摘要
本发明公开了用于高地温隧道爆破的乳化炸药智能控制方法、系统及设备,涉及技术领域,包括以下步骤:获取注装控制参数并建立注装状态映射模型;将注装状态映射模型作为预测模型嵌入MPC控制器中,通过进行滚动时域控制计算,生成最优的注装设备控制指令;构建基于时间窗口滑动评估的胶体结构稳定性评估函数,输出胶体结构风险等级;识别引发结构风险的主导扰动源,并生成注装设备控制指令对应的控制优先级权重;基于深度强化学习构建策略网络,生成策略修正信号并更新MPC控制器;本发明实现对复杂扰动条件下胶体层结构状态的精准预测与自适应优化控制,从而显著提升乳化炸药注装过程的均匀性、密实度与界面连续性,增强爆破效果。
技术关键词
高地温隧道
智能控制方法
胶体结构
设备控制指令
乳化炸药
深度前馈神经网络
滚动时域优化
深度强化学习
结构稳定性评估
策略
风险
控制器
滚动时域控制
训练分类模型
模块
连续性
控制权
数据
生成胶体
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