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融合多技术的银粉生产质量控制方法、系统及存储介质

197 编辑：北方有色网来源：河南金渠银通金属材料有限公司

2025-11-17 16:05:47

权利要求

1.一种融合多技术的银粉生产质量控制方法，其特征在于，所述方法包括：

通过分布式传感器网络对银粉生产线进行实时数据采集处理，得到银粉质量特性关联矩阵;

根据所述银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数通过自适应贝叶斯算法对伽玛先验分布超参数进行动态调整处理，得到适应性形状参数和适应性速率参数;

根据适应性形状参数和适应性速率参数通过决策融合算法对银粉生产控制策略进行优化处理，得到银粉生产设备协同控制指令集;

根据所述银粉生产设备协同控制指令集对球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备进行联动控制，得到银粉质量控制执行结果;

对所述银粉质量控制执行结果进行效果评估，得到性能指标集，并根据所述性能指标集对所述银粉生产设备协同控制指令集进行指令修正。

2.根据权利要求1所述的融合多技术的银粉生产质量控制方法，其特征在于，所述银粉质量特性关联矩阵包括粒径缺陷率参数、导电性能参数和形貌特征数据，所述通过分布式传感器网络对银粉生产线进行实时数据采集处理，得到银粉质量特性关联矩阵，包括：

通过球磨机出料口的激光粒度分析仪对银粉粒径分布进行实时检测处理，得到粒径分布数据集，并基于所述粒径分布数据集进行缺陷统计计算处理，得到粒径缺陷率参数;

通过雾化干燥塔进料端的电导率传感器对银粉导电性能进行连续监测处理，得到导电性能时序数据，并对所述导电性能时序数据进行滤波降噪处理，得到导电性能参数;

通过分级筛分设备后端的机器视觉检测单元对银粉形貌图像进行采集处理，得到银粉形貌图像数据，并将所述银粉形貌图像数据输入图像特征提取算法进行形貌分析处理，得到形貌特征数据;

将所述粒径缺陷率参数、所述导电性能参数和所述形貌特征数据输入关联性分析算法进行耦合关系计算处理，得到银粉质量特性关联矩阵。

3.根据权利要求1所述的融合多技术的银粉生产质量控制方法，其特征在于，所述根据所述银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数通过自适应贝叶斯算法对伽玛先验分布超参数进行动态调整处理，得到适应性形状参数和适应性速率参数，包括：

基于所述银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数进行阈值判断处理，得到缺陷率参数状态标识，其中，当所述缺陷率参数大于预设阈值时，所述缺陷率参数状态标识为高风险状态;

根据所述缺陷率参数状态标识和基础形状参数通过对数映射算法进行形状参数计算处理，得到适应性形状参数，其中，所述适应性形状参数等于所述基础形状参数与调节系数和缺陷率参数对数值的乘积之和;

将所述适应性形状参数和缺陷率参数期望值输入速率参数计算公式进行速率参数求解处理，得到适应性速率参数，其中，所述适应性速率参数等于所述适应性形状参数与所述缺陷率参数期望值和调整系数乘积的比值;

基于所述适应性形状参数和所述适应性速率参数进行伽玛分布参数验证处理，得到参数有效性标识，当所述参数有效性标识为无效时，重新执行形状参数计算处理和速率参数求解。

4.根据权利要求3所述的融合多技术的银粉生产质量控制方法，其特征在于，所述基于所述适应性形状参数和所述适应性速率参数进行伽玛分布参数验证处理，包括：

对所述适应性形状参数进行数值范围检验处理，得到形状参数有效性标记，其中，当所述适应性形状参数小于零或大于预设形状参数上限值时，所述形状参数有效性标记为无效;

对所述适应性速率参数进行数值范围检验处理，得到速率参数有效性标记，其中，当所述适应性速率参数小于零或大于预设速率参数上限值时，所述速率参数有效性标记为无效;

基于所述适应性形状参数和所述适应性速率参数进行伽玛分布收敛性检验处理，得到分布收敛性判断结果，其中，通过计算伽玛分布的均值与方差比值是否在预设收敛区间内来判断收敛性;

根据所述形状参数有效性标记、所述速率参数有效性标记和所述分布收敛性判断结果进行逻辑与运算处理，得到参数有效性标识。

5.根据权利要求1所述的融合多技术的银粉生产质量控制方法，其特征在于，所述根据适应性形状参数和适应性速率参数通过决策融合算法对银粉生产控制策略进行优化处理，得到银粉生产设备协同控制指令集，包括：

将所述适应性形状参数和所述适应性速率参数输入贝叶斯控制决策模块进行概率分布计算处理，得到银粉质量控制概率分布函数，其中，所述银粉质量控制概率分布函数基于伽玛分布构建;

基于所述银粉质量特性关联矩阵中的导电性能参数和形貌特征数据进行多维特征融合处理，得到银粉质量综合评价指标;

将所述银粉质量控制概率分布函数和所述银粉质量综合评价指标输入三层融合决策架构进行层级决策处理，得到融合决策权重矢量，其中，所述三层融合决策架构包括数据层融合、特征层融合和决策层融合;

根据所述融合决策权重矢量对球磨机转速控制参数、雾化干燥塔温度控制参数和分级筛分设备频率控制参数进行协同优化计算处理，得到设备控制参数优化矢量;

基于所述设备控制参数优化矢量进行指令封装处理，得到银粉生产设备协同控制指令集，其中，所述银粉生产设备协同控制指令集包含球磨机控制指令、雾化干燥塔控制指令和分级筛分设备控制指令。

6.根据权利要求1所述的融合多技术的银粉生产质量控制方法，其特征在于，所述根据所述银粉生产设备协同控制指令集对球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备进行联动控制，得到银粉质量控制执行结果，包括：

根据所述银粉生产设备协同控制指令集中的球磨机控制指令对球磨机转速进行调节控制处理，得到球磨机运行状态数据，其中，所述球磨机运行状态数据包括实际转速值、电流消耗值和振动幅度值;

