本發(fā)明涉及環(huán)保設(shè)備數(shù)據(jù)處理，具體是指一種基于人工智能算法的環(huán)保設(shè)備控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、基于人工智能算法的環(huán)保設(shè)備控制系統(tǒng)可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)環(huán)保設(shè)備手動(dòng)控制和監(jiān)測手段的不足，相比傳統(tǒng)方法，該系統(tǒng)的智能化程度更高，具備實(shí)時(shí)響應(yīng)、智能調(diào)整和預(yù)測維護(hù)優(yōu)勢，不僅提高了污染處理的效率和準(zhǔn)確性，還減少了人力、物力的消耗，它的應(yīng)用將推動(dòng)環(huán)保設(shè)備向智能化、自動(dòng)化方向發(fā)展，為環(huán)境保護(hù)和資源節(jié)約提供了更高效、可持續(xù)的解決方案；但是傳統(tǒng)的環(huán)保設(shè)備控制系統(tǒng)在環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別不精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)處理效率低和控制策略缺乏靈活性的問題，現(xiàn)有適用于環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別的聚類方法中存在聚類中心識(shí)別的不一致和無法有效捕捉局部密度變化的問題，導(dǎo)致環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性與可靠性不足，傳統(tǒng)控制模型中存在參數(shù)設(shè)置不當(dāng)，參數(shù)優(yōu)化算法存在容易陷入局部最優(yōu)，從而導(dǎo)致最終輸出結(jié)果不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對上述情況，為克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提供了一種基于人工智能算法的環(huán)保設(shè)備控制系統(tǒng)，針對傳統(tǒng)的環(huán)保設(shè)備控制系統(tǒng)在環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別不精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)處理效率低和控制策略缺乏靈活性的問題，本方案創(chuàng)新性地提出了通過利用聚類分析對環(huán)保設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)分類的措施，并根據(jù)識(shí)別結(jié)果選擇性地輸入相關(guān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為控制模型的輸入數(shù)據(jù)，能夠有效避免冗余數(shù)據(jù)的處理，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度，并確保環(huán)保設(shè)備根據(jù)具體環(huán)境變化進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)節(jié)，從而提升了環(huán)保設(shè)備控制系統(tǒng)的智能化水平和適應(yīng)性；針對現(xiàn)有適用于環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別的聚類方法中存在聚類中心識(shí)別不一致和無法有效捕捉局部密度變化的問題，導(dǎo)致環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性與可靠性不足，本方案引入共同鄰域自適應(yīng)密度方法和聚類中心動(dòng)態(tài)識(shí)別機(jī)制，通過準(zhǔn)確地選擇聚類中心和反映數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性，能夠更好地反映環(huán)境狀態(tài)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的變化，提高聚類結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性，從而提升了環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性與可靠性；針對傳統(tǒng)控制模型中存在參數(shù)設(shè)置不當(dāng)，參數(shù)優(yōu)化算法存在容易陷入局部最優(yōu)，從而導(dǎo)致最終輸出結(jié)果不準(zhǔn)確的技術(shù)問題，本方案通過可逆混沌映射、速度動(dòng)態(tài)因子和動(dòng)態(tài)迭代衰減，增強(qiáng)全局最優(yōu)解搜索和提升算法魯棒性，從而獲取到最優(yōu)參數(shù)值，解決控制模型輸出結(jié)果不準(zhǔn)確的問題。

2、本發(fā)明采取的技術(shù)方案如下：本發(fā)明提供的一種基于人工智能算法的環(huán)保設(shè)備控制系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模塊、環(huán)保設(shè)備智能控制模塊、超參數(shù)優(yōu)化模塊和環(huán)保設(shè)備控制策略執(zhí)行模塊；

3、所述數(shù)據(jù)采集模塊為從環(huán)保設(shè)備運(yùn)行系統(tǒng)中，采集歷史環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，得到環(huán)保設(shè)備控制原始數(shù)據(jù)；

4、所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對所述環(huán)保設(shè)備控制原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理和特征選擇，得到環(huán)保設(shè)備控制初步數(shù)據(jù)；

