CN118179722A - 一种水泥研磨的控制方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种水泥研磨的控制方法和系统，本发明涉及水泥技术领域，该方法包括获取粗研磨水泥的成品图像；基于所述粗研磨水泥的成品图像使用水泥信息确定模型确定粗研磨水泥的成品信息；获取粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频、粗研磨球磨机的结构图；基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频使用监控信息确定模型确定粗研磨水泥过程信息；基于所述粗研磨水泥过程信息和所述粗研磨球磨机的结构图确定粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间；基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间控制粗研磨球磨机停止研磨，该方法能够准确的控制水泥粗研磨时间。
Description
技术领域
本发明涉及水泥技术领域，具体涉及一种水泥研磨的控制方法和系统。
背景技术
水泥生产是全球建筑行业的基础，其质量直接影响到建筑结构的耐久性和安全性。在水泥生产过程中，研磨阶段是将水泥熟料转化为最终产品的关键步骤，研磨阶段包括粗研磨和细研磨两个阶段。
粗研磨阶段的目的在于将水泥熟料破碎成较小的颗粒，以便于后续的细研磨。这一过程通常在球磨机中进行，通过钢球或钢段对物料进行冲击和研磨。然而，传统的粗研磨的时间控制主要依赖于操作人员的经验和手动调整，粗研磨时间过长会增加能耗和磨机磨损，提高生产成本，粗研磨时间过短会增加细研磨阶段的负担，可能导致细磨设备过载。
因此如何准确的控制水泥粗研磨时间是当前亟待解决的问题。
发明内容
本发明主要解决的技术问题如何准确的控制水泥粗研磨时间。
根据第一方面，本发明提供一种水泥研磨的控制方法，包括：获取粗研磨水泥的成品图像；基于所述粗研磨水泥的成品图像使用水泥信息确定模型确定粗研磨水泥的成品信息；获取粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频、粗研磨球磨机的结构图；基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频使用监控信息确定模型确定粗研磨水泥过程信息；基于所述粗研磨水泥过程信息和所述粗研磨球磨机的结构图确定粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间；基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间控制粗研磨球磨机停止研磨。
更进一步地，所述方法还包括：获取细研磨球磨机的结构图、细研磨水泥的成品图像；基于所述细研磨球磨机的结构图、所述细研磨水泥的成品图像使用细研磨参数确定模型确定细研磨球磨机的初始转速、细研磨球磨机的初始磨球充填率、细研磨球磨机的研磨时间、细研磨水泥的添加量；发送所述细研磨水泥的添加量到控制终端，并基于所述细研磨球磨机的初始转速、所述细研磨球磨机的初始磨球充填率、所述细研磨球磨机的研磨时间控制细研磨球磨机进行细研磨。
更进一步地，所述水泥信息确定模型为卷积神经网络模型，所述水泥信息确定模型的输入为粗研磨水泥的成品图像，所述水泥信息确定模型的输出为粗研磨水泥的成品信息。
更进一步地，所述监控信息确定模型为Transformer模型，所述监控信息确定模型的输入为粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频，所述监控信息确定模型的输出为粗研磨水泥过程信息。
更进一步地，所述粗研磨水泥的成品信息包括粗研磨水泥成品的颗粒大小、粗研磨水泥成品的颗粒形态、粗研磨水泥成品的颗粒密度。
根据第二方面，本发明提供一种水泥研磨的控制系统，包括：
第一获取模块，用于获取粗研磨水泥的成品图像；
水泥信息确定模块，用于基于所述粗研磨水泥的成品图像使用水泥信息确定模型确定粗研磨水泥的成品信息；
第二获取模块，用于获取粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频、粗研磨球磨机的结构图；
监控信息确定模块，用于基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频使用监控信息确定模型确定粗研磨水泥过程信息；