根据所述银粉生产设备协同控制指令集中的雾化干燥塔控制指令对雾化干燥塔进料温度和出料温度进行同步调节处理，得到雾化干燥塔运行状态数据，其中，所述雾化干燥塔运行状态数据包括进料温度实测值、出料温度实测值和湿度控制值;

根据所述银粉生产设备协同控制指令集中的分级筛分设备控制指令对分级筛分设备筛分频率和筛网间距进行协调调节处理，得到分级筛分设备运行状态数据，其中，所述分级筛分设备运行状态数据包括筛分频率实测值、筛网间距实测值和筛分效率值;

将所述球磨机运行状态数据、所述雾化干燥塔运行状态数据和所述分级筛分设备运行状态数据进行数据整合，得到银粉质量控制执行结果，其中，所述银粉质量控制执行结果包含设备联动执行记录和银粉产品质量检测数据。

7.根据权利要求1所述的融合多技术的银粉生产质量控制方法，其特征在于，所述对所述银粉质量控制执行结果进行效果评估，得到性能指标集，并根据所述性能指标集对所述银粉生产设备协同控制指令集进行指令修正，其中，所述性能指标集包括：平均游程长度、设备误调率和质量预测准确率，包括：

基于所述银粉质量控制执行结果中的质量控制过程数据进行连续正常运行次数统计处理，得到各个游程长度数值，并对所述各个游程长度数值进行累加求和处理后除以游程总数，得到平均游程长度;

根据所述银粉质量控制执行结果中的设备控制动作记录进行错误控制动作识别处理，得到误调控制次数，并将所述误调控制次数与设备总控制次数进行除法运算处理，得到设备误调率;

将所述银粉质量控制执行结果中的实际银粉质量数据与预期银粉质量数据进行逐项对比判断处理，得到质量预测正确判断次数，并将所述质量预测正确判断次数与质量预测总次数进行除法运算处理，得到质量预测准确率;

根据所述平均游程长度、所述设备误调率和所述质量预测准确率与各自预设标准值进行差值计算处理，得到性能偏差数值;

基于所述性能偏差数值对所述银粉生产设备协同控制指令集中的控制参数进行数值调整处理，得到修正后的银粉生产设备协同控制指令集。

8.一种融合多技术的银粉生产质量控制系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-7中任一项所述的融合多技术的银粉生产质量控制方法，所述融合多技术的银粉生产质量控制系统包括：

采集模块，用于通过分布式传感器网络对银粉生产线进行实时数据采集处理，得到银粉质量特性关联矩阵;

调整模块，用于根据所述银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数通过自适应贝叶斯算法对伽玛先验分布超参数进行动态调整处理，得到适应性形状参数和适应性速率参数;

处理模块，用于根据适应性形状参数和适应性速率参数通过决策融合算法对银粉生产控制策略进行优化处理，得到银粉生产设备协同控制指令集;

控制模块，用于根据所述银粉生产设备协同控制指令集对球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备进行联动控制，得到银粉质量控制执行结果;

修正模块，用于对所述银粉质量控制执行结果进行效果评估，得到性能指标集，并根据所述性能指标集对所述银粉生产设备协同控制指令集进行指令修正。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的融合多技术的银粉生产质量控制方法。

说明书

技术领域

[0001]本申请涉及生产质量控制技术领域，尤其涉及一种融合多技术的银粉生产质量控制方法、系统及存储介质。

背景技术

[0002]现有的银粉生产质量控制技术主要采用单一的统计过程控制方法，如传统的频率论控制图和基本的贝叶斯控制方法。这些方法通常依赖固定的控制参数和预设的统计分布假设，在银粉生产过程中通过监测粒径分布、导电性能等单一质量特性来判断生产状态。传统控制方法在处理银粉生产中的复杂质量变异时，主要采用独立的设备控制策略，各生产设备如球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备之间缺乏有效的协调配合。

[0003]然而，当银粉生产过程中缺陷率参数较大时，传统贝叶斯控制图因伽玛先验分布的超参数选择不当而导致控制性能急剧退化，无法准确识别质量异常状态。其次，单一技术控制方法无法有效处理银粉生产中多质量特性之间的复杂关联关系，导致控制决策缺乏综合性和准确性。此外，各生产设备间的独立控制模式缺乏协同性，当某一设备参数调整时其他设备无法同步响应，影响整体质量控制效果。

[0004]基于上述分析，面临的问题进一步显现：如何在银粉生产过程中实现多技术融合的智能质量控制，特别是如何解决大缺陷率参数条件下贝叶斯控制参数的自适应优化问题，同时构建多质量特性协同的决策融合机制，并进一步实现生产设备间的协同联动控制。这些相互关联的技术问题需要突破传统单一技术控制的局限性，建立融合多种先进控制技术的综合质量管理体系。

发明内容

[0005]本申请提供了一种融合多技术的银粉生产质量控制方法、系统及存储介质，解决了银粉生产过程中大缺陷率参数条件下传统贝叶斯控制性能退化、多质量特性缺乏协同决策融合导致控制精度不足以及生产设备间缺乏协同联动控制影响整体质量控制效果等技术问题。

[0006]第一方面，本申请提供了一种融合多技术的银粉生产质量控制方法，所述融合多技术的银粉生产质量控制方法包括：通过分布式传感器网络对银粉生产线进行实时数据采集处理，得到银粉质量特性关联矩阵;根据所述银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数通过自适应贝叶斯算法对伽玛先验分布超参数进行动态调整处理，得到适应性形状参数和适应性速率参数;根据适应性形状参数和适应性速率参数通过决策融合算法对银粉生产控制策略进行优化处理，得到银粉生产设备协同控制指令集;根据所述银粉生产设备协同控制指令集对球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备进行联动控制，得到银粉质量控制执行结果;对所述银粉质量控制执行结果进行效果评估，得到性能指标集，并根据所述性能指标集对所述银粉生产设备协同控制指令集进行指令修正。

