤泥水智能加药控制方法 |
| CN115557642A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-03 | 襄阳九鼎昊天环保设备有限公司 | 一种岩棉冲洗废水处理系统的自动化控制方法及一体化设备 |
| CN219251941U (zh) * | 2023-05-24 | 2023-06-27 | 山西智河水利科技有限公司 | 一种黄河治理中使用的泥沙分离装置 |
-
2023
- 2023-11-08 CN CN202311474306.6A patent/CN117192973A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CA2357622A1 (en) * | 2001-02-13 | 2001-12-02 | Knelson Patents Inc. | Concrete recovery system |
| KR100796456B1 (ko) * | 2007-06-22 | 2008-01-21 | 태화강재산업 주식회사 | 하수처리공정의 제어장치 및 제어방법 |
| CN104950856A (zh) * | 2015-06-19 | 2015-09-30 | 华北水利水电大学 | 一种考虑河流生态需求的水库调度管理系统 |
| CN106933099A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-07-07 | 太原理工大学 | 一种选煤厂浓缩机和压滤机药剂添加协同控制系统 |
| CN109254530A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-01-22 | 河北工业大学 | 基于磨矿过程基础回路的无模型自适应控制方法 |
| CN113403445A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-09-17 | 山东师范大学 | 一种转炉烟气净化回收智能控制系统和控制方法 |
| CN114380379A (zh) * | 2022-02-22 | 2022-04-22 | 太原理工大学 | 一种煤泥水的加药控制方法及系统 |
| CN114634232A (zh) * | 2022-03-09 | 2022-06-17 | 山西天地王坡煤业有限公司 | 煤泥水处理系统的控制方法、装置、设备和介质 |
| CN114706293A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-07-05 | 上海大学 | 一种基于GRU-Attention和自适应模糊PID的煤泥水智能加药控制方法 |
| CN115557642A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-03 | 襄阳九鼎昊天环保设备有限公司 | 一种岩棉冲洗废水处理系统的自动化控制方法及一体化设备 |
| CN219251941U (zh) * | 2023-05-24 | 2023-06-27 | 山西智河水利科技有限公司 | 一种黄河治理中使用的泥沙分离装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王建美: "选煤厂煤泥水处理控制系统设计与实现", 《江西煤炭科技》, no. 2 * |
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