停止时间确定模块，用于基于所述粗研磨水泥过程信息和所述粗研磨球磨机的结构图确定粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间；
控制模块，用于基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间控制粗研磨球磨机停止研磨。
更进一步地，所述系统还用于：
获取细研磨球磨机的结构图、细研磨水泥的成品图像；
基于所述细研磨球磨机的结构图、所述细研磨水泥的成品图像使用细研磨参数确定模型确定细研磨球磨机的初始转速、细研磨球磨机的初始磨球充填率、细研磨球磨机的研磨时间、细研磨水泥的添加量；
发送所述细研磨水泥的添加量到控制终端，并基于所述细研磨球磨机的初始转速、所述细研磨球磨机的初始磨球充填率、所述细研磨球磨机的研磨时间控制细研磨球磨机进行细研磨。
更进一步地，所述水泥信息确定模型为卷积神经网络模型，所述水泥信息确定模型的输入为粗研磨水泥的成品图像，所述水泥信息确定模型的输出为粗研磨水泥的成品信息。
更进一步地，所述监控信息确定模型为Transformer模型，所述监控信息确定模型的输入为粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频，所述监控信息确定模型的输出为粗研磨水泥过程信息。
更进一步地，所述粗研磨水泥的成品信息包括粗研磨水泥成品的颗粒大小、粗研磨水泥成品的颗粒形态、粗研磨水泥成品的颗粒密度。
本发明提供的一种水泥研磨的控制方法和系统，该方法包括获取粗研磨水泥的成品图像；基于所述粗研磨水泥的成品图像使用水泥信息确定模型确定粗研磨水泥的成品信息；获取粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频、粗研磨球磨机的结构图；基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频使用监控信息确定模型确定粗研磨水泥过程信息；基于所述粗研磨水泥过程信息和所述粗研磨球磨机的结构图确定粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间；基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间控制粗研磨球磨机停止研磨，该方法能够准确的控制水泥粗研磨时间。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种水泥研磨的控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种控制细研磨球磨机进行细研磨的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种水泥研磨的控制系统的示意图。
具体实施方式
本发明实施例中，提供了如图1所示的一种水泥研磨的控制方法，所述水泥研磨的控制方法包括步骤S1～S6：
步骤S1，获取粗研磨水泥的成品图像。
粗研磨水泥的成品图像指水泥经过粗研磨后完成的水泥的标准成品图像。在一些实施例中，可以人为拍摄粗研磨水泥的成品得到粗研磨水泥的成品图像。
步骤S2，基于所述粗研磨水泥的成品图像使用水泥信息确定模型确定粗研磨水泥的成品信息。
所述水泥信息确定模型为卷积神经网络模型，所述水泥信息确定模型的输入为粗研磨水泥的成品图像，所述水泥信息确定模型的输出为粗研磨水泥的成品信息。
所述粗研磨水泥的成品信息包括粗研磨水泥成品的颗粒大小、粗研磨水泥成品的颗粒形态、粗研磨水泥成品的颗粒密度。
粗研磨水泥成品的颗粒大小指粗研磨水泥成品中颗粒的尺寸大小。
粗研磨水泥成品的颗粒形态指粗研磨水泥成品中颗粒的外观形状，例如，粗研磨水泥颗粒的外观形状可以包括球形、椭圆形等。
粗研磨水泥成品的颗粒密度指粗研磨水泥成品中单位体积内颗粒的数量。
卷积神经网络(CNN)可以是多层神经网络(例如，包括至少两个层)。所述至少两个层可以包括卷积层(CONV)、修正线性单元(ReLU)层、池化层(POOL)或全连接层(FC)中的至少一个。卷积神经网络能够从图像中提取有用特征，并逐渐理解和学习图像的上下文信息。卷积神经网络模型能够自动提取粗研磨水泥成品图像中的关键特征，进行分析后得到粗研磨水泥的成品信息。
步骤S3，获取粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频、粗研磨球磨机的结构图。
粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频为对粗研磨球磨机的运行过程进行实时录制得到的视频。在一些实施例中，可以在粗研磨球磨机内部安装摄像头来记录得到粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频，内部安装的摄像头可以实时记录粗研磨水泥的研磨过程，包括粗研磨水泥的碰撞、研磨情况等。
粗研磨球磨机的结构图指粗研磨球磨机内部结构的图示，例如，粗研磨球磨机的结构图包括球磨机的进料口、出料口、研磨介质、磨筒等组成部分的图示。在一些实施例中，可以通过粗研磨球磨机的设计图纸来得到粗研磨球磨机的结构图。
步骤S4，基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频使用监控信息确定模型确定粗研磨水泥过程信息。
所述监控信息确定模型为Transformer模型，所述监控信息确定模型的输入为粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频，所述监控信息确定模型的输出为粗研磨水泥过程信息。Transformer模型包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。每个部分都由多个相同的层堆叠而成。编码器的作用是将输入序列进行表示学习，其中包含了自注意力机制和前馈神经网络(Feed-Forward Network)。解码器在编码器的基础上，额外引入了一个多头注意力机制(Multi-Head Attention)，用于对编码器输出进行解码和生成目标序列。通过Transformer模型可以处理连续时间段的所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频，可以更好地捕捉到时间序列中的关系，能够输出得到综合考虑了各个时间点的监控视频之间关联关系的特征，从而得到粗研磨水泥过程信息。
粗研磨水泥过程信息包括已研磨时间、当前水泥颗粒大小分布、粗研磨球磨机的转速、粗研磨球磨机的磨球信息。所述粗研磨球磨机的磨球信息包括磨球的种类、大小和填充率。
在一些实施例中，监控信息确定模型包括运动视频分割层、粗研磨水泥信息确定层、粗研磨球磨机信息确定层、粗研磨球磨机的磨球信息确定层。运动视频分割层、粗研磨水泥信息确定层、粗研磨球磨机信息确定层、粗研磨球磨机的磨球信息确定层都包括Transformer结构。运动视频分割层的输入为所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频，运动视频分割层的输出为水泥运动分割视频、粗研磨球磨机运动分割视频、粗研磨球磨机的磨球运动分割视频、已研磨时间，粗研磨水泥信息确定层的输入为水泥运动分割视频，粗研磨水泥信息确定层的输出为当前水泥颗粒大小分布，粗研磨球磨机信息确定层的输入为粗研磨球磨机运动分割视频，粗研磨球磨机信息确定层的输出为粗研磨球磨机的转速，粗研磨球磨机的磨球信息确定层的输入为粗研磨球磨机的磨球运动分割视频，粗研磨球磨机的磨球信息确定层的输出为粗研磨球磨机的磨球信息。通过将模型拆分为多个层，可以将整个复杂的监控信息确定任务分解成更小、更易管理的子任务。每个层专注于处理特定的信息，有助于提高模型的效率和精度。每个层都可以学习不同级别和类型的特征，从而有助于模型更好地理解和表征输入数据。
步骤S5，基于所述粗研磨水泥过程信息和所述粗研磨球磨机的结构图确定粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间。
在一些实施例中，可以通过停止时间确定模型来确定粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间。停止时间确定模型为卷积神经网络模型。停止时间确定模型的输入为所述粗研磨水泥过程信息和所述粗研磨球磨机的结构图，停止时间确定模型的输出为粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间。粗研磨球磨机的结构图提供了磨机内部的物理布局和设计参数，卷积神经网络模型可以结合这些结构信息，理解磨球与物料之间的相互作用，以及磨机设计对研磨效率的影响。卷积神经网络能够有效地从输入数据中提取特征，例如从粗研磨水泥过程信息和球磨机结构图中提取关键特征，并学习到输入数据与粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间的中的复杂对应关系，从而帮助确定最佳的停止时间。。卷积神经网络可以处理和融合多种类型的数据，使得卷积神经网络能够从多个角度分析研磨过程，确定出的粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间更准确。
