1.一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，其特征在于，包括：多源特征采集模块，用于采集饲料制粒车间的多源环境特征信号与工艺运行特征信号，形成多模态环境特征数据集；

特征预处理模块，用于进行预处理，生成标准化环境特征矩阵；

信息熵计算模块，用于计算信息熵值序列，形成多模态环境特征信息熵集合；

熵差分分析模块，用于计算信息熵差分序列，生成信息熵差分矩阵；

熵源共振检测模块，用于依据信息熵差分矩阵计算各环境特征模态之间的共振强度系数，形成熵源共振特征向量并判定制粒系统运行状态；

时空扰动建模模块，用于在潜在不稳定状态下，构建扰动势场映射函数，形成动态时空势场；

扰动特征提取模块，用于从动态时空势场中提取扰动流线密度特征并结合熵源共振检测结果生成环境扰动异常特征向量；

熵动力自编码模块，用于将环境扰动异常特征向量输入熵动力自编码器网络进行特征学习，生成制粒异常预测向量；

异常预测输出模块，用于输出异常预测结果；

模块之间通过如下方法实现：

采集饲料制粒车间的多源环境特征信号和工艺运行特征信号，形成多模态环境特征数据集；

对多模态环境特征数据集执行预处理，并按照时间索引进行融合拼接，生成标准化环境特征矩阵；

对标准化环境特征矩阵中各特征信号分别计算信息熵值序列，将各特征信号的信息熵值序列进行时间对齐，进行一致性校验形成多模态环境特征信息熵集合；

计算多模态环境特征信息熵集合中任意两个环境特征模态之间的信息熵差分序列，并基于信息熵差分序列生成信息熵差分矩阵；

依据信息熵差分矩阵执行多模态环境特征熵源共振检测，计算各环境特征模态之间的共振强度系数，形成熵源共振特征向量，并判定饲料制粒系统的状态，输出熵源共振检测结果；

当进入潜在不稳定状态时，利用温度梯度特征、湿度扩散特征和气流速度特征生成扰动势场映射函数，形成动态时空势场；

提取动态时空势场的扰动流线密度特征，结合熵源共振检测结果，生成环境扰动异常特征向量；

将环境扰动异常特征向量输入熵动力自编码器网络，对熵源共振特征向量与时空扰动势场之间的映射关系进行特征学习，生成制粒异常预测向量；

基于制粒异常预测向量得到异常预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，其特征在于，所述多源环境特征信号包括温度特征、湿度特征、气流特征、粉尘特征、噪声特征和振动特征，所述工艺运行特征信号包括蒸汽压力特征、出料温度特征、电机电流特征和颗粒含水率特征，所述粉尘特征包括粉尘浓度特征、粉尘粒径分布特征、粉尘粒径变化特征和粉尘波动幅值特征，所述预处理包括时间同步、噪声滤除、数据标准化和特征归一化。

3.根据权利要求1所述的一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，其特征在于，所述多模态环境特征信息熵集合的生成包括以下具体步骤：分别提取标准化环境特征矩阵的各特征信号，建立多模态特征信号集合，并在统一采样周期下进行序列化处理；

针对多模态特征信号集合中的每一个特征信号，在预设的时间窗口内计算其信息熵值，得到对应的信息熵值序列；

将所有特征信号对应的信息熵值序列按照统一时间索引进行时间对齐；

对时间对齐后的信息熵值序列进行一致性校验，生成连续完备的特征信号信息熵值序列；

将经时间对齐与修正后的各特征信号信息熵值序列在统一时间索引下组合，形成多模态环境特征信息熵集合。

4.根据权利要求1所述的一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，其特征在于，所述信息熵差分矩阵的生成包括以下具体步骤；

调用多模态环境特征信息熵集合，在统一时间索引下选取各特征信号对应的信息熵值序列；

针对多模态环境特征信息熵集合中的任意两个环境特征模态，在相同时间索引下计算两者的信息熵差分值，以时间顺序形成信息熵差分序列；

将各环境特征模态两两组合计算得到的信息熵差分序列按照时间索引进行矩阵化排列，构建信息熵差分矩阵，并存储为标准化时间序列数据格式。

5.根据权利要求1所述的一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，其特征在于，所述输出熵源共振检测结果包括以下具体步骤：调用信息熵差分矩阵，在统一时间索引下提取各环境特征模态之间的信息熵差分序列，得到多模态环境特征熵源共振分析的基础数据；

