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申请/专利权人：贵州大学

摘要：本发明公开了一种秸秆饲料生产控制系统的异常报警方法及系统，具体涉及饲料生产监测技术领域，用于解决现有的不能及时的对粉碎秸秆的过程存在的隐患进行提前报警的问题；是通过图像识别技术评估粉尘浓度及时识别粉尘浓度的危险水平；连续监控静电的积累状态，将粉尘浓度和静电的积累状态进行综合分析以确定风险等级，当确定粉碎区域的粉尘爆炸风险等级为低时，进一步监测粉碎过程中的卡顿频率，能够实时检测设备运行中可能出现的任何异常或效率降低的现象，在卡顿频率过高，避免因机械故障导致的生产中断；通过对卡顿事件分析评估秸秆粉碎不充分的可能性监测来判断粉碎质量，确保秸秆颗粒的均匀性和适用性。

主权项：1.一种秸秆饲料生产控制系统的异常报警方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过图像识别技术对秸秆粉碎区域的秸秆粉碎时产生细小粉尘的程度进行分析，评估秸秆粉碎区域的粉尘浓度；S2：对秸秆粉碎区域的静电积累进行分析，评估秸秆粉碎区域的粉尘爆炸风险程度；S3：根据对秸秆粉碎区域的粉尘浓度和粉尘爆炸风险程度的综合分析，确定秸秆粉碎区域发生粉尘爆炸的风险等级，秸秆粉碎区域发生粉尘爆炸的风险等级包括高风险和低风险；S4：当秸秆粉碎区域发生粉尘爆炸的风险等级为低风险时，实时监测秸秆粉碎过程的卡顿频率，通过阈值比较，判断卡顿频率是否过大；S5：当卡顿频率过大时发出警报，否则，通过评估秸秆粉碎不充分的可能性，判断粉碎形成的秸秆颗粒质量隐患大小；在S1中，通过图像识别技术对秸秆粉碎区域的秸秆粉碎时产生细小粉尘的程度进行分析，评估秸秆粉碎区域的粉尘浓度，具体为：使用边缘检测算法来识别颗粒的边界；进行颗粒的分割；对于每个分割的粉尘颗粒，提取其特征，特征包括面积、周长、形状因子以及灰度均值；计算粉尘浓度评估值，粉尘浓度评估值通过以下公式计算：其中，C是粉尘浓度评估值，N是图像中识别出的粉尘颗粒的总数，Ap是单个粉尘颗粒的平均投影面积，At是图像捕获区域的总面积；在S2中，对秸秆粉碎区域的静电积累进行分析，评估秸秆粉碎区域的粉尘爆炸风险程度，具体为：计算静电积累风险指数，其表达式为：其中，JR是静电积累风险指数；Q是秸秆粉碎区域单位时间内积累的总电荷量；E是秸秆材料的爆炸灵敏度系数；A是秸秆粉碎区域秸秆粉碎产生的粉尘的表面积总和；H是环境相对湿度的函数；在S5中，通过评估秸秆粉碎不充分的可能性，判断粉碎形成的秸秆颗粒质量隐患大小，具体为：当卡顿频率风险低时，获取卡顿监测区间内的每次卡顿事件，获取卡顿事件对应的卡顿前物料流量和卡顿后物料流量；通过对卡顿监测区间内卡顿事件对应的卡顿前物料流量和卡顿后物料流量的偏差情况进行分析，计算粉碎充分隐患指数，其表达式为：其中，Fsc为粉碎充分隐患指数，n是卡顿监测区间内卡顿事件的数量，i是卡顿监测区间内卡顿事件的编号，i＝1、2、3、......、n，i为正整数，Tkd为卡顿监测区间的时间长度，kqi为卡顿事件对应的卡顿前物料流量，khi为卡顿事件对应的卡顿后物料流量；设定粉碎充分隐患阈值；当粉碎充分隐患指数大于粉碎充分隐患阈值时，则判定粉碎形成的秸秆颗粒质量隐患大；当粉碎充分隐患指数小于等于粉碎充分隐患阈值时，则判定粉碎形成的秸秆颗粒质量隐患小；当判定粉碎形成的秸秆颗粒质量隐患大时，对卡顿监测区间内对应的秸秆颗粒进行标记。

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