RCO废气处理系统及其方法
一种RCO废气处理系统及其方法，其获取由红外线热像仪采集的催化燃烧室热分布图；利用深度学习和人工智能技术，挖掘催化燃烧室热分布图的深度隐藏信息，根据催化燃烧室内部的温度分布情况，自适应地调节反应温度，以实现RCO废气处理过程的优化。
发明专利
CN202310587315.X
2023-05-24
CN116678004A
2023-09-01
F23G7/07(2006.01)
吉安市名峰环保设备有限公司
肖峰
343100 江西省吉安市井冈山经济技术开发区君山大道南侧163号(拓展大道西侧)
北京恒泰铭睿知识产权代理有限公司
张灿
江西;36
1.一种RCO废气处理系统，其特征在于，包括： 热分布采集模块，用于获取由红外线热像仪采集的催化燃烧室热分布图； 预处理模块，用于将所述催化燃烧室热分布图进行图像预处理以得到预处理后催化燃烧室热分布图； 图像语义理解模块，用于将所述预处理后催化燃烧室热分布图进行图像分块处理后通过包含嵌入层的ViT模型以得到多个热分布语义理解特征向量； 级联模块，用于将所述多个热分布语义理解特征向量进行级联以得到关联热分布特征向量； 修正模块，用于对所述关联热分布特征向量进行基于高斯回归不确定性因数的自校准修正以得到修正后关联热分布特征向量；以及 控制结果生成模块，用于将所述修正后关联热分布特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的反应温度应增大、应减小或保持不变。 2.根据权利要求1所述的RCO废气处理系统，其特征在于，所述图像语义理解模块，包括： 分块单元，用于对所述预处理后催化燃烧室热分布图进行图像分块处理以得到图像块的序列； 嵌入化单元，用于使用所述ViT模型的嵌入层对所述图像块的序列中的各个图像块进行向量嵌入化以得到图像块嵌入向量的序列；以及 转换单元，用于将所述图像块嵌入向量的序列输入所述ViT模型的转换器以得到所述多个热分布语义理解特征向量。 3.根据权利要求2所述的RCO废气处理系统，其特征在于，所述转换单元，包括： 向量构造子单元，用于将所述图像块嵌入向量的序列进行一维排列以得到全局图像块特征向量； 自注意子单元，用于计算所述全局图像块特征向量与所述图像块嵌入向量的序列中各个图像块嵌入向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵； 标准化子单元，用于分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵； 关注度计算子单元，用于将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个概率值；以及 注意力施加子单元，用于分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述图像块嵌入向量的序列中各个图像块嵌入向量进行加权以得到所述多个热分布语义理解特征向量。 4.根据权利要求3所述的RCO废气处理系统，其特征在于，所述级联模块，用于：以如下级联公式将所述多个热分布语义理解特征向量进行级联以得到关联热分布特征向量； 其中，所述级联公式为： 其中，表示所述多个热分布语义理解特征向量，/>表示级联函数，/>表示所述关联热分布特征向量。 5. 根据权利要求4所述的RCO废气处理系统，其特征在于，所述修正模块，包括： 因数计算单元，用于计算所述多个热分布语义理解特征向量的每个热分布语义理解特征向量的高斯回归不确定性因数；以及 加权级联单元，用于以所述高斯回归不确定性因数作为加权权重对所述关联热分布特征向量进行加权以得到所述修正后关联热分布特征向量。 6.根据权利要求5所述的RCO废气处理系统，其特征在于，所述因数计算单元，用于以如下优化公式计算所述多个热分布语义理解特征向量的每个热分布语义理解特征向量的高斯回归不确定性因数； 其中，所述优化公式为： 其中，是所述热分布语义理解特征向量的长度，/>和/>分别是所述多个热分布语义理解特征向量的每个热分布语义理解特征向量中各个位置的特征集合的均值和方差，/>是所述多个热分布语义理解特征向量中的任意一个热分布语义理解特征向量的第/>个位置的特征值，/>为以2为底的对数函数，/>是所述高斯回归不确定性因数。 7. 根据权利要求6所述的RCO废气处理系统，其特征在于，所述控制结果生成模块，包括： 全连接编码单元，用于使用所述分类器的多个全连接层对所述修正后关联热分布特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及 分类单元，用于将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。 8.一RCO废气处理方法，其特征在于，包括： 获取由红外线热像仪采集的催化燃烧室热分布图； 将所述催化燃烧室热分布图进行图像预处理以得到预处理后催化燃烧室热分布图； 将所述预处理后催化燃烧室热分布图进行图像分块处理后通过包含嵌入层的ViT模型以得到多个热分布语义理解特征向量； 将所述多个热分布语义理解特征向量进行级联以得到关联热分布特征向量； 对所述关联热分布特征向量进行基于高斯回归不确定性因数的自校准修正以得到修正后关联热分布特征向量；以及 将所述修正后关联热分布特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的反应温度应增大、应减小或保持不变。 9.根据权利要求8所述的RCO废气处理方法，其特征在于，将所述预处理后催化燃烧室热分布图进行图像分块处理后通过包含嵌入层的ViT模型以得到多个热分布语义理解特征向量，包括： 对所述预处理后催化燃烧室热分布图进行图像分块处理以得到图像块的序列； 使用所述ViT模型的嵌入层对所述图像块的序列中的各个图像块进行向量嵌入化以得到图像块嵌入向量的序列；以及 将所述图像块嵌入向量的序列输入所述ViT模型的转换器以得到所述多个热分布语义理解特征向量。 10.根据权利要求9所述的RCO废气处理方法，其特征在于，将所述图像块嵌入向量的序列输入所述ViT模型的转换器以得到所述多个热分布语义理解特征向量，包括： 将所述图像块嵌入向量的序列进行一维排列以得到全局图像块特征向量； 计算所述全局图像块特征向量与所述图像块嵌入向量的序列中各个图像块嵌入向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵； 分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵； 将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个概率值；以及 分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述图像块嵌入向量的序列中各个图像块嵌入向量进行加权以得到所述多个热分布语义理解特征向量。