[0007]可选地，所述银粉质量特性关联矩阵包括粒径缺陷率参数、导电性能参数和形貌特征数据，所述通过分布式传感器网络对银粉生产线进行实时数据采集处理，得到银粉质量特性关联矩阵，包括：

将所述粒径缺陷率参数、所述导电性能参数和所述形貌特征数据输入关联性分析算法进行耦合关系计算处理，得到银粉质量特性关联矩阵。

[0008]可选地，所述根据所述银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数通过自适应贝叶斯算法对伽玛先验分布超参数进行动态调整处理，得到适应性形状参数和适应性速率参数，包括：

[0009]可选地，所述基于所述适应性形状参数和所述适应性速率参数进行伽玛分布参数验证处理，包括：

根据所述形状参数有效性标记、所述速率参数有效性标记和所述分布收敛性判断结果进行逻辑与运算处理，得到参数有效性标识。

[0010]可选地，所述根据适应性形状参数和适应性速率参数通过决策融合算法对银粉生产控制策略进行优化处理，得到银粉生产设备协同控制指令集，包括：

基于所述银粉质量特性关联矩阵中的导电性能参数和形貌特征数据进行多维特征融合处理，得到银粉质量综合评价指标;

[0011]可选地，所述根据所述银粉生产设备协同控制指令集对球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备进行联动控制，得到银粉质量控制执行结果，包括：

[0012]可选地，所述对所述银粉质量控制执行结果进行效果评估，得到性能指标集，并根据所述性能指标集对所述银粉生产设备协同控制指令集进行指令修正，其中，所述性能指标集包括：平均游程长度、设备误调率和质量预测准确率，包括：

根据所述平均游程长度、所述设备误调率和所述质量预测准确率与各自预设标准值进行差值计算处理，得到性能偏差数值;

基于所述性能偏差数值对所述银粉生产设备协同控制指令集中的控制参数进行数值调整处理，得到修正后的银粉生产设备协同控制指令集。

[0013]第二方面，本申请提供了一种融合多技术的银粉生产质量控制系统，所述融合多技术的银粉生产质量控制系统包括：

采集模块，用于通过分布式传感器网络对银粉生产线进行实时数据采集处理，得到银粉质量特性关联矩阵;

处理模块，用于根据适应性形状参数和适应性速率参数通过决策融合算法对银粉生产控制策略进行优化处理，得到银粉生产设备协同控制指令集;

控制模块，用于根据所述银粉生产设备协同控制指令集对球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备进行联动控制，得到银粉质量控制执行结果;

[0014]第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的融合多技术的银粉生产质量控制方法。

[0015]本申请提供的技术方案中，通过分布式传感器网络对银粉生产线进行实时数据采集处理得到银粉质量特性关联矩阵，实现了多源异构传感器数据的统一融合和结构化表达，有效解决了传统单一传感器采集信息不全面的问题，为后续的智能控制决策提供了完整准确的数据基础。根据银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数通过自适应贝叶斯算法对伽玛先验分布超参数进行动态调整处理得到适应性形状参数和适应性速率参数，其中自适应贝叶斯算法的核心贡献在于能够根据实时缺陷率水平自动调整伽玛分布的统计参数，特别是通过对数映射变换和参数验证机制确保了大缺陷率参数条件下控制系统的稳定性和准确性，相比传统固定参数的贝叶斯方法，本发明的自适应算法将控制精度提升了显著水平，有效避免了参数失配导致的控制性能退化问题。

[0016]通过决策融合算法对银粉生产控制策略进行优化处理得到银粉生产设备协同控制指令集，决策融合算法采用三层融合架构将概率分布函数、质量综合评价指标和专家规则进行层级化整合，算法贡献体现在能够综合考虑银粉粒径、导电性能和形貌特征等多维质量特性的耦合关系，通过权重动态分配和模糊逻辑推理生成最优控制策略，克服了单一技术决策的局限性，实现了多技术协同优化的智能控制效果。根据银粉生产设备协同控制指令集对球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备进行联动控制得到银粉质量控制执行结果，协同控制机制的技术贡献在于实现了多设备间的时间同步和参数协调，当某一设备参数调整时其他设备能够同步响应并进行补偿性调节，避免了传统独立控制模式下设备间相互干扰的问题，大幅提高了整体控制系统的稳定性和响应速度。对银粉质量控制执行结果进行效果评估得到性能指标集并根据性能指标集对银粉生产设备协同控制指令集进行指令修正，效果评估机制通过平均游程长度、设备误调率和质量预测准确率等多维指标全面评价控制性能，并基于性能偏差实现控制参数的自动优化调整，形成了闭环自学习的智能控制体系，持续改进控制效果并适应生产工况的变化。

附图说明

[0017]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以基于这些附图获得其他的附图。

[0018]图1为本申请实施例中融合多技术的银粉生产质量控制方法的一个实施例示意图;

图2为本申请实施例中通过自适应贝叶斯算法对伽玛先验分布超参数进行动态调整处理的流程示意图;

图3为本申请实施例中融合多技术的银粉生产质量控制系统的一个实施例示意图。

具体实施方式

[0019]本申请实施例提供了一种融合多技术的银粉生产质量控制方法、系统及存储介质。本申请的说明书及权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

[0020]为便于理解，下面对本申请实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本申请实施例中融合多技术的银粉生产质量控制方法的一个实施例包括：

步骤S101、通过分布式传感器网络对银粉生产线进行实时数据采集处理，得到银粉质量特性关联矩阵;

步骤S102、根据银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数通过自适应贝叶斯算法对伽玛先验分布超参数进行动态调整处理，得到适应性形状参数和适应性速率参数;

步骤S103、根据适应性形状参数和适应性速率参数通过决策融合算法对银粉生产控制策略进行优化处理，得到银粉生产设备协同控制指令集;

步骤S104、根据银粉生产设备协同控制指令集对球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备进行联动控制，得到银粉质量控制执行结果;

步骤S105、对银粉质量控制执行结果进行效果评估，得到性能指标集，并根据性能指标集对银粉生产设备协同控制指令集进行指令修正。

[0021]可以理解的是，本申请的执行主体可以为融合多技术的银粉生产质量控制系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本申请实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

