摘要
本发明提供了一种散货堆场洒水方法和系统,包括步骤S1:采集散货堆场的当前环境数据;步骤S2:处理所述当前环境数据,根据预测模型,计算未来某时刻相应的最佳洒水强度;步骤S3:根据所述最佳洒水强度,调整喷枪洒水强度;步骤S4:判断所述喷枪洒水强度是否与所述最佳洒水强度一致,若是,则保持当前洒水状态,若否,则调整喷枪参数;步骤S5:返回步骤S1。可见,本发明通过实时采集环境与物料状态数据,结合机器学习模型预测未来扬尘趋势,并提前调整洒水参数,从根源上避免扬尘现象的发生和恶化,突破传统反馈控制的被动性,显著提高了散货堆场粉尘管理效率。
技术关键词
洒水方法
堆场
喷枪
一维卷积神经网络
强度
循环神经网络模型
二次规划形式
卷积神经网络模型
状态空间模型
洒水系统
机器学习模型
梯度下降法
数据采集模块
参数
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扬尘
粉尘
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