【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能制造，尤其涉及一種混凝土智能化生產監測方法及系統。
技術介紹
1、在現代建筑施工中，泡沫混凝土因其輕質、保溫、隔音和施工便捷等優點，被廣泛應用于墻體填充、地面找平和屋面隔熱等多種場景。然而，在實際施工過程中，泡沫混凝土在進場管道傳輸時常常面臨一系列問題，這些問題直接影響了最終澆筑質量和施工效率。泡沫混凝土在通過管道傳輸時，由于施工場地的高度差、傳輸壓力和管道內壁的摩擦等因素，容易導致泡沫溢出。具體來說，高度差會導致管道內的壓力變化，從而影響泡沫混凝土的流動性和穩定性；傳輸壓力的波動會使泡沫結構發生變化，導致泡沫破裂或合并；管道內壁的摩擦則會進一步加劇泡沫的損失。這些因素共同作用，使得泡沫混凝土在到達澆筑點時的密度與預先調配的密度存在顯著差異，無法達到預期的設計要求。
2、傳統的施工方法往往依賴人工經驗進行泡沫添加速率的調整，這種方法不僅效率低下，而且難以保證密度的一致性和穩定性。特別是在大型建筑項目中，施工環境復雜多變，人工調整難以及時應對各種突發情況，容易導致施工質量和進度受到影響。
技術實現思路
1、為了解決上述提出的至少一個技術問題，本專利技術提供一種混凝土智能化生產監測方法及系統。
2、第一方面，本專利技術提供了一種混凝土智能化生產監測方法，所述方法包括：
3、獲取澆筑模具的分布信息，根據分布信息生成包含多個澆筑參數的澆筑參數序列，所述澆筑參數包括澆筑高度和澆筑體積；
4、將預設的標準澆筑密度、輸送管的長度和
5、基于第一泡沫混凝土密度對泡沫混凝土進行調制，并通過輸送管運輸至對應澆筑模具；在泡沫混凝土首次抵達輸送管的輸出端時，獲取輸送管的輸出端的泡沫混凝土密度，得到第二泡沫混凝土密度；
6、根據第一泡沫混凝土密度和第二泡沫混凝土密度，采用pid控制模塊對泡沫添加速率進行調整；
7、分析當前澆筑模具剩余澆筑體積，若剩余澆筑體積小于等于輸送管容積，則基于下一個澆筑參數進行泡沫混凝土調制并澆筑，直至澆筑模具均完成澆筑。
8、優選地，所述泡沫補償預測算法表述為：
9、
10、式中，ρin表示第一泡沫混凝土密度，ρtarget表示標準澆筑密度，k表示比例因子，ploss表示總壓力損失，pref表示參考壓力，默認設置為標準大氣壓，g表示重力加速度，h表示運輸管輸入端和輸出端的高度差，f表示摩擦因子，l表示輸送管長度，d表示輸送管直徑，v表示輸送管內泡沫混凝土的流速。
11、優選地，所述根據第一泡沫混凝土密度和第二泡沫混凝土密度，采用pid控制模塊對泡沫添加速率進行調整，包括：
12、從數據庫獲取當前環境對應的第一pid參數；
13、基于所述第一pid參數，通過加減泡沫添加速率，對泡沫混凝土密度進行自整定調整，采集整個自整定調整過程中的第二泡沫混凝土密度的變化速率，直至達到標準澆筑密度；
14、根據變化速率、實時的第二泡沫混凝土密度和基礎pid參數，生成自整定密度調整曲線；
15、識別自整定密度調整曲線的切點溫度、切點時間和切點溫度變化速率，結合標準澆筑密度計算更新比例參數；
16、基于更新比例參數，對pid控制模塊的第一pid參數進行優化，得到第二pid參數。
17、優選地，所述獲取澆筑模具的分布信息，根據分布信息獲得泡沫混凝土的澆筑參數序列，包括：
18、獲取預設的高度差閾值和水平距離差閾值，根據高度差閾值和水平距離差閾值計算最大直線距離；
19、基于最大直線距離，設置聚類參數，基于澆筑模具的分布信息，并根據聚類參數采用dbscan算法對澆筑模具進行聚類處理，得到多個分類簇；
20、分析分類簇中澆筑模具的分布信息是否滿足高度差閾值和水平距離差閾值約束條件，篩選出不滿足條件的澆筑模具，并進行二次聚類處理，整合兩次聚類結果得到新的分類簇；
21、基于分類簇的平均高度差，從小到大對分類簇進行排序，得到澆筑參數序列。
22、第二方面，本專利技術還提供了一種混凝土智能化生產監測系統，所述系統包括：
23、澆筑數據采集模塊，用于獲取澆筑模具的分布信息，根據分布信息生成包含多個澆筑參數的澆筑參數序列，所述澆筑參數包括澆筑高度和澆筑體積；
24、第一泡沫混凝土密度分析模塊，用于將預設的標準澆筑密度、輸送管的長度和澆筑參數輸入預設的泡沫補償預測算法中，得到第一泡沫混凝土密度；
25、第二泡沫混凝土密度采集模塊，用于基于第一泡沫混凝土密度對泡沫混凝土進行調制，并通過輸送管運輸至對應澆筑模具；在泡沫混凝土首次抵達輸送管的輸出端時，獲取輸送管的輸出端的泡沫混凝土密度，得到第二泡沫混凝土密度；
26、泡沫添加速率調整模塊，用于根據第一泡沫混凝土密度和第二泡沫混凝土密度，采用pid控制模塊對泡沫添加速率進行調整；