[0022]具体地，通过分布式传感器网络对银粉生产线进行数据采集，其中激光粒度分析仪在球磨机出料口检测银粉粒径分布，通过测量不同粒径范围的银粉颗粒数量占比，统计超出标准粒径范围(如0.5-5微米)的颗粒数量与总颗粒数量的比值，计算得到粒径缺陷率参数。电导率传感器在雾化干燥塔进料端连续测量银粉悬浮液的电导率值，记录时间序列数据后采用低通滤波去除高频噪声，提取稳定的导电性能参数。机器视觉检测单元采集银粉形貌图像，通过边缘检测算法识别银粉颗粒轮廓，计算圆形度、长宽比等形貌特征参数，将这些参数输入关联性分析算法计算各质量特性间的相关系数矩阵，形成银粉质量特性关联矩阵。自适应贝叶斯算法根据缺陷率参数动态调整伽玛先验分布的超参数，当检测到粒径缺陷率参数超过预设阈值0.8时，算法将缺陷率参数状态标识设为高风险状态。形状参数计算通过对数映射算法执行，将基础形状参数与调节系数和缺陷率参数对数值相乘后求和，得到适应性形状参数。速率参数求解将适应性形状参数除以缺陷率参数期望值与调整系数的乘积，计算得到适应性速率参数。参数验证过程检查适应性形状参数和速率参数是否在有效数值范围内，计算伽玛分布的均值与方差比值判断收敛性，当参数无效时调节系数减半重新计算。

[0023]决策融合算法将适应性形状参数和速率参数输入概率分布计算，构建基于伽玛分布的银粉质量控制概率分布函数。导电性能参数和形貌特征数据通过加权平均方法融合，计算得到银粉质量综合评价指标。三层融合决策架构在数据层对多源传感器数据进行加权融合，特征层提取主要质量特征成分，决策层通过模糊逻辑推理生成融合决策权重矢量。球磨机转速控制参数、雾化干燥塔温度控制参数和分级筛分设备频率控制参数根据权重矢量进行协同优化，形成设备控制参数优化矢量并封装为协同控制指令集。设备联动控制根据协同控制指令集执行，球磨机根据转速控制指令调节实际转速并记录电流消耗和振动幅度，雾化干燥塔同步调节进料和出料温度记录温度实测值和湿度控制值，分级筛分设备协调调节筛分频率和筛网间距记录相应运行参数。设备运行状态数据汇总整合形成银粉质量控制执行结果，包含完整的设备联动执行记录和银粉产品质量检测数据。

[0024]效果评估计算平均游程长度时统计质量控制过程中连续正常运行的次数，将各游程长度累加求和后除以游程总数。设备误调率计算识别控制动作记录中的错误操作次数，与设备总控制次数相除得到误调比例。质量预测准确率通过对比实际银粉质量数据与预期质量数据，统计预测正确的判断次数与总预测次数的比值。性能偏差计算将平均游程长度、设备误调率和质量预测准确率与各自标准值求差，根据偏差值调整协同控制指令集中的控制参数数值，实现指令修正和参数优化。

[0025]在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：

通过球磨机出料口的激光粒度分析仪对银粉粒径分布进行实时检测处理，得到粒径分布数据集，并基于粒径分布数据集进行缺陷统计计算处理，得到粒径缺陷率参数;

通过雾化干燥塔进料端的电导率传感器对银粉导电性能进行连续监测处理，得到导电性能时序数据，并对导电性能时序数据进行滤波降噪处理，得到导电性能参数;

通过分级筛分设备后端的机器视觉检测单元对银粉形貌图像进行采集处理，得到银粉形貌图像数据，并将银粉形貌图像数据输入图像特征提取算法进行形貌分析处理，得到形貌特征数据;

将粒径缺陷率参数、导电性能参数和形貌特征数据输入关联性分析算法进行耦合关系计算处理，得到银粉质量特性关联矩阵。

[0026]具体地，激光粒度分析仪通过激光散射原理对银粉粒径分布进行检测，激光束照射银粉样品时产生散射光，不同粒径的银粉颗粒产生不同角度和强度的散射光信号，光电探测器收集散射光信号并转换为电信号，数据处理单元根据米氏散射理论计算各粒径范围的颗粒数量分布，形成粒径分布数据集。缺陷统计计算处理将粒径分布数据集中超出标准粒径范围的颗粒数量与总颗粒数量进行比值计算，其中标准粒径范围根据银粉应用要求设定，光伏级银粉通常要求粒径在0.5-5微米范围内，超出此范围的颗粒被视为缺陷颗粒，缺陷颗粒数量除以总颗粒数量得到粒径缺陷率参数。电导率传感器基于电化学原理测量银粉悬浮液的导电能力，传感器电极间施加交流电压，测量通过银粉悬浮液的电流强度，根据欧姆定律计算电导率数值，连续监测过程中每秒采集一次电导率数据形成导电性能时序数据。滤波降噪处理采用数字滤波算法去除时序数据中的高频噪声和随机干扰，低通滤波器设置截止频率为采样频率的十分之一，滤除高于此频率的噪声成分，保留反映银粉导电性能真实变化的低频信号，滤波后的稳定数值作为导电性能参数。

[0027]机器视觉检测单元通过CCD相机采集银粉形貌图像，图像传感器将光学信号转换为数字图像信号，形成银粉形貌图像数据。图像特征提取算法首先对图像进行预处理，包括灰度化、噪声去除和对比度增强，然后采用边缘检测算法识别银粉颗粒的轮廓边界，计算每个颗粒的几何参数包括面积、周长、长轴和短轴长度，根据这些几何参数计算形貌特征参数，圆形度等于四倍圆周率乘以面积除以周长的平方，长宽比等于长轴长度除以短轴长度，表面粗糙度通过轮廓线的曲率变化计算得出，这些形貌特征参数构成形貌特征数据。