5、所述環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模塊通過采用共同鄰域自適應(yīng)密度方法和聚類中心動(dòng)態(tài)識(shí)別方法的聚類算法，建立環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模型，對環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對環(huán)保設(shè)備在運(yùn)行過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，得到當(dāng)前環(huán)保設(shè)備運(yùn)行過程中環(huán)保設(shè)備識(shí)別狀態(tài)；

6、所述環(huán)保設(shè)備智能控制模塊通過建立設(shè)備智能控制模型，根據(jù)環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模塊的輸出結(jié)果和實(shí)時(shí)環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)生成相應(yīng)的控制策略，得到設(shè)備智能控制結(jié)果；

7、所述超參數(shù)優(yōu)化模塊通過搜索算法獲取設(shè)備智能控制模型的最優(yōu)參數(shù)組合；

8、所述環(huán)保設(shè)備控制策略執(zhí)行模塊基于環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模塊和環(huán)保設(shè)備智能控制模塊的輸出結(jié)果，對環(huán)保設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)整，并向設(shè)備管理人員發(fā)送提醒。

9、進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)采集模塊具體為從環(huán)保設(shè)備運(yùn)行系統(tǒng)中，通過采集得到環(huán)保設(shè)備控制原始數(shù)據(jù)；所述環(huán)保設(shè)備控制原始數(shù)據(jù)包括歷史環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)；所述歷史環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)都包括環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)；所述歷史環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)還包括環(huán)保設(shè)備識(shí)別狀態(tài)和歷史環(huán)保設(shè)備控制策略數(shù)據(jù)；所述環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)包括空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、水質(zhì)數(shù)據(jù)、土壤質(zhì)量數(shù)據(jù)；所述空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)包括細(xì)顆粒物濃度、可吸入顆粒物濃度、二氧化碳濃度、氮氧化物濃度、二氧化硫濃度和臭氧濃度；所述水質(zhì)數(shù)據(jù)包括水質(zhì)酸堿度、溶解氧濃度、化學(xué)需氧量、氨氮濃度、重金屬含量和渾濁度；所述土壤質(zhì)量數(shù)據(jù)包括土壤濕度、土壤酸堿度、土壤有機(jī)質(zhì)含量和土壤溫度；所述設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)包括設(shè)備溫度、設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)、噪音水平、設(shè)備電流和設(shè)備功率；所述環(huán)保設(shè)備識(shí)別狀態(tài)包括正常、大氣污染、水污染、土壤污染和設(shè)備運(yùn)行異常，將環(huán)保設(shè)備識(shí)別狀態(tài)作為數(shù)據(jù)標(biāo)簽，數(shù)據(jù)標(biāo)簽在聚類時(shí)不予考慮，僅作為選取簇標(biāo)簽時(shí)使用。

10、進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊具體為對所述環(huán)保設(shè)備控制原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理和特征選擇，得到環(huán)保設(shè)備控制初步數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)清洗是處理缺失值、異常值和重復(fù)值；所述標(biāo)準(zhǔn)化處理是基于最大最小歸一化方法對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；所述特征選擇是運(yùn)用相關(guān)性分析方法，計(jì)算各個(gè)特征與環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別和環(huán)保設(shè)備控制的相關(guān)性，篩選出對環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別和環(huán)保設(shè)備控制最有價(jià)值的特征。

11、進(jìn)一步地，所述環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模塊具體為通過建立環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模型，對環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對環(huán)保設(shè)備在運(yùn)行過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，得到環(huán)保設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測結(jié)果；包括以下步驟：

12、建立環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模型，具體通過共同鄰域自適應(yīng)密度方法和聚類中心動(dòng)態(tài)識(shí)別方法選擇聚類中心并生成更準(zhǔn)確的聚類結(jié)果；包括以下步驟：

13、計(jì)算樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度，具體為用于衡量樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離，所述樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)是歷史環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)環(huán)保設(shè)備運(yùn)行中各個(gè)運(yùn)行參數(shù)的數(shù)據(jù)值，所用公式表達(dá)如下：

14、；

15、式中，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度，和分別表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)和樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)，和分別表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)和樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，和分別表示環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的權(quán)重，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)中的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)相似性，通過余弦相似度進(jìn)行計(jì)算；

