基于垃圾視覺數據分析的鍋爐燃燒控制方法及系統與流程

本發明涉及鍋爐控制，尤其涉及一種基于垃圾視覺數據分析的鍋爐燃燒控制方法及系統。

背景技術：

1、在垃圾焚燒處理領域，鍋爐燃燒控制是確保高效、環保處理垃圾的核心環節，對于提升整體處理效率和降低環境污染具有至關重要的作用。傳統上，垃圾焚燒爐的運行主要依賴于操作人員的經驗判斷，他們通過肉眼觀察火焰的狀態、顏色、高度等特征，來調整爐排的動作和燃燒狀況，以維持穩定的燃燒過程；然而，這種方法存在諸多局限性。首先，它要求操作人員具備豐富的經驗和敏銳的洞察力，以便準確判斷火焰狀態并作出相應調整。這不僅增加了勞動強度的要求，也使得燃燒控制的效果受到操作人員個人能力和經驗的影響；其次，肉眼觀察火焰狀態存在一定的危險性；因為垃圾焚燒爐通常處于高溫、高壓的工作環境，操作人員需要長時間暴露在高溫和有毒有害氣體的環境中，這對他們的身體健康構成了潛在威脅。

技術實現思路

1、本發明的目的是為了提供一種能夠避免人工調節垃圾燃燒的鍋爐控制方法及系統。

2、為了實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：

3、基于垃圾視覺數據分析的鍋爐燃燒控制方法，包括：

4、對預處理后的垃圾混合料的混合成分進行確定，并基于確定的混合成分，在預設的混合成分~鍋爐控制策略判斷模型對應關系中，確定出應用的鍋爐控制策略判斷模型；

5、對垃圾混合料進行圖像拍攝，得到垃圾混合料圖，對垃圾混合料圖進行視覺分析，確定出圖中的顏色分布特征以及邊緣分布特征；

6、基于垃圾混合料圖的顏色分布特征以及邊緣分布特征的特征因子，形成垃圾混合料圖的實時特征因子畫像，且基于顏色分布特征的特征明顯性判斷，對實時特征因子畫像中對應的特征因子分支進行調整；

7、利用鍋爐控制策略判斷模型，將實時特征因子畫像代入預設的參考特征因子畫像庫中進行檢索，確定出匹配的參考特征因子畫像，并基于確定出的參考特征因子畫像，確定出優選鍋爐控制策略，并利用優選鍋爐控制策略，對鍋爐進行控制。

8、在本發明公開的一些實施例中，構建混合成分~鍋爐控制策略判斷模型對應關系的方法包括：

9、基于對燃燒的垃圾混合料的混合成分中出現的垃圾成分大類，形成若干垃圾成分大類組，并基于每一垃圾成分大類中能夠被確定出的垃圾成分小類進行二次細分，并將細分的垃圾成分小類，對所屬的垃圾成分大類組進行數據補充；

10、針對每一垃圾成分大類組對應的鍋爐燃燒情況以及鍋爐控制策略進行采集分析，確定出在不同時間節點的鍋爐內燃燒特征以及不同時間節點的鍋爐控制方式，并基于鍋爐內燃燒特征，對不同時間節點的鍋爐控制方式進行修正，并將修正后鍋爐控制方式和垃圾成分大類組進行關聯記錄，得到若干成分大類組~鍋爐控制策略對應關系；

11、對每一成分大類組~鍋爐控制策略對應的垃圾混合料圖進行視覺分析，并確定出圖中的顏色分布特征以及邊緣分布特征，并針對顏色分布特征以及邊緣分布特征，構建參考特征因子畫像，并將參考特征因子畫像和成分大類組~鍋爐控制策略對應關系建立關聯關系。

12、在本發明公開的一些實施例中，形成垃圾混合料圖的實時特征因子畫像的方法包括：

13、設定有特征因子畫像模板，特征因子畫像模板包括若干特征因子表達線，特征因子表達線的一端相互重合，并相互之間均勻圓周分散，特征因子表達線對應特定的顏色參量區間的顏色采集點比值，或特定的邊緣分布密度參量，或特定的平均邊緣長度；

14、基于顏色分布特征的特征明顯性判斷，確定顏色分布特征對應的特征因子表達線的第一擴增倍率，并結合每一特征因子對應的參量，確定出特征因子表達線的長度。

15、在本發明公開的一些實施例中，對每一特征因子進行特征明顯性判斷的方法包括：

16、對所有垃圾混合料圖對應的顏色參量區間的顏色采集點比值進行聚集性分，聚集性分析的方法包括，將顏色采集點比值大于等于0的顏色參量區間認定為有效顏色參量區間，將顏色采集點比值大于等于預設值的有效顏色參量區間進行標記并統計，記為有效顏色參量區間數量；

