一种基于深度学习的机制砂筛分参数自适应调控方法

本申请涉及一种基于深度学习的机制砂筛分参数自适应调控方法，包括以下步骤：获取机制砂原料的物料特性历史数据和筛分设备的运行参数历史数据，并进行数据处理，得到机制砂筛分融合数据集；构建双模块深度学习模型，并结合所述机制砂筛分融合数据集进行模型训练，得到筛分参数决策模型；实时采集机制砂原料的物料特性实时数据和筛分设备的运行参数实时数据，并输入筛分参数决策模型中，得到最优筛分参数，结合反馈动态调整，得到自适应的机制砂筛分调控结果。本申请通过深度学习模型结合历史数据训练与实时数据反馈，实现机制砂筛分参数的精准决策，依托动态调整机制，实现筛分过程的自适应调控，提升调控效率与效果。