[0028]关联性分析算法将粒径缺陷率参数、导电性能参数和形貌特征数据作为输入变量，计算各参数间的皮尔逊相关系数，相关系数等于两个变量的协方差除以各自标准差的乘积，协方差反映两个变量的线性关系强度，标准差衡量单个变量的离散程度。耦合关系计算处理构建多元线性回归模型分析各质量特性间的相互影响，回归系数表示一个质量特性对另一个质量特性的影响程度，所有相关系数和回归系数组成银粉质量特性关联矩阵，矩阵元素反映不同质量特性间的定量关系。

[0029]在一具体实施例中，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

基于银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数进行阈值判断处理，得到缺陷率参数状态标识，其中，当缺陷率参数大于预设阈值时，缺陷率参数状态标识为高风险状态;

根据缺陷率参数状态标识和基础形状参数通过对数映射算法进行形状参数计算处理，得到适应性形状参数，其中，适应性形状参数等于基础形状参数与调节系数和缺陷率参数对数值的乘积之和;

将适应性形状参数和缺陷率参数期望值输入速率参数计算公式进行速率参数求解处理，得到适应性速率参数，其中，适应性速率参数等于适应性形状参数与缺陷率参数期望值和调整系数乘积的比值;

基于适应性形状参数和适应性速率参数进行伽玛分布参数验证处理，得到参数有效性标识，当参数有效性标识为无效时，重新执行形状参数计算处理和速率参数求解。

[0030]具体地，如图2所示，为本申请实施例中通过自适应贝叶斯算法对伽玛先验分布超参数进行动态调整处理的流程示意图;阈值判断处理通过比较运算将银粉质量特性关联矩阵中的缺陷率参数与预设阈值进行数值对比，预设阈值根据银粉产品质量标准和历史生产数据统计分析确定，光伏级银粉的缺陷率预设阈值通常设定为0.1，导电涂料级银粉的预设阈值设定为0.15。当缺陷率参数数值大于预设阈值时，判断逻辑将缺陷率参数状态标识设置为高风险状态，表示当前银粉生产过程存在质量异常需要调整控制策略，当缺陷率参数小于或等于预设阈值时，状态标识设置为正常状态，表示生产过程稳定。对数映射算法是一种非线性数值变换方法，将缺陷率参数通过自然对数函数进行数学变换，对数变换能够压缩数据的动态范围并增强数据的线性特性。形状参数计算处理首先读取基础形状参数数值，基础形状参数是根据银粉生产工艺特点和伽玛分布特性预先设定的初始值，然后计算缺陷率参数的自然对数值，调节系数是控制形状参数调整幅度的比例因子，根据银粉生产线的响应特性和控制精度要求确定。适应性形状参数的计算过程将基础形状参数作为基准值，调节系数与缺陷率参数对数值相乘得到调整量，基准值与调整量相加得到最终的适应性形状参数，这种计算方式确保形状参数能够根据实际缺陷率水平进行动态调整。

[0031]速率参数计算公式基于伽玛分布的数学特性设计，速率参数与形状参数共同决定伽玛分布的概率密度函数形状。缺陷率参数期望值是基于历史生产数据计算得到的缺陷率统计均值，反映银粉生产过程的平均质量水平。调整系数是一个无量纲的修正因子，用于平衡形状参数和缺陷率期望值对速率参数的影响程度。速率参数求解处理将适应性形状参数作为分子，缺陷率参数期望值与调整系数的乘积作为分母，通过除法运算得到适应性速率参数，这种计算方法保证速率参数与形状参数的数值匹配关系符合伽玛分布的统计学要求。伽玛分布参数验证处理包括数值范围检验和分布特性检验两个方面，数值范围检验确保形状参数和速率参数在数学上有效，形状参数必须大于零且小于预设上限值，速率参数同样需要满足正数条件和上限约束。分布特性检验通过计算伽玛分布的均值和方差来判断参数设置的合理性，伽玛分布的均值等于形状参数除以速率参数，方差等于形状参数除以速率参数的平方，当均值和方差的比值在预设收敛区间内时表示分布收敛性良好。参数有效性标识通过逻辑与运算综合判断形状参数有效性、速率参数有效性和分布收敛性，只有三个条件同时满足时参数有效性标识才为有效状态，否则标识为无效状态触发参数重新计算。

[0032]在一具体实施例中，执行步骤基于所述适应性形状参数和所述适应性速率参数进行伽玛分布参数验证处理的过程可以具体包括如下步骤：

对适应性形状参数进行数值范围检验处理，得到形状参数有效性标记，其中，当适应性形状参数小于零或大于预设形状参数上限值时，形状参数有效性标记为无效;

对适应性速率参数进行数值范围检验处理，得到速率参数有效性标记，其中，当适应性速率参数小于零或大于预设速率参数上限值时，速率参数有效性标记为无效;

基于适应性形状参数和适应性速率参数进行伽玛分布收敛性检验处理，得到分布收敛性判断结果，其中，通过计算伽玛分布的均值与方差比值是否在预设收敛区间内来判断收敛性;

根据形状参数有效性标记、速率参数有效性标记和分布收敛性判断结果进行逻辑与运算处理，得到参数有效性标识。

[0033]具体地，将适应性形状参数与零值进行比较运算，当适应性形状参数小于零时表示数学上不合理因为伽玛分布的形状参数必须为正数，此时形状参数有效性标记设置为无效状态。检验过程同时将适应性形状参数与预设形状参数上限值进行比较，预设形状参数上限值根据银粉生产工艺的物理约束和控制精度要求确定，光伏级银粉生产中形状参数上限通常设为10，导电涂料级银粉设为15，当适应性形状参数超过上限值时说明参数调整过度偏离正常范围，形状参数有效性标记同样设为无效状态。只有当适应性形状参数既大于零又小于预设上限值时，形状参数有效性标记才设为有效状态，这种双边界检验确保形状参数在统计学和工程实践上都具备可行性。适应性速率参数的数值范围检验处理采用相同的边界判断逻辑，速率参数同样需要满足伽玛分布的数学约束条件即必须为正数。检验算法将适应性速率参数与零值进行数值比较，当速率参数小于或等于零时违反伽玛分布的基本要求，速率参数有效性标记设为无效状态。预设速率参数上限值基于银粉生产设备的响应能力和控制算法的数值稳定性确定，球磨机控制中速率参数上限设为50，雾化干燥塔控制中设为30，分级筛分设备控制中设为40，当适应性速率参数超过相应上限时表示控制响应过于激进不符合设备特性，速率参数有效性标记设为无效状态。双重检验条件确保速率参数在有效数值区间内，既满足数学要求又符合工程约束。

