一种适配废塑料资源化生产线的多工况在线监测调控系统及方法与流程

本发明涉及废塑料处理，具体为一种适配废塑料资源化生产线的多工况在线监测调控系统及方法。

背景技术：

1、随着塑料工业的快速发展和塑料制品的广泛应用，废塑料的产生量持续增长，废塑料资源化利用已成为实现循环经济和可持续发展的重要途径。废塑料资源化生产线通常包括破碎、清洗、分选、挤出、造粒等多道工序，通过物理或化学方法将废塑料转化为再生塑料颗粒或其他再生产品。

2、然而，现有的废塑料资源化生产线在实际运行中面临以下技术问题：

3、废塑料原料来源复杂、成分多变，传统生产线主要依赖人工抽检和离线化验，无法实时掌握物料的成分、含水率、粒径分布、杂质含量等关键状态参数，导致工艺调整滞后于物料变化，产品质量波动大。虽然部分生产线引入了单一传感器（如金属探测器、重量传感器），但这些传感器只能检测某一方面的信息，无法全面表征物料状态，更难以实现多源信息的有效融合。

4、废塑料生产线运行工况受原料种类、含水率、杂质含量、设备状态等多种因素影响，工况类型繁多且动态变化。现有生产线大多采用固定工况分类和预设参数方案，无法自动识别当前工况类型，更不能及时发现工况迁移。当工况发生变化时，仍沿用原有参数方案，导致生产效率下降、产品质量不稳定。

5、现有生产线的工艺参数设置主要依赖操作人员的经验，缺乏基于物理模型的仿真优化手段。由于废塑料资源化过程涉及热、力、流、化等多物理场耦合作用，各工序参数之间存在复杂的非线性关联，仅凭人工经验难以找到全局最优的参数组合，导致生产线运行效率低、能耗高、产品质量不稳定。

6、废塑料资源化生产线包含破碎、清洗、分选、挤出、造粒等多个工序，各工序之间存在强耦合关系。现有生产线大多采用各工序独立控制的方式，缺乏全局协同优化机制，前道工序的参数调整往往没有考虑对后道工序的影响，导致整体运行效果不佳，难以实现产量、质量、能耗等多目标的协同优化。

7、现有生产线的异常检测主要依赖阈值报警和人工巡检，只能发现明显的异常，难以识别早期微弱异常。当异常发生后，故障诊断依赖维护人员的经验，诊断效率低、准确性差，且缺乏自动自愈调控能力，异常处理周期长，导致非计划停机时间多、生产损失大。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种适配废塑料资源化生产线的多工况在线监测调控系统及方法，解决了背景技术的问题。

2、本发明采用如下技术方案：

3、一种适配废塑料资源化生产线的多工况在线监测调控方法，包括以下步骤：

4、s1、通过多种传感器采集废塑料物料的多模态数据，经多模态特征融合后实时评估物料的成分、含水率、粒径分布与杂质含量，生成物料状态综合表征；

5、s2、基于物料状态与运行参数的联合特征空间，通过无监督聚类自动识别生产线当前工况类型，并检测工况迁移事件，动态更新工况分类体系；

6、s3、构建生产线多物理场耦合数字孪生模型，基于当前工况与物料状态进行全流程仿真，通过仿真优化得到各工序的最优工艺参数组合；

7、s4、将多工序参数优化建模为多智能体强化学习问题，各工序智能体协同决策，在产量、质量、能耗多目标约束下生成最优调控策略；

8、s5、实时监测生产线运行状态，通过图神经网络与知识图谱进行异常根因溯源，评估异常严重度并生成自愈调控策略；

9、s6、基于过程参数构建产品质量软测量模型，实时预测质量指标，通过前馈-反馈复合控制实现质量偏差的快速校正；

10、s7、在边缘侧执行实时数据处理与快速调控，在云端执行大数据分析与模型训练，通过模型蒸馏与动态下发实现边缘-云协同优化。

11、优选的，所述步骤s1中数据采集具体包括：

12、s11、多模态数据采集：通过近红外光谱传感器采集物料光谱数据，通过工业相机采集物料视觉图像，通过微波湿度传感器采集含水率数据，通过称重传感器采集流量数据，通过温度传感器采集温度数据；

13、s12、单模态特征提取：分别对各模态数据进行特征提取，光谱数据提取吸收峰位置、峰高、峰面积等特征，图像数据提取颜色、纹理、形状等特征，波形数据提取时域与频域特征；

