CN106600076A - 一种转塔式rto废气处理设备的监控数据分析与预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明设计一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，包括：步骤1：按照时间序列滑动窗口对监控数据进行预处理；步骤2：计算相邻数据点的差值；步骤3：分析设备运行状态；步骤4：根据概率统计方法进行数据预测：步骤五：数据预警；步骤六：数据实时检测报警。本发明采用滑动平均和概率学统计算法，对数据进行预处理，分析，预测，并且对于数据的结果进行分级报警，这样就可以很好地提前给现场的工作人员以指导和帮助，这也符合物联网大环境下的工业标准，通过在线的实时获取设备数据，并且进行相应的操作分析，对设备的数据进行实时的监控，同时也让设备的状态随时呈现，节约了时间和金钱；本方法具有广泛的应用前景和现实意义。

Description

一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法

技术领域

本发明涉及转塔式RTO废气处理技术领域，特别涉及一种转塔式蓄热式氧化炉(Regenerative Thermal Oxidizer，简称RTO)废气处理设备数据分析与预测报警方法。

背景技术

转塔式RTO是一种将废气燃烧再利用的处理系统，不但绿色环保，而且节能高效。但是目前的设备还只是对于现场设备的数据和器械维护，不能做到远程的一种售后维修服务以及预警，这样就可以解决了专家人员的出差费用，并且实时的进行设备故障的维修意见，这样就可以最大限度的节省了相关的额费用。

目前，国内转塔式RTO的在线数据处理完全空白。

发明内容

本发明的目的在于提供一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，以解决上述技术问题。

为实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，包括以下步骤：

步骤1：按照时间序列滑动窗口对监控数据进行预处理，具体方法为：

1.1)将实时采集的转塔式RTO废气处理设备的数据形成原始数据集D＝{d₁,d₂,…,d_t-1,d_t,d_t+1}，其中d_t为t时刻采集的转塔式RTO废气处理设备的温度值；

1.2)使用连续三点滑动方式求取均值的方法对原始数据集进行预处理，得到预处理后的数据集D′＝{d′₁,d′₂,…,d′_t-1,d′_t,d′_t+1}，其中这里t≥3；

步骤2：计算相邻数据点的差值：

将预处理后的数据集D′＝{d′₁,d′₂,…,d′_t-1,d′_t,d′_t+1}，通过计算时间上相邻两点的差值，得到数据集K＝{k₁,k₂,…,k_t-1,k_t,k_t+1}，其中k_t＝d′_t+1-d′_t，t≥1；

步骤3：分析设备运行状态：

将设备的运行状态分为以下三种：

A)启动状态：设备处于升温阶段，数据持续上升变为平稳状态，数据的斜率大于0；

B)正常运营状态：设备处于恒温阶段，数据保持一个平稳状态；

C)停机状态：设备处于降温状态，数据由平稳变为下降状态，数据的斜率小于0；

采用滑动平均方式，实时分析时间序列数据的变化趋势，并通过模式对比检测时序数据的异常点，具体方法为：如果k_t和k_t+1都大于0，则温度处于上升阶段，判断为启动状态；如果k_t和k_t+1都小于0，则温度处于下降阶段，判断为停机状态；如果k_t和k_t+1一个大于0，一个小于0，或者都等于0，则温度处于平衡阶段，判断为正常运营状态；

步骤4：根据概率统计方法进行数据预测：

4.1)取m组历史设备循环周期数据值表示为其中表示在第k组数据中第t时刻的检测数据值；

4.2)定义第k组第t时刻的状态差值其中k＝1,2，…m，t≥1，分别计算出每组的状态差值表为

4.3)以状态差值表的每一列为单位，统计出各状态出现的概率其中集合得到一个状态距离概率矩阵

4.4)假设t时刻的实时采集的数据值是已知的为d_t，待预测的时刻为t+1，则在状态距离概率矩阵第t列中选取概率值对应的状态值e，则判定t+1时刻的值d_t+1为d_t+10e；

