本發(fā)明涉及鍋爐控制，尤其涉及一種基于垃圾視覺數(shù)據(jù)分析的鍋爐燃燒控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在垃圾焚燒處理領(lǐng)域，鍋爐燃燒控制是確保高效、環(huán)保處理垃圾的核心環(huán)節(jié)，對于提升整體處理效率和降低環(huán)境污染具有至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)上，垃圾焚燒爐的運(yùn)行主要依賴于操作人員的經(jīng)驗(yàn)判斷，他們通過肉眼觀察火焰的狀態(tài)、顏色、高度等特征，來調(diào)整爐排的動(dòng)作和燃燒狀況，以維持穩(wěn)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(jīng)驗(yàn)和敏銳的洞察力，以便準(zhǔn)確判斷火焰狀態(tài)并作出相應(yīng)調(diào)整。這不僅增加了勞動(dòng)強(qiáng)度的要求，也使得燃燒控制的效果受到操作人員個(gè)人能力和經(jīng)驗(yàn)的影響；其次，肉眼觀察火焰狀態(tài)存在一定的危險(xiǎn)性；因?yàn)槔贌隣t通常處于高溫、高壓的工作環(huán)境，操作人員需要長時(shí)間暴露在高溫和有毒有害氣體的環(huán)境中，這對他們的身體健康構(gòu)成了潛在威脅。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了提供一種能夠避免人工調(diào)節(jié)垃圾燃燒的鍋爐控制方法及系統(tǒng)。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

3、基于垃圾視覺數(shù)據(jù)分析的鍋爐燃燒控制方法，包括：

4、對預(yù)處理后的垃圾混合料的混合成分進(jìn)行確定，并基于確定的混合成分，在預(yù)設(shè)的混合成分~鍋爐控制策略判斷模型對應(yīng)關(guān)系中，確定出應(yīng)用的鍋爐控制策略判斷模型；

5、對垃圾混合料進(jìn)行圖像拍攝，得到垃圾混合料圖，對垃圾混合料圖進(jìn)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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)特征因子畫像中對應(yīng)的特征因子分支進(jìn)行調(diào)整；

7、利用鍋爐控制策略判斷模型，將實(shí)時(shí)特征因子畫像代入預(yù)設(shè)的參考特征因子畫像庫中進(jìn)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(yōu)選鍋爐控制策略，并利用優(yōu)選鍋爐控制策略，對鍋爐進(jìn)行控制。

8、在本發(fā)明公開的一些實(shí)施例中，構(gòu)建混合成分~鍋爐控制策略判斷模型對應(yīng)關(guān)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(xiàn)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(jìn)行二次細(xì)分，并將細(xì)分的垃圾成分小類，對所屬的垃圾成分大類組進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)充；

10、針對每一垃圾成分大類組對應(yīng)的鍋爐燃燒情況以及鍋爐控制策略進(jìn)行采集分析，確定出在不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的鍋爐內(nèi)燃燒特征以及不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的鍋爐控制方式，并基于鍋爐內(nèi)燃燒特征，對不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的鍋爐控制方式進(jìn)行修正，并將修正后鍋爐控制方式和垃圾成分大類組進(jìn)行關(guān)聯(lián)記錄，得到若干成分大類組~鍋爐控制策略對應(yīng)關(guān)系；

11、對每一成分大類組~鍋爐控制策略對應(yīng)的垃圾混合料圖進(jìn)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(gòu)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(yīng)關(guān)系建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

12、在本發(fā)明公開的一些實(shí)施例中，形成垃圾混合料圖的實(shí)時(shí)特征因子畫像的方法包括：

13、設(shè)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(dá)線，特征因子表達(dá)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(dá)線對應(yīng)特定的顏色參量區(qū)間的顏色采集點(diǎn)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(yīng)的特征因子表達(dá)線的第一擴(kuò)增倍率，并結(jié)合每一特征因子對應(yīng)的參量，確定出特征因子表達(dá)線的長度。

15、在本發(fā)明公開的一些實(shí)施例中，對每一特征因子進(jìn)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(yīng)的顏色參量區(qū)間的顏色采集點(diǎn)比值進(jìn)行聚集性分，聚集性分析的方法包括，將顏色采集點(diǎn)比值大于等于0的顏色參量區(qū)間認(rèn)定為有效顏色參量區(qū)間，將顏色采集點(diǎn)比值大于等于預(yù)設(shè)值的有效顏色參量區(qū)間進(jìn)行標(biāo)記并統(tǒng)計(jì)，記為有效顏色參量區(qū)間數(shù)量；