[0034]伽玛分布收敛性检验处理通过统计特征计算判断分布参数的合理性，收敛性检验基于伽玛分布的均值和方差计算公式进行数值分析。伽玛分布的均值计算将适应性形状参数除以适应性速率参数，方差计算将适应性形状参数除以适应性速率参数的平方，均值与方差的比值等于适应性速率参数数值，这个比值反映分布的集中程度和离散特性。预设收敛区间根据银粉质量控制的精度要求和历史数据统计特性确定，收敛区间的下限通常设为5表示分布不能过于分散，上限设为100表示分布不能过于集中，当均值与方差比值在此区间内时说明伽玛分布具有合理的统计特性，分布收敛性判断结果设为收敛状态，否则设为发散状态表示参数组合不当导致分布特性异常。

[0035]逻辑与运算处理将三个独立的有效性判断结果进行布尔逻辑组合，逻辑与运算要求所有输入条件同时为真时输出结果才为真。运算过程将形状参数有效性标记、速率参数有效性标记和分布收敛性判断结果作为三个布尔变量输入，只有当形状参数有效性标记为有效、速率参数有效性标记为有效、分布收敛性判断结果为收敛时，逻辑与运算的输出结果才为真，此时参数有效性标识设为有效状态。任何一个输入条件为假时，逻辑与运算输出为假，参数有效性标识设为无效状态，触发参数重新计算流程。这种严格的逻辑判断确保只有完全满足所有约束条件的参数组合才能通过验证。

[0036]例如，某银粉生产过程中适应性形状参数计算结果为3.2，首先与零值比较确认为正数，然后与预设上限值10比较确认小于上限，因此形状参数有效性标记设为有效。适应性速率参数计算结果为25.6，与零值比较确认为正数，与预设上限值50比较确认小于上限，速率参数有效性标记设为有效。伽玛分布均值计算为3.2除以25.6等于0.125，方差计算为3.2除以25.6的平方等于0.0049，均值与方差比值为25.6，该比值在预设收敛区间5到100之间，分布收敛性判断结果为收敛状态。逻辑与运算将三个有效状态进行逻辑组合，由于所有条件均满足，参数有效性标识设为有效状态，验证通过进入下一步控制策略优化。当任一检验环节失败时，整个验证过程失败，调节系数减半后重新执行形状参数和速率参数的计算与验证流程，直至获得满足所有约束条件的有效参数组合。

[0037]在一具体实施例中，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：

将适应性形状参数和适应性速率参数输入贝叶斯控制决策模块进行概率分布计算处理，得到银粉质量控制概率分布函数，其中，银粉质量控制概率分布函数基于伽玛分布构建;

基于银粉质量特性关联矩阵中的导电性能参数和形貌特征数据进行多维特征融合处理，得到银粉质量综合评价指标;

将银粉质量控制概率分布函数和银粉质量综合评价指标输入三层融合决策架构进行层级决策处理，得到融合决策权重矢量，其中，三层融合决策架构包括数据层融合、特征层融合和决策层融合;

根据融合决策权重矢量对球磨机转速控制参数、雾化干燥塔温度控制参数和分级筛分设备频率控制参数进行协同优化计算处理，得到设备控制参数优化矢量;

基于设备控制参数优化矢量进行指令封装处理，得到银粉生产设备协同控制指令集，其中，银粉生产设备协同控制指令集包含球磨机控制指令、雾化干燥塔控制指令和分级筛分设备控制指令。

[0038]具体地，贝叶斯控制决策模块通过概率密度函数计算将适应性形状参数和适应性速率参数转换为伽玛分布的数学表达式，概率分布计算处理基于伽玛分布的标准形式构建银粉质量控制概率分布函数。伽玛分布的概率密度函数计算过程将适应性速率参数作为尺度参数，适应性形状参数作为形状参数，通过伽玛函数和指数函数的组合运算生成完整的概率分布表达式。银粉质量控制概率分布函数描述了银粉缺陷率在不同数值范围内出现的概率，分布函数的峰值位置反映最可能的缺陷率水平，分布的宽度反映缺陷率的变异程度，这种概率化表达为后续的融合决策提供统计学基础。多维特征融合处理将银粉质量特性关联矩阵中的导电性能参数和形貌特征数据进行数值整合，融合算法采用加权平均方法将不同维度的质量特征统一到同一评价尺度。导电性能参数通过标准化处理转换为无量纲数值，标准化过程将原始导电率数值减去历史均值后除以标准差，得到标准化导电性能得分。形貌特征数据包括圆形度、长宽比和表面粗糙度等多个参数，每个参数同样经过标准化处理转换为标准得分，然后根据各形貌特征对银粉质量影响的重要程度分配权重系数。银粉质量综合评价指标的计算将标准化导电性能得分乘以导电权重系数，各标准化形貌特征得分分别乘以对应权重系数，所有加权得分相加得到最终的综合评价指标数值。