17、統計歷史記錄中，垃圾混合料中的混合成分的有效區別數量，確定有效區別數量的方法包括，將混合成分進行歸類，并對每一類別的混合成分進行燃燒測試，將燃燒特征相符，且所屬同一類別的混合成分記為有效區別成分，統計有效區別成分的成分總數量；

18、基于有效顏色參量區間數量和成分總數量之間的有效顏色區別差異量，確定顏色分布特征對應的特征因子表達線的第一擴增倍率。

19、在本發明公開的一些實施例中，確定第一擴增倍率的表達式為：；

20、其中，為第一擴增倍率，為擴增倍率轉換系數，為預設的有效顏色區別標準差異量，為有效顏色區別差異量，為有效顏色區別差異量影響調整系數，為有效顏色區別差異量調整常數。

21、在本發明公開的一些實施例中，確定出匹配的參考特征因子畫像的方法包括：

22、對實時特征因子畫像中的特征因子表達線的數量進行確定，并基于特征因子表達線的數量對參考特征因子畫像庫中的參考特征因子畫像進行第一次篩選；

23、對實時特征因子畫像中的特征因子表達線的平均長度進行確定，并基于特征因子表達線的平均長度，對第一次篩選后的參考特征因子畫像進行第二次篩選，得到若干參與比對的參考特征因子畫像；

24、將參與比對的參考特征因子畫像分別和實時特征因子畫像進行比對，并計算二者之間的匹配程度，若二者的匹配程度大于等于預設值，則將對應的參考特征因子畫像認定為與實時特征因子畫像相匹配。

25、在本發明公開的一些實施例中，計算參考特征因子畫像和實時特征因子畫像之間的匹配程度的方法包括：；

26、其中，為匹配程度，為第一匹配程度權重系數，為第二匹配程度權重系數，為第三匹配程度權重系數，為顏色分布特征對應的第個特征因子表達線的長度差異量，為顏色分布特征對應的特征因子表達線的總體數量，為邊緣分布密度參量對應的特征因子表達線的長度差異量，為平均邊緣長度對應的特征因子表達線的長度差異量。

27、在本發明公開的一些實施例中，還公開有一種基于垃圾視覺數據分析的鍋爐燃燒控制系統，包括：

28、第一模塊，用于對預處理后的垃圾混合料的混合成分進行確定，并基于確定的混合成分，在預設的混合成分~鍋爐控制策略判斷模型對應關系中，確定出應用的鍋爐控制策略判斷模型；

29、第二模塊，用于對垃圾混合料進行圖像拍攝，得到垃圾混合料圖，對垃圾混合料圖進行視覺分析，確定出圖中的顏色分布特征以及邊緣分布特征；

30、第三模塊，用于基于垃圾混合料圖的顏色分布特征以及邊緣分布特征的特征因子，形成垃圾混合料圖的實時特征因子畫像，且基于顏色分布特征的特征明顯性判斷，對實時特征因子畫像中對應的特征因子分支進行調整；

31、第四模塊，用于利用鍋爐控制策略判斷模型，將實時特征因子畫像代入預設的參考特征因子畫像庫中進行檢索，確定出匹配的參考特征因子畫像，并基于確定出的參考特征因子畫像，確定出優選鍋爐控制策略，并利用優選鍋爐控制策略，對鍋爐進行控制。

32、本發明公開了基于垃圾視覺數據分析的鍋爐燃燒控制方法及系統，涉及鍋爐控制技術領域，具體公開了，對預處理后的垃圾混合料的混合成分進行確定，并根據混合成分選擇相應的鍋爐控制策略判斷模型；其次，對垃圾混合料進行圖像拍攝，通過視覺分析提取出顏色分布特征和邊緣分布特征；然后，基于這些特征因子形成垃圾混合料的實時特征因子畫像，并根據顏色分布特征對畫像中的特征因子分支進行調整；最后，利用鍋爐控制策略判斷模型，將實時特征因子畫像與預設的參考特征因子畫像庫進行比對，確定出最優的鍋爐控制策略，并應用于鍋爐的實際控制中，上述技術方案實現了對垃圾焚燒過程的智能化監控與優化控制，提高了燃燒效率。