16、計(jì)算樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度，具體為通過共同鄰域自適應(yīng)密度方法計(jì)算樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度，所用公式表達(dá)如下：

17、；

18、式中，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)局部密度值，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的最近鄰集合，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的最近鄰集合，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的鄰居樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)和樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的共同最近鄰集合中的樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)和其第k個(gè)最近鄰的距離，通過歐幾里得距離進(jìn)行計(jì)算；

19、計(jì)算相對距離；所用公式表達(dá)如下：

20、；

21、式中，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)局部密度值，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)與密度更高的最近點(diǎn)之間的距離，j表示滿足條件的樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)索引，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)和樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)之間共同最近鄰數(shù)量，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)在所有樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)中具有最高的局部密度，m表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量；

22、計(jì)算決策值，具體為首先將和歸一化到[0,1]區(qū)間內(nèi)，確保它們在同一范圍內(nèi)，然后計(jì)算每個(gè)樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的決策值，用于確定聚類中心，所述決策值為局部密度和相對距離相乘得到；所用公式表達(dá)如下：

23、；

24、式中，表示決策值，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度，表示樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)與密度更高的最近點(diǎn)之間的距離；

25、聚類中心動(dòng)態(tài)識(shí)別，具體為通過設(shè)置決策值的概率閾值來選擇候選聚類中心，首先計(jì)算決策值的累積概率，若決策值的累積概率滿足設(shè)定的概率閾值，則該樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)被選為候選聚類中心，然后對所有候選聚類中心進(jìn)行成對比較，若兩個(gè)候選聚類中心的相似度大于0.9，則將局部密度較低的候選聚類中心判定為從屬點(diǎn)，去除這些從屬點(diǎn)，剩余的候選聚類中心即為最終的聚類中心；所用公式表達(dá)如下：

26、；

27、式中，表示累積概率函數(shù)，即決策值落在區(qū)間內(nèi)的概率，表示決策值的下限閾值，表示決策值的上限閾值；

28、聚類分配，具體為對于每一個(gè)從屬點(diǎn)，找到與其距離最近且局部密度更高的點(diǎn)，將該點(diǎn)分配到相應(yīng)的聚類中心；

29、環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模型訓(xùn)練，具體為使用所述歷史環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)中環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)保設(shè)備識(shí)別狀態(tài)數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)對環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，并對聚類結(jié)果進(jìn)行分析，確定每個(gè)簇對應(yīng)的環(huán)保設(shè)備識(shí)別狀態(tài)，得到訓(xùn)練后的環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模型；

30、環(huán)保設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測，具體是將所述實(shí)時(shí)環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)中環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練后的環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模型的輸入數(shù)據(jù)，得到當(dāng)前環(huán)保設(shè)備運(yùn)行過程中環(huán)保設(shè)備識(shí)別狀態(tài)。

31、進(jìn)一步地，所述環(huán)保設(shè)備智能控制模塊具體為通過建立設(shè)備智能控制模型、設(shè)備智能控制模型訓(xùn)練和設(shè)備智能控制策略生成，得到環(huán)保設(shè)備智能控制策略；具體包括以下步驟：

32、建立設(shè)備智能控制模型，具體包括以下步驟：

33、lstm雙向單元輸出計(jì)算，具體為基于當(dāng)前時(shí)刻的輸入數(shù)據(jù)、上一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)和細(xì)胞狀態(tài)，以及下一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)和細(xì)胞狀態(tài)，分別計(jì)算出正向和反向的隱藏狀態(tài)，并將這兩個(gè)隱藏狀態(tài)結(jié)合，得到lstm雙向單元的最終隱藏狀態(tài)；所用公式如下：

34、；

35、；

36、；

37、式中，表示單元運(yùn)行函數(shù)，h表示結(jié)合了前向和后向lstm單元的隱藏狀態(tài)，表示當(dāng)前時(shí)刻的正向方向隱藏狀態(tài)，表示上一時(shí)刻的正向方向隱藏狀態(tài)，表示當(dāng)前時(shí)刻的反向方向隱藏狀態(tài)，表示下一時(shí)刻的反向方向隱藏狀態(tài)，表示當(dāng)前時(shí)刻的輸入數(shù)據(jù)，表示上一時(shí)刻的正向方向細(xì)胞單元狀態(tài)，表示下一時(shí)刻的反向方向細(xì)胞單元狀態(tài)；

