[发明专利]一种耙吸船智能挖掘工艺参数的计算方法

说明书

一种耙吸船智能挖掘工艺参数的计算方法，具体包括以下步骤：收集日报表和历史数据；统计施工数据范围；生成学习样本数据；计算神经网络；选取工艺参数。本发明通过搭建耙头角度、对地航速、波浪补偿器压力和下耙管角度等四个因素共同对泥浆密度、流速的模型，进一步求出产量最大化，通过产量模型反过来求出稳定、高效的施工工艺参数组合，最终指导耙吸船高效疏浚施工，填补国内关于智能寻找最优施工参数组合技术空白。

技术领域

本发明涉及耙吸挖泥船挖掘参数计算技术领域，具体涉及一种耙吸船智能挖掘工艺参数的计算方法。

背景技术

近几年，疏浚行业随着自动化集成技术的快速发展，特别是新造的耙吸挖泥船数据采集与监控系统日趋成熟，耙吸挖泥船繁多的传感器实现了数据采集、传输和本地存储功能；同时近两年，随着商用卫星宽带技术在移动耙吸挖泥船的成功应用，使得疏浚公司耙吸挖泥船的历史与实时数据得以远程传输并存储到岸基终端服务器上，因此施工企业具备了大量疏浚数据的资源。然而，已经积累的以及还在源源不断增加的疏浚数据，还只是停留在提供数据查阅或简单的数据统计分析层面，未真正实现施工数据深度分析、研究和利用层面上，疏浚施工数据资产的宝藏还未真正被发掘出来，并未成功地应用到生产实践过程中。通过一种耙吸船智能挖掘工艺参数数据库方法关键技术的研究，可实现实时在线分析施工工艺参数的关联性，及时发现有价值的施工参数组合，及时应用到疏浚施工中。根据施工边界条件及时提出变化要求，改变人工测试滞后的现状，提升施工效率及时间的有效利用率，降低能耗。

综上所述，国内疏浚企业在耙吸船工艺参数优化关键技术研究方面尚属空白，随着疏浚行业往精细化、智能化方向发展，疏浚施工数据资产的重要性日趋显现，对耙吸船疏浚施工工艺参数优化关键技术研究将是未来疏浚行业发展的趋势。

为解决上述问题，做出了一系列改进。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种耙吸船智能挖掘工艺参数的计算方法，以克服现有技术所存在的缺点和不足。

一种耙吸船智能挖掘工艺参数的计算方法，包括以下步骤：

步骤1：收集日报表和历史数据；

步骤2：统计施工数据范围，将非施工时间段的数据舍弃，统计施工数据为：对地航速，波浪补偿器压力，耙头角度，下耙管角度，泥泵吸口深度，泥砂流速，泥砂密度；

步骤3：生成学习样本数据，根据步骤2的数据类型将他们进行步进设置，根据施工数据范围和步进为依据进行分组，根据设置的门槛进行数据过滤，反推算耙头密度，最后对数据进行筛选；

步骤4：计算神经网络，将步骤3的样本数据输入神经网络模型，输入层信号为：对地航速，波浪补偿器压力，耙头角度，下耙管角度，泥泵吸口深度，隐含层为4个隐层，输出层信号为流速和密度；

步骤5：选取工艺参数，选用误差小的神经网络来提取方案用的数据，对数据进行统计、划分区段及提取，最后在施工参数组合中选取。

进一步，所述步骤2中，非施工时间段的计算方法为：

p_i＝n_i/n_zong，

式中，n_zong为施工期间总点数，n_i为各个区段的点数，p_i为各个区段概率大小，p_i70％范围认为在有效施工数据范围内。

进一步，所述步骤3中，包括以下步骤，

步骤3.1：提取信号：对地航速，波浪补偿器压力，耙头角度，下耙管角度，泥泵吸口深度，对地航速、补偿器压力、耙头角度、下耙管角度及泥泵吸口深度的步进分别为0.1、0.5、2、2、5进行设置，分组数量则是由施工数据范围和步进得到；