[0039]三层融合决策架构通过层级化数据处理实现多源信息的有序整合，数据层融合将银粉质量控制概率分布函数和银粉质量综合评价指标作为基础输入数据进行初步整合。数据层融合采用概率加权方法，根据概率分布函数在不同缺陷率水平的概率密度值确定权重分配，高概率密度区域的权重较大，低概率密度区域的权重较小。特征层融合对数据层融合结果进行特征提取和降维处理，通过主成分分析方法识别影响银粉质量控制的主要特征成分，保留解释变异度超过85%的主成分作为关键特征。决策层融合基于模糊逻辑推理将特征层的主成分转换为具体的控制决策，模糊推理规则根据银粉生产工艺专家经验和历史数据统计规律制定，推理过程生成融合决策权重矢量，矢量的各个元素分别对应球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备的控制权重。协同优化计算处理根据融合决策权重矢量对各设备控制参数进行数值调整，球磨机转速控制参数的优化将当前转速设定值乘以对应的权重系数得到调整后的转速参数。雾化干燥塔温度控制参数的优化将进料温度和出料温度分别乘以温度权重系数，考虑温度控制的耦合关系进行协调调整。分级筛分设备频率控制参数的优化将筛分频率乘以频率权重系数，同时根据粒径分布要求调整筛网间距参数。设备控制参数优化矢量将所有设备的优化后控制参数按照设备类型和参数类型进行分类组织，形成结构化的参数集合。

[0040]指令封装处理将设备控制参数优化矢量转换为设备可执行的控制指令格式，球磨机控制指令包含转速设定值、启停控制信号和安全保护参数，指令格式符合球磨机控制器的通信协议要求。雾化干燥塔控制指令包含进料温度设定值、出料温度设定值、风机转速和加热功率等控制参数，指令编码采用工业标准的数据帧格式。分级筛分设备控制指令包含筛分频率、振幅调节和筛网位置等控制信息，指令传输通过工业以太网协议实现实时通信。银粉生产设备协同控制指令集将三类设备指令按照执行时序进行排列，确保各设备控制动作的协调一致性和时间同步性。

[0041]在一具体实施例中，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：

根据银粉生产设备协同控制指令集中的球磨机控制指令对球磨机转速进行调节控制处理，得到球磨机运行状态数据，其中，球磨机运行状态数据包括实际转速值、电流消耗值和振动幅度值;

根据银粉生产设备协同控制指令集中的雾化干燥塔控制指令对雾化干燥塔进料温度和出料温度进行同步调节处理，得到雾化干燥塔运行状态数据，其中，雾化干燥塔运行状态数据包括进料温度实测值、出料温度实测值和湿度控制值;

根据银粉生产设备协同控制指令集中的分级筛分设备控制指令对分级筛分设备筛分频率和筛网间距进行协调调节处理，得到分级筛分设备运行状态数据，其中，分级筛分设备运行状态数据包括筛分频率实测值、筛网间距实测值和筛分效率值;

将球磨机运行状态数据、雾化干燥塔运行状态数据和分级筛分设备运行状态数据进行数据整合，得到银粉质量控制执行结果，其中，银粉质量控制执行结果包含设备联动执行记录和银粉产品质量检测数据。

[0042]具体地，球磨机转速调节控制处理通过变频驱动器接收控制指令并执行转速调整，变频驱动器根据控制指令中的转速设定值调节电机供电频率，电机转速与供电频率成正比关系实现精确转速控制。实际转速值通过安装在球磨机主轴上的编码器测量获得，编码器每转输出固定数量的脉冲信号，控制器统计单位时间内的脉冲数量计算实际转速数值。电流消耗值通过电流互感器检测电机的三相电流，互感器将大电流信号转换为标准的电流信号输入数据采集模块，采集模块计算三相电流的有效值作为电流消耗参数。振动幅度值通过加速度传感器监测球磨机机体的振动强度，传感器输出的加速度信号经过积分运算转换为振动位移幅度，振动幅度反映球磨机的运行稳定性和机械状态。

[0043]雾化干燥塔的同步调节处理涉及进料温度和出料温度的协调控制，进料温度控制通过调节加热器功率实现温度设定值的跟踪，温度控制器采用PID算法计算加热器的功率输出，PID算法根据温度设定值与实测值的偏差进行比例、积分和微分运算。出料温度控制通过调节冷却风机转速和冷却水流量实现温度调节，冷却控制与加热控制形成温度调节的闭环系统。进料温度实测值和出料温度实测值分别由热电偶温度传感器测量获得，热电偶产生的毫伏级电压信号经过信号调理电路放大和线性化处理转换为温度数值。湿度控制值通过湿度传感器测量干燥塔内部的相对湿度，湿度传感器基于电容或电阻变化原理输出与湿度成比例的电信号，湿度控制值反映银粉干燥过程的水分去除效果。

[0044]分级筛分设备的协调调节处理同时调整筛分频率和筛网间距两个关键参数，筛分频率控制通过振动电机的变频调速实现，振动电机产生的激振力驱动筛网进行周期性振动运动，筛分频率直接影响银粉颗粒的筛分效率和分离精度。筛网间距调节通过机械传动机构调整上下筛网之间的间隙距离，间距调节机构接收控制指令后驱动丝杠或液压缸改变筛网位置。筛分频率实测值通过振动频率传感器测量获得,传感器检测筛网振动的频率信号并转换为数字频率值。筛网间距实测值通过位移传感器测量筛网之间的实际距离，激光位移传感器发射激光束测量筛网表面的位置变化,计算得到精确的间距数值。筛分效率值通过对比筛分前后银粉的粒径分布计算获得，筛分效率等于目标粒径范围内的银粉质量与筛分前总质量的比值。

[0045]数据汇总整合处理将三个设备的运行状态数据按照时间戳进行同步整合，时间同步确保各设备数据的时间一致性和关联性。球磨机运行状态数据包含的实际转速值、电流消耗值和振动幅度值与对应的时间戳组成数据记录，雾化干燥塔运行状态数据包含的进料温度实测值、出料温度实测值和湿度控制值同样标注时间信息，分级筛分设备运行状态数据包含的筛分频率实测值、筛网间距实测值和筛分效率值也记录相应时间戳。设备联动执行记录通过记录各设备控制指令的发送时间、执行时间和完成时间,跟踪整个控制执行过程的时序关系。银粉产品质量检测数据通过在线质量检测设备获得，包括最终产品的粒径分布、导电性能和形貌特征等关键质量指标，质量检测数据与设备运行数据建立关联关系,形成完整的银粉质量控制执行结果数据集。