在每个时间索引下，依据信息熵差分矩阵中任意两环境特征模态之间的信息熵差分变化趋势，计算其共振强度系数；

对所有环境特征模态对的共振强度系数按时间索引进行聚合，形成各模态组成的熵源共振特征向量；

监测熵源共振特征向量中各环境特征模态的共振强度系数变化，当多个环境特征模态的共振强度系数同时超过能量耦合峰值时，判定饲料制粒系统处于潜在不稳定状态；

当所有特征模态的共振强度系数均低于能量耦合峰值时，判定饲料制粒系统处于稳定状态，当所有特征模态的共振强度系数均超过能量耦合峰值时，判定饲料制粒系统处于异常共振状态；

在判定状态后，输出熵源共振检测结果。

6.根据权利要求1所述的一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，其特征在于，所述动态时空势场的生成包括以下具体步骤：在判定饲料制粒系统进入潜在不稳定状态后，从标准化环境特征矩阵中提取温度特征、湿度特征和气流特征在制粒车间空间区域内的分布数据，并按照空间坐标索引执行同步插值处理，生成时序空间分布特征集；

以制粒车间空间坐标索引为基准，选取相邻空间节点的温度特征对，计算相邻节点温度特征差值与节点间距离的比值，得到各空间节点的温度梯度值，对所有空间节点的温度梯度值按空间索引进行汇总，形成温度梯度特征；

对湿度特征在连续时间索引下的空间扩散范围与变化速率进行统计分析，得到湿度扩散特征；

对气流特征在空间节点上的速度大小与方向角度分布进行提取，得到气流速度特征；

将温度梯度特征、湿度扩散特征和气流速度特征按照统一空间坐标索引进行融合，生成扰动势场映射函数；

基于扰动势场映射函数在连续时间索引下的变化状态，形成描述环境扰动传播路径的动态时空势场。

7.根据权利要求1所述的一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，其特征在于，所述环境扰动异常特征向量的生成包括以下具体步骤：在动态时空势场中，依据各空间节点的扰动能量密度分布计算能量流动轨迹，统计单位空间体积内的能量流线数量及分布密度，得到扰动流线密度特征；

按照统一时间索引，将扰动流线密度特征与熵源共振检测结果中的熵源共振特征向量进行对齐，提取在同一时间索引下的扰动流线密度值与对应的共振强度系数组合，形成扰动共振融合集合；

对扰动共振融合集合执行归一化与加权融合，得到综合扰动响应值；

将所有时间索引下的综合扰动响应值按时间顺序排列，形成环境扰动异常特征向量。

8.根据权利要求1所述的一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，其特征在于，所述制粒异常预测向量的生成包括以下具体步骤：将环境扰动异常特征向量作为输入特征序列输入熵动力自编码器网络，所述熵动力自编码器网络包括编码层、熵动力潜在空间层、解码层和输出层；

将环境扰动异常特征向量输入编码层中，进行多层非线性特征提取，构建扰动能量分布的压缩映射表示，得到潜在特征向量，所述编码层采用多层感知机；

在熵动力潜在空间层中，基于环境扰动异常特征向量在连续时间索引下的时序差分与归一化结果建立熵动力映射关系，对潜在特征向量执行自适应动态调整，生成时空能量协同特征向量；

在解码层中，对时空能量协同特征向量执行特征反向重构，生成重构特征向量，并计算输入特征与重构特征向量之间的能量差异值；

在输出层中，对能量差异值按时间索引进行聚合，形成重构误差序列，并将重构误差序列转换为制粒异常预测向量。

9.根据权利要求1所述的一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，其特征在于，所述异常预测结果的生成包括以下具体步骤：对制粒异常预测向量在时间维度上执行滑动窗口移动平均运算，得到平滑预测向量；

计算制粒异常预测向量与平滑预测向量在同一时间索引下的差值并取绝对值，生成时间差异响应序列；

对时间差异响应序列的全部分量执行加权求和，得到制粒异常综合响应值；

将制粒异常综合响应值与判定阈值进行比较，当制粒异常综合响应值超过判定阈值时，输出异常预测结果并生成异常预警信息，否则输出稳定状态。