步骤S6，基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间控制粗研磨球磨机停止研磨。
当到达所述粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间时，则控制粗研磨球磨机停止研磨。
研磨阶段包括粗研磨和细研磨两个阶段，粗研磨完成后则进入到细研磨阶段。
在一些实施例中，还可以通过图2的流程来控制细研磨球磨机进行细研磨，图2为本发明实施例提供的一种控制细研磨球磨机进行细研磨的流程示意图，所述控制细研磨球磨机进行细研磨包括步骤S21～S23：
步骤S21，获取细研磨球磨机的结构图、细研磨水泥的成品图像。
细研磨水泥的成品图像指水泥经过细研磨后完成的水泥的标准成品图像。
细研磨球磨机的结构图指细研磨球磨机内部结构的图示，例如，细研磨球磨机的结构图包括球磨机的进料口、出料口、研磨介质、磨筒等组成部分的图示。
步骤S22，基于所述细研磨球磨机的结构图、所述细研磨水泥的成品图像使用细研磨参数确定模型确定细研磨球磨机的初始转速、细研磨球磨机的初始磨球充填率、细研磨球磨机的研磨时间、细研磨水泥的添加量。
细研磨参数确定模型为卷积神经网络模型。细研磨参数确定模型的输入为所述细研磨球磨机的结构图、所述细研磨水泥的成品图像，细研磨参数确定模型的输出为细研磨球磨机的初始转速、细研磨球磨机的初始磨球充填率、细研磨球磨机的研磨时间、细研磨水泥的添加量。
在一些实施例中，细研磨参数确定模型包括成品图像分析层、结构图特征提取层、细研磨参数预测层。成品图像分析层、结构图特征提取层、细研磨参数预测层都包括卷积神经网络。成品图像分析层的输入为所述细研磨水泥的成品图像，成品图像分析层的输出为细研磨水泥成品的颗粒大小、细研磨水泥成品的颗粒形态、细研磨水泥成品的颗粒密度，结构图特征提取层的输入为所述细研磨球磨机的结构图，结构图特征提取层的输出为细研磨球磨机内部结构布局信息，细研磨参数预测层的输入为细研磨球磨机内部结构布局信息、细研磨水泥成品的颗粒大小、细研磨水泥成品的颗粒形态、细研磨水泥成品的颗粒密度，细研磨参数预测层的输出为细研磨球磨机的初始转速、细研磨球磨机的初始磨球充填率、细研磨球磨机的研磨时间、细研磨水泥的添加量。
作为示例，细研磨球磨机内部结构布局信息包括磨石和磨盘、传动系统、进料系统、出料系统、冷却系统、控制系统布局信息。
步骤S23，发送所述细研磨水泥的添加量到控制终端，并基于所述细研磨球磨机的初始转速、所述细研磨球磨机的初始磨球充填率、所述细研磨球磨机的研磨时间控制细研磨球磨机进行细研磨。
当确定了细研磨球磨机的初始转速、细研磨球磨机的初始磨球充填率、细研磨球磨机的研磨时间、细研磨水泥的添加量，则发送所述细研磨水泥的添加量到控制终端，并基于所述细研磨球磨机的初始转速、所述细研磨球磨机的初始磨球充填率、所述细研磨球磨机的研磨时间控制细研磨球磨机进行细研磨。
基于同一发明构思，图3为本发明的实施例提供的一种水泥研磨的控制系统示意图，所述水泥研磨的控制系统包括：
第一获取模块31，用于获取粗研磨水泥的成品图像；
水泥信息确定模块32，用于基于所述粗研磨水泥的成品图像使用水泥信息确定模型确定粗研磨水泥的成品信息；
第二获取模块33，用于获取粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频、粗研磨球磨机的结构图；
监控信息确定模块34，用于基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频使用监控信息确定模型确定粗研磨水泥过程信息；
停止时间确定模块35，用于基于所述粗研磨水泥过程信息和所述粗研磨球磨机的结构图确定粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间；
控制模块36，用于基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间控制粗研磨球磨机停止研磨。
Claims (10)
1.一种水泥研磨的控制方法，其特征在于，包括：
获取粗研磨水泥的成品图像；