17、統(tǒng)計(jì)歷史記錄中，垃圾混合料中的混合成分的有效區(qū)別數(shù)量，確定有效區(qū)別數(shù)量的方法包括，將混合成分進(jìn)行歸類，并對每一類別的混合成分進(jìn)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(qū)別成分，統(tǒng)計(jì)有效區(qū)別成分的成分總數(shù)量；

18、基于有效顏色參量區(qū)間數(shù)量和成分總數(shù)量之間的有效顏色區(qū)別差異量，確定顏色分布特征對應(yīng)的特征因子表達(dá)線的第一擴(kuò)增倍率。

19、在本發(fā)明公開的一些實(shí)施例中，確定第一擴(kuò)增倍率的表達(dá)式為：；

20、其中，為第一擴(kuò)增倍率，為擴(kuò)增倍率轉(zhuǎn)換系數(shù)，為預(yù)設(shè)的有效顏色區(qū)別標(biāo)準(zhǔn)差異量，為有效顏色區(qū)別差異量，為有效顏色區(qū)別差異量影響調(diào)整系數(shù)，為有效顏色區(qū)別差異量調(diào)整常數(shù)。

21、在本發(fā)明公開的一些實(shí)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(shí)時(shí)特征因子畫像中的特征因子表達(dá)線的數(shù)量進(jìn)行確定，并基于特征因子表達(dá)線的數(shù)量對參考特征因子畫像庫中的參考特征因子畫像進(jìn)行第一次篩選；

23、對實(shí)時(shí)特征因子畫像中的特征因子表達(dá)線的平均長度進(jìn)行確定，并基于特征因子表達(dá)線的平均長度，對第一次篩選后的參考特征因子畫像進(jìn)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(shí)時(shí)特征因子畫像進(jìn)行比對，并計(jì)算二者之間的匹配程度，若二者的匹配程度大于等于預(yù)設(shè)值，則將對應(yīng)的參考特征因子畫像認(rèn)定為與實(shí)時(shí)特征因子畫像相匹配。

25、在本發(fā)明公開的一些實(shí)施例中，計(jì)算參考特征因子畫像和實(shí)時(shí)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(quán)重系數(shù)，為第二匹配程度權(quán)重系數(shù)，為第三匹配程度權(quán)重系數(shù)，為顏色分布特征對應(yīng)的第個(gè)特征因子表達(dá)線的長度差異量，為顏色分布特征對應(yīng)的特征因子表達(dá)線的總體數(shù)量，為邊緣分布密度參量對應(yīng)的特征因子表達(dá)線的長度差異量，為平均邊緣長度對應(yīng)的特征因子表達(dá)線的長度差異量。

27、在本發(fā)明公開的一些實(shí)施例中，還公開有一種基于垃圾視覺數(shù)據(jù)分析的鍋爐燃燒控制系統(tǒng)，包括：

28、第一模塊，用于對預(yù)處理后的垃圾混合料的混合成分進(jìn)行確定，并基于確定的混合成分，在預(yù)設(shè)的混合成分~鍋爐控制策略判斷模型對應(yīng)關(guān)系中，確定出應(yīng)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(jìn)行圖像拍攝，得到垃圾混合料圖，對垃圾混合料圖進(jìn)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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)特征因子畫像中對應(yīng)的特征因子分支進(jìn)行調(diào)整；

31、第四模塊，用于利用鍋爐控制策略判斷模型，將實(shí)時(shí)特征因子畫像代入預(yù)設(shè)的參考特征因子畫像庫中進(jìn)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(yōu)選鍋爐控制策略，并利用優(yōu)選鍋爐控制策略，對鍋爐進(jìn)行控制。

32、本發(fā)明公開了基于垃圾視覺數(shù)據(jù)分析的鍋爐燃燒控制方法及系統(tǒng)，涉及鍋爐控制技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了，對預(yù)處理后的垃圾混合料的混合成分進(jìn)行確定，并根據(jù)混合成分選擇相應(yīng)的鍋爐控制策略判斷模型；其次，對垃圾混合料進(jìn)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(shí)時(shí)特征因子畫像，并根據(jù)顏色分布特征對畫像中的特征因子分支進(jìn)行調(diào)整；最后，利用鍋爐控制策略判斷模型，將實(shí)時(shí)特征因子畫像與預(yù)設(shè)的參考特征因子畫像庫進(jìn)行比對，確定出最優(yōu)的鍋爐控制策略，并應(yīng)用于鍋爐的實(shí)際控制中，上述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)了對垃圾焚燒過程的智能化監(jiān)控與優(yōu)化控制，提高了燃燒效率。