27、澆筑模具澆筑模塊，用于分析當前澆筑模具剩余澆筑體積，若剩余澆筑體積小于等于輸送管容積，則基于下一個澆筑參數進行泡沫混凝土調制并澆筑，直至澆筑模具均完成澆筑。
28、優選地，所述泡沫添加速率調整模塊還用于：
29、從數據庫獲取當前環境對應的第一pid參數；
30、基于所述第一pid參數，通過加減泡沫添加速率，對泡沫混凝土密度進行自整定調整，采集整個自整定調整過程中的第二泡沫混凝土密度的變化速率，直至達到標準澆筑密度；
31、根據變化速率、實時的第二泡沫混凝土密度和基礎pid參數，生成自整定密度調整曲線；
32、識別自整定密度調整曲線的切點溫度、切點時間和切點溫度變化速率，結合標準澆筑密度計算更新比例參數；
33、基于更新比例參數，對pid控制模塊的第一pid參數進行優化，得到第二pid參數。
34、優選地，所述澆筑數據采集模塊還用于：
35、獲取預設的高度差閾值和水平距離差閾值，根據高度差閾值和水平距離差閾值計算最大直線距離；
36、基于最大直線距離，設置聚類參數，基于澆筑模具的分布信息，并根據聚類參數采用dbscan算法對澆筑模具進行聚類處理，得到多個分類簇；
37、分析分類簇中澆筑模具的分布信息是否滿足高度差閾值和水平距離差閾值約束條件，篩選出不滿足條件的澆筑模具，并進行二次聚類處理，整合兩次聚類結果得到新的分類簇；
38、基于分類簇的平均高度差，從小到大對分類簇進行排序，得到澆筑參數序列。
39、第三方面，本專利技術還提供了一種電子設備，包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序代碼，所述計算機程序代碼包括計算機指令，當所述處理器執行所述計算機指令時，所述電子設備執行如上述第一方面及其任意一種可能實現的方式的方法。
40、第四方面，本專利技術還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種混凝土智能化生產監測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的混凝土智能化生產監測方法，其特征在于，所述泡沫補償預測算法表述為：
3.根據權利要求1所述的混凝土智能化生產監測方法，其特征在于，所述根據第一泡沫混凝土密度和第二泡沫混凝土密度，采用PID控制模塊對泡沫添加速率進行調整，包括：
4.根據權利要求1所述的混凝土智能化生產監測方法，其特征在于，所述獲取澆筑模具的分布信息，根據分布信息獲得泡沫混凝土的澆筑參數序列，包括：
5.一種混凝土智能化生產監測系統，其特征在于，所述系統包括：
6.根據權利要求5所述的混凝土智能化生產監測系統，其特征在于，所述泡沫添加速率調整模塊還用于：
7.根據權利要求5所述的混凝土智能化生產監測系統，其特征在于，所述澆筑數據采集模塊還用于：
8.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序代碼，所述計算機程序代碼包括計算機指令，當所述處理器執行所述計算機指令時，所述電子設備執行如權利要求1至4任一項所述的混凝土智
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，所述程序指令當被電子設備的處理器執行時，使所述處理器執行權利要求1至4任一項所述的混凝土智能化生產監測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種混凝土智能化生產監測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的混凝土智能化生產監測方法，其特征在于，所述泡沫補償預測算法表述為：
3.根據權利要求1所述的混凝土智能化生產監測方法，其特征在于，所述根據第一泡沫混凝土密度和第二泡沫混凝土密度，采用pid控制模塊對泡沫添加速率進行調整，包括：
4.根據權利要求1所述的混凝土智能化生產監測方法，其特征在于，所述獲取澆筑模具的分布信息，根據分布信息獲得泡沫混凝土的澆筑參數序列，包括：
5.一種混凝土智能化生產監測系統，其特征在于，所述系統包括：
6.根據權利要求5所述的混凝土智能化生產監測系...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周卓然，張惠文，郭宇航，
申請(專利權)人：廣州市建盛混凝土有限公司，
類型：發明
國別省市：
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