14、s13、多模态特征融合：采用基于注意力机制的多模态融合网络，自适应学习各模态特征的权重，将多模态特征融合为统一的物料状态特征向量；

15、s14、物料状态定量评估：基于融合特征向量，通过回归模型定量评估物料的塑料种类占比、含水率、粒径分布、杂质含量等关键指标，生成物料质量综合评分。

16、优选的，所述步骤s2中初筛检测方法具体包括：

17、s21、联合特征空间构建：将物料状态特征与生产线运行参数特征拼接，构建高维联合特征空间；

18、s22、密度峰值聚类工况发现：采用密度峰值聚类算法在联合特征空间中自动发现工况类别，无需预先指定类别数量，通过决策图自动确定最优聚类数；

19、s23、工况迁移检测：基于统计过程控制方法，监测特征分布的变化，当分布偏移超过阈值时判定为工况迁移，触发工况重新分类；

20、s24、工况知识库更新：将新识别的工况及其对应的最优参数组合存入工况知识库，通过在线学习持续更新与扩充知识库。

21、优选的，所述步骤s3中具体包括：

22、s31、多物理场耦合建模：构建包含热场、流场、力场、化学反应场的多物理场耦合数字孪生模型，描述破碎、清洗、挤出、造粒等各工序的物理化学过程；

23、s32、混合仿真计算：采用有限元方法与离散元方法相结合的混合仿真策略，连续介质用有限元求解，颗粒物料用离散元求解，提高仿真精度与效率；

24、s33、代理模型加速：基于仿真样本训练kriging代理模型，用代理模型替代部分耗时的全尺寸仿真，加速优化迭代过程；

25、s34、多目标参数优化：以产量最大化、质量最优化、能耗最小化为目标，采用多目标进化算法在仿真环境中搜索最优工艺参数组合，生成帕累托最优解集。

26、优选的，所述步骤s4中具体包括：

27、s41、多智能体建模：将生产线的每个工序建模为一个独立的强化学习智能体，每个智能体负责本工序的参数调控决策；

28、s42、集中训练分布执行：采用集中训练分布执行架构，训练时利用全局信息进行集中式价值评估，执行时各智能体仅基于局部观测进行分布式决策；

29、s43、多目标奖励设计：设计包含产量奖励、质量奖励、能耗惩罚的多目标奖励函数，通过权重系数调节各目标的重要性；

30、s44、策略迁移与微调：将仿真环境中训练的策略迁移到实际生产线，利用实际运行数据进行在线微调，快速适配真实环境。

31、优选的，所述步骤s5中具体包括：

32、s51、异常检测与定位：基于变分自编码器构建正常工况的概率模型，通过重构误差检测异常，并通过注意力机制定位异常发生的工序与参数；

33、s52、图神经网络根因溯源：将生产线各工序与参数建模为图结构，采用图神经网络传播异常信息，追溯异常的根本原因；

34、s53、知识图谱故障推理：构建故障模式与影响分析知识图谱，基于图匹配与规则推理诊断故障类型与严重程度；

35、s54、自愈调控策略生成：根据诊断结果，从策略库中匹配最优自愈调控策略，或通过强化学习实时生成调控策略，自动执行调控动作。

36、优选的，所述步骤s6中具体包括：

37、s61、软测量模型构建：采用深度信念网络构建产品质量软测量模型，以可在线测量的过程参数为输入，以难以在线测量的质量指标为输出；

38、s62、质量偏差预测：基于当前过程参数与物料状态，提前预测未来一段时间的质量指标变化趋势，计算质量偏差预估值；

39、s63、前馈控制：根据质量偏差预估值，基于灵敏度分析计算各参数的调整量，通过前馈控制提前校正质量偏差；

40、s64、反馈校正：基于实际质量检测结果，通过模型预测控制进行反馈校正，形成前馈-反馈复合闭环控制。

41、优选的，还包括能耗智能优化步骤：

42、s81、能耗实时监测与分解：实时采集各工序的能耗数据，将总能耗分解为各设备、各环节的能耗分量，建立能耗分解模型；

43、s82、能耗基准线动态调整：根据当前工况类型，动态调整能耗基准线，计算实际能耗与基准的偏差；

44、s83、节能优化策略生成：基于工况-能耗关联模型，生成针对当前工况的节能优化策略，包括参数调整、设备启停优化、负荷分配等；

45、s84、能效评估与反馈：定期评估能效提升效果，将节能效果反馈到优化模型，持续改进节能策略。

46、优选的，还包括虚拟样本生成与数据增强步骤：

47、s91、机理仿真虚拟样本：基于物理机理模型仿真生成不同工况、不同参数组合下的虚拟运行样本；

48、s92、生成对抗网络增强：采用条件生成对抗网络学习真实运行数据的分布，生成高质量虚拟样本；

49、s93、样本质量评估：从分布一致性、物理合理性、多样性等维度评估虚拟样本质量，筛选高质量样本；

50、s94、混合训练增强：将真实样本与虚拟样本混合训练模型，提升模型在小样本或罕见工况下的泛化能力。

51、优选的，一种适配废塑料资源化生产线的多工况在线监测调控系统，包括：

52、多源感知模块，集成近红外光谱、机器视觉、微波湿度、称重、温度等多种传感器，用于采集物料多模态数据与生产线运行数据；物料状态评估模块，用于对多源数据进行特征融合，定量评估物料成分、含水率、粒径分布与杂质含量；工况识别模块，用于自动识别生产线当前工况类型，检测工况迁移，维护工况知识库；数字孪生仿真模块，用于构建生产线多物理场耦合数字孪生模型，进行全流程仿真与参数优化；协同调控模块，用于基于深度强化学习实现多工序协同调控，优化产量、质量与能耗；异常诊断与自愈模块，用于异常检测、根因溯源与自愈调控策略生成；质量闭环控制模块，用于产品质量软测量与前馈-反馈复合控制；边缘-云协同模块，用于实现边缘侧实时处理与云端大数据分析的优化。

53、本发明的有益效果：通过近红外光谱、机器视觉、微波湿度、称重、温度等多源传感器的协同工作，结合基于注意力机制的多模态特征融合技术，能够全面、实时、定量地评估物料的成分、含水率、粒径分布、杂质含量等关键状态参数，物料成分识别准确率提升，解决了传统监测手段单一滞后、无法全面表征物料状态的问题。采用密度峰值聚类算法自动发现工况类别，无需预先指定类别数量，能够适应废塑料原料多变的特点；基于统计过程控制的工况迁移检测能够及时发现工况变化，误报率低。