基于所述粗研磨水泥的成品图像使用水泥信息确定模型确定粗研磨水泥的成品信息；
获取粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频、粗研磨球磨机的结构图；
基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频使用监控信息确定模型确定粗研磨水泥过程信息；
基于所述粗研磨水泥过程信息和所述粗研磨球磨机的结构图确定粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间；
基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间控制粗研磨球磨机停止研磨。
2.如权利要求1所述的水泥研磨的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取细研磨球磨机的结构图、细研磨水泥的成品图像；
基于所述细研磨球磨机的结构图、所述细研磨水泥的成品图像使用细研磨参数确定模型确定细研磨球磨机的初始转速、细研磨球磨机的初始磨球充填率、细研磨球磨机的研磨时间、细研磨水泥的添加量；
发送所述细研磨水泥的添加量到控制终端，并基于所述细研磨球磨机的初始转速、所述细研磨球磨机的初始磨球充填率、所述细研磨球磨机的研磨时间控制细研磨球磨机进行细研磨。
3.如权利要求1所述的水泥研磨的控制方法，其特征在于，所述水泥信息确定模型为卷积神经网络模型，所述水泥信息确定模型的输入为粗研磨水泥的成品图像，所述水泥信息确定模型的输出为粗研磨水泥的成品信息。
4.如权利要求1所述的水泥研磨的控制方法，其特征在于，所述监控信息确定模型为Transformer模型，所述监控信息确定模型的输入为粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频，所述监控信息确定模型的输出为粗研磨水泥过程信息。
5.如权利要求1所述的水泥研磨的控制方法，其特征在于，所述粗研磨水泥的成品信息包括粗研磨水泥成品的颗粒大小、粗研磨水泥成品的颗粒形态、粗研磨水泥成品的颗粒密度。
6.一种水泥研磨的控制系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取粗研磨水泥的成品图像；
水泥信息确定模块，用于基于所述粗研磨水泥的成品图像使用水泥信息确定模型确定粗研磨水泥的成品信息；
第二获取模块，用于获取粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频、粗研磨球磨机的结构图；
监控信息确定模块，用于基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频使用监控信息确定模型确定粗研磨水泥过程信息；
停止时间确定模块，用于基于所述粗研磨水泥过程信息和所述粗研磨球磨机的结构图确定粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间；
控制模块，用于基于所述粗研磨水泥在粗研磨时的停止时间控制粗研磨球磨机停止研磨。
7.如权利要求6所述的水泥研磨的控制系统，其特征在于，所述系统还用于：
获取细研磨球磨机的结构图、细研磨水泥的成品图像；
基于所述细研磨球磨机的结构图、所述细研磨水泥的成品图像使用细研磨参数确定模型确定细研磨球磨机的初始转速、细研磨球磨机的初始磨球充填率、细研磨球磨机的研磨时间、细研磨水泥的添加量；
发送所述细研磨水泥的添加量到控制终端，并基于所述细研磨球磨机的初始转速、所述细研磨球磨机的初始磨球充填率、所述细研磨球磨机的研磨时间控制细研磨球磨机进行细研磨。
8.如权利要求6所述的水泥研磨的控制系统，其特征在于，所述水泥信息确定模型为卷积神经网络模型，所述水泥信息确定模型的输入为粗研磨水泥的成品图像，所述水泥信息确定模型的输出为粗研磨水泥的成品信息。
9.如权利要求6所述的水泥研磨的控制系统，其特征在于，所述监控信息确定模型为Transformer模型，所述监控信息确定模型的输入为粗研磨水泥在粗研磨时的监控视频，所述监控信息确定模型的输出为粗研磨水泥过程信息。
10.如权利要求6所述的水泥研磨的控制系统，其特征在于，所述粗研磨水泥的成品信息包括粗研磨水泥成品的颗粒大小、粗研磨水泥成品的颗粒形态、粗研磨水泥成品的颗粒密度。
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