38、得到模型輸出值，所用公式如下：

39、；

40、式中，表示模型的輸出值，表示對應(yīng)輸出的權(quán)重矩陣，表示激活函數(shù)，by表示輸出層的偏置項(xiàng)參數(shù)；

41、設(shè)備智能控制模型訓(xùn)練，具體為使用所述環(huán)保設(shè)備控制初步數(shù)據(jù)中歷史環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)對設(shè)備智能控制模型訓(xùn)練進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的設(shè)備智能控制模型訓(xùn)練；

42、設(shè)備智能控制策略生成，具體是根據(jù)所述環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模塊的輸出結(jié)果，動(dòng)態(tài)選擇所述實(shí)時(shí)環(huán)保設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)中相應(yīng)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練后的設(shè)備智能控制模型的輸入數(shù)據(jù)，得到環(huán)保設(shè)備智能控制策略。

43、進(jìn)一步地，所述超參數(shù)優(yōu)化模塊具體為通過搜索算法獲取設(shè)備智能控制模型的最優(yōu)參數(shù)組合；包括以下步驟：

44、初始化參數(shù)，具體為通過構(gòu)建算法初始參數(shù)；所述算法初始參數(shù)，包括種群大小n、種群維度d和最大迭代次數(shù)；

45、初始化種群，具體是通過可逆混沌映射生成混沌序列值的方法進(jìn)行種群初始化，包括以下步驟：

46、生成n個(gè)混沌序列值，初始化隨機(jī)值z0；所用公式如下：

47、；

48、式中，表示第d維度第i個(gè)混沌序列值，表示第d維度第i+1個(gè)混沌序列值，表示調(diào)節(jié)參數(shù)，用于調(diào)節(jié)映射行為；

49、混沌序列值轉(zhuǎn)換搜索個(gè)體，公式表達(dá)如下：

50、；

51、式中，表示第i個(gè)體第d維度的初始化位置，lbd和ubd分別表示維度d的搜索下限和上限；

52、計(jì)算適應(yīng)度值，具體為計(jì)算種群中個(gè)體適應(yīng)度值fi；將基于個(gè)體位置建立設(shè)備智能控制模型性能作為個(gè)體的適應(yīng)度值；

53、計(jì)算個(gè)體速度動(dòng)態(tài)因子，所用公式如下：

54、；

55、式中，表示第i個(gè)體在第t+1迭代速度動(dòng)態(tài)因子，表示第i個(gè)體在第t迭代中運(yùn)動(dòng)速度動(dòng)態(tài)因子，表示柯西概率分布；

56、搜索個(gè)體運(yùn)動(dòng)屬性更新，具體為更新運(yùn)動(dòng)頻率和運(yùn)動(dòng)速度；所用公式如下：

57、；

58、；

59、式中，表示第i個(gè)體運(yùn)動(dòng)頻率，表示個(gè)體運(yùn)動(dòng)最小頻率，表示個(gè)體運(yùn)動(dòng)最大頻率，表示[0,1]范圍內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)，表示第i個(gè)體在第t+1迭代中運(yùn)動(dòng)速度，表示第i個(gè)體在第t迭代中運(yùn)動(dòng)速度，表示第i個(gè)體在第t迭代中的第d維度位置，表示當(dāng)前全部個(gè)體中具有最佳適應(yīng)度值的個(gè)體位置；

60、個(gè)體局部搜索階段，所用公式如下：

61、；

62、式中，表示第i個(gè)體在第t+1迭代中的第d維度位置，表示第i個(gè)體在第t迭代中搜索強(qiáng)度，和表示[0,1]范圍內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)，表示第i個(gè)體在第t迭代中探索能力；

63、更新個(gè)體探索控制參數(shù)，具體為若且，則接受作為全局最優(yōu)位置，并更新個(gè)體探索控制參數(shù)，所述更新個(gè)體探索控制參數(shù)具體為通過動(dòng)態(tài)迭代衰減更新個(gè)體搜索強(qiáng)度與更新個(gè)體探索能力；所用公式如下：