[0046]在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：

基于银粉质量控制执行结果中的质量控制过程数据进行连续正常运行次数统计处理，得到各个游程长度数值，并对各个游程长度数值进行累加求和处理后除以游程总数，得到平均游程长度;

根据银粉质量控制执行结果中的设备控制动作记录进行错误控制动作识别处理，得到误调控制次数，并将误调控制次数与设备总控制次数进行除法运算处理，得到设备误调率;

将银粉质量控制执行结果中的实际银粉质量数据与预期银粉质量数据进行逐项对比判断处理，得到质量预测正确判断次数，并将质量预测正确判断次数与质量预测总次数进行除法运算处理，得到质量预测准确率;

根据平均游程长度、设备误调率和质量预测准确率与各自预设标准值进行差值计算处理，得到性能偏差数值;

基于性能偏差数值对银粉生产设备协同控制指令集中的控制参数进行数值调整处理，得到修正后的银粉生产设备协同控制指令集。

[0047]具体地，连续正常运行次数统计处理通过分析银粉质量控制执行结果中的质量控制过程数据，识别质量控制过程中连续满足质量标准的运行周期。统计算法从质量控制过程数据的第一个记录开始逐项检查每个控制周期的质量状态，当某个控制周期的银粉质量指标全部满足预设标准时记为正常运行，当质量指标出现超标时记为异常运行并结束当前游程计数。游程长度是指从一次异常结束到下一次异常开始之间连续正常运行的周期数量，每当检测到质量异常时将当前连续正常运行次数记录为一个游程长度数值，然后重新开始计数下一个游程。各个游程长度数值的累加求和处理将所有记录的游程长度进行数值相加，求和结果除以游程总数得到平均游程长度，平均游程长度反映银粉生产过程的平均稳定运行能力。

[0048]错误控制动作识别处理基于银粉质量控制执行结果中的设备控制动作记录进行异常控制识别，识别算法通过对比控制指令的预期执行结果与实际执行结果判断控制动作的正确性。设备控制动作记录包含每次控制指令的发送时间、目标参数、实际达到参数和执行状态等信息，错误控制动作的判定标准包括控制指令执行失败、实际参数与目标参数偏差超过允许范围、控制动作引起设备异常等情况。误调控制次数统计通过遍历所有设备控制动作记录，逐个检查每次控制动作是否满足错误判定条件，满足条件的控制动作累计计数得到误调控制次数。设备总控制次数是设备控制动作记录的总数量，误调控制次数与设备总控制次数的除法运算结果为设备误调率，误调率数值反映设备控制的可靠性和准确性水平。

[0049]逐项对比判断处理将银粉质量控制执行结果中的实际银粉质量数据与预期银粉质量数据进行一对一的数值比较，对比过程包括粒径分布、导电性能、形貌特征等多个质量维度的数据匹配。实际银粉质量数据来源于生产过程结束后的产品检测，预期银粉质量数据根据生产工艺参数和质量预测模型计算得出，对比判断通过计算实际数据与预期数据的相对误差判定预测准确性。当相对误差小于预设阈值时判定为预测正确，当相对误差超过阈值时判定为预测错误，质量预测正确判断次数通过累计所有预测正确的判断结果得到。质量预测总次数等于参与对比的质量数据项目总数，质量预测正确判断次数与质量预测总次数进行除法运算得到质量预测准确率，准确率数值反映质量预测模型的可信度和预测能力。

[0050]差值计算处理将平均游程长度、设备误调率和质量预测准确率分别与各自的预设标准值进行数值相减运算，预设标准值根据银粉生产的质量要求和历史统计数据确定。平均游程长度的预设标准值通常设定为连续正常运行100个周期以上，设备误调率的预设标准值设定为低于5%，质量预测准确率的预设标准值设定为高于90%，实际计算值与标准值的差值反映当前控制性能与预期目标的偏离程度。性能偏差数值通过将三个差值按照重要程度分配权重后进行加权求和计算得出，平均游程长度偏差权重设为0.4，设备误调率偏差权重设为0.3，质量预测准确率偏差权重设为0.3，加权求和结果为综合性能偏差数值。

[0051]数值调整处理根据性能偏差数值的正负方向和大小幅度对银粉生产设备协同控制指令集中的关键控制参数进行修正，调整策略采用比例调节方法将性能偏差转换为参数修正量。当平均游程长度偏差为负值时说明系统稳定性不足需要降低控制灵敏度，此时增大球磨机转速控制的响应时间常数，减小雾化干燥塔温度控制的比例增益，调低分级筛分设备频率控制的调节幅度。当设备误调率偏差为正值时说明控制准确性不足需要优化控制参数，调整包括重新校准传感器测量精度、修正控制算法的死区范围、更新设备响应特性参数等措施。当质量预测准确率偏差为负值时说明预测模型需要改进，调整措施包括增加质量特性关联矩阵的样本数据、重新训练预测算法的权重参数、优化多技术融合决策的权重分配等操作，修正后的银粉生产设备协同控制指令集包含调整后的所有控制参数数值。

[0052]上面对本申请实施例中融合多技术的银粉生产质量控制方法进行了描述，下面对本申请实施例中融合多技术的银粉生产质量控制系统进行描述，请参阅图3，本申请实施例中融合多技术的银粉生产质量控制系统一个实施例包括：

采集模块，用于通过分布式传感器网络对银粉生产线进行实时数据采集处理，得到银粉质量特性关联矩阵;

处理模块，用于根据适应性形状参数和适应性速率参数通过决策融合算法对银粉生产控制策略进行优化处理，得到银粉生产设备协同控制指令集;

控制模块，用于根据所述银粉生产设备协同控制指令集对球磨机、雾化干燥塔和分级筛分设备进行联动控制，得到银粉质量控制执行结果;

[0053]本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述融合多技术的银粉生产质量控制方法的步骤。

[0054]以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

说明书附图(3)