64、；

65、；

66、式中，表示適應(yīng)度函數(shù)，表示[0,1]范圍內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)，表示第i個(gè)體在第t+1迭代中搜索強(qiáng)度，表示第i個(gè)體在第t+1迭代中探索能力，t表示當(dāng)前的迭代次數(shù)，表示探索能力增強(qiáng)系數(shù)，是個(gè)常數(shù)；

67、獲取當(dāng)前迭代最優(yōu)個(gè)體位置，具體為對所有個(gè)體進(jìn)行適應(yīng)度值排序，將個(gè)體按適應(yīng)度值由優(yōu)至差進(jìn)行排序，獲取當(dāng)前適應(yīng)度值最高個(gè)體位置，作為當(dāng)前迭代的最優(yōu)個(gè)體位置；

68、搜索判定，具體為通過構(gòu)建搜索終止條件，進(jìn)行最優(yōu)個(gè)體位置的搜索判定，得到最優(yōu)個(gè)體位置數(shù)據(jù)設(shè)置；

69、所述搜索終止條件，包括閾值終止和迭代終止；

70、所述閾值終止，具體為設(shè)置適應(yīng)度閾值，當(dāng)所述個(gè)體適應(yīng)度值fi高于適應(yīng)度閾值時(shí)，超參數(shù)搜索完成；

71、所述迭代終止，具體指達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，終止迭代并獲得最優(yōu)個(gè)體位置；

72、所述最優(yōu)個(gè)體位置，包括設(shè)備智能控制模型參數(shù)。

73、進(jìn)一步地，所述環(huán)保設(shè)備控制策略執(zhí)行模塊具體為基于環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模塊和環(huán)保設(shè)備智能控制模塊的輸出結(jié)果，對環(huán)保設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)整；若環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別模塊輸出結(jié)果為非正常狀態(tài)，則環(huán)保設(shè)備根據(jù)環(huán)保設(shè)備智能控制模塊的輸出結(jié)果自動(dòng)調(diào)整環(huán)保設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，應(yīng)對環(huán)保設(shè)備識(shí)別出的環(huán)境問題和設(shè)備問題，并觸發(fā)安全響應(yīng)機(jī)制，生成安全警報(bào)并通知設(shè)備管理人員，確保設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行和環(huán)境安全。

74、采用上述方案本發(fā)明取得的有益效果如下：

75、（1）針對傳統(tǒng)的環(huán)保設(shè)備控制系統(tǒng)在環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別不精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)處理效率低和控制策略缺乏靈活性的問題，本方案創(chuàng)新性地提出了通過利用聚類分析對環(huán)保設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)分類的措施，并根據(jù)識(shí)別結(jié)果選擇性地輸入相關(guān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為控制模型的輸入數(shù)據(jù)，能夠有效避免冗余數(shù)據(jù)的處理，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度，并確保環(huán)保設(shè)備根據(jù)具體環(huán)境變化進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)節(jié)，從而提升了環(huán)保設(shè)備控制系統(tǒng)的智能化水平和適應(yīng)性。

76、（2）針對現(xiàn)有適用于環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別的聚類方法中存在聚類中心識(shí)別不一致和無法有效捕捉局部密度變化的問題，導(dǎo)致環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性與可靠性不足，本方案引入共同鄰域自適應(yīng)密度方法和聚類中心動(dòng)態(tài)識(shí)別機(jī)制，通過準(zhǔn)確地選擇聚類中心和反映數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性，能夠更好地反映環(huán)境狀態(tài)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的變化，提高聚類結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性，從而提升了環(huán)保設(shè)備狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性與可靠性。

77、（3）針對傳統(tǒng)控制模型中存在參數(shù)設(shè)置不當(dāng)，參數(shù)優(yōu)化算法存在容易陷入局部最優(yōu)，從而導(dǎo)致最終輸出結(jié)果不準(zhǔn)確的技術(shù)問題，本方案通過可逆混沌映射、速度動(dòng)態(tài)因子和動(dòng)態(tài)迭代衰減，增強(qiáng)全局最優(yōu)解搜索和提升算法魯棒性，從而獲取到最優(yōu)參數(shù)值，解決最終控制模型輸出結(jié)果不準(zhǔn)確的問題。