步骤五：数据预警：

将数据预警分为四级：一级预警、二级预警、三级预警和四级预警，并采用如下方法进行数据预警判定：

5.1)当预测的值d_t+1处于以下区间[V_max-V_max×15％,V_max-V_max×10％)，并且趋势还是在上涨，则进行一级预警；

5.2)当预测的值d_t+1处于区间[V_max-V_max×10％,V_max)时，进行二级预警；

5.3)当预测的值d_t+1处于区间[V_max,V_max+V_max×5％)时，进行三级预警；

5.4)当预测的值d_t+1处于区间[V_max+V_max×5％,+∞)时，进行四级预警；

其中，V_max为用户指定的温度数据的最大值；

步骤六：数据实时检测报警：

将数据报警分为三级：一级报警、二级报警和三级报警，并采用如下方法进行数据报警判定：

1)当实际检测值d处于区间[V_max-V_max×10％,V_max)时，进行一级报警。

2)当实际检测值d处于区间[V_max,V_max+V_max×5％)时，进行二级报警。

3)当实际检测值d处于区间[V_max+V_max×5％,+∞)时，进行三级报警。

进一步的，M＝5。

进一步的，步骤4.4)中如果出现多个状态差值的概率相等最大，则取状态差值最大的状态值e。

进一步的，判断数据处于哪种级别，然后分别给予弹窗，响铃，邮件通知等不同级别的方法进行提醒用户，进行现场的设备处理，以此来保证设备的健康运行。

相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明设计一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，采用滑动平均和概率学统计等算法，对数据进行预处理，分析，并且对于数据的结果进行分级报警，这样就可以很好地提前给现场的工作人员以指导和帮助，这也符合物联网大环境下的工业标准，通过在线的实时获取设备数据，并且进行相应的操作分析，我们可以对设备的数据进行实时的监控，同时也让设备的状态随时呈现在我们眼前，节约了时间和金钱成本，因此本方法具有广泛的应用前景和现实意义。

附图说明

图1为数据预处理和相邻点差值求取示意图；

图2为滑动平均计算连续点示意图；

图3为采用滑动平均方法效果图；

图4为分级报警的设定图。

具体实施方式

本发明针对工程项目中转塔式RTO废气处理设计了一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，使用实时得到的数据进行数据的分析以及对于现场的数据值给出了一定的预测报警的能力，这也符合现在物联网时代下的工业4.0的要求，对企业的项目起到了很好地促进作用。下面结合附图和数据的具体实施方式，进一步说明这种数据分析与预测报警方法。应当明确，以下内容仅仅用来描述本发明而不作为对本发明的限制。

请参阅图1至图所示，本发明一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，包括以下步骤：

步骤一)数据预处理

转塔式RTO原始数据集为D＝{d₁,d₂,…,d_t-1,d_t,d_t+1}，d_t为t采样时刻采集的转塔式RTO废气处理设备的温度值；使用滑动连续三点求均值的方法进行数据处理，其中t＝1时t＝2时

得到处理后的数据集为D′＝{d′₁,d′₂,…,d′_t-1,d′_t,d′_t+1}，这样既可以保证其分布特征和变化规律不变，又可以消除噪声点。

步骤二)相邻点差值计算

将预处理后的数据D′＝{d′₁,d′₂,…,d′_t-1,d′_t,d′_t+1}，求取相邻两点的差值集为K＝{k₁,k₂,…,k_t-1,k_t,k_t+1}，求取过程如下所示：

k_t＝d′_t+1-d′_t(t≥1)

上面两个步骤的数据处理的示意图如图1所示。

步骤三)设备运行状态分析

通过分析历史采集数据，归纳、总结系统分别在启动过程、正常运营过程、停机过程的不同变化规律，把设备的状态分为以下几种状态：

1、启动状态：设备处于升温阶段，数据持续上升变为平稳状态，数据的斜率大于0；

2、正常运营状态：设备处于恒温阶段，数据保持一个平稳状态，数据会有上下波动，但是整体看是平稳的；

3、停机状态：设备处于降温状态，数据由平稳变为下降状态，数据的斜率小于0；

采用滑动平均的方式，实时分析时间序列数据的变化趋势，并通过模式对比检测时序数据的异常点。假设原始数据的窗口长度为3，窗口内的原始数据为d_t,d_t+1,d_t+2，对应的相邻点之间的差值的窗口值为2，分别为k_t,k_t+1。

如果k_t和k_t+1都大于0，则可以判断数据所处为上升阶段。

如果k_t和k_t+1都小于0，则可以判断数据所处为下降阶段。

如果k_t和k_t+1一个大于0，一个小于0，或者都等于0，则可以判断数据所处为平衡阶段。

步骤四)根据概率统计方法进行数据预测

1)取m组历史设备循环周期数据值表示为其中表示在第k组数据中第t时刻的检测数据值，(m一般根据实验经验取5)。

2)定义第k组第t时刻的状态差值其中k＝1,2，…m，t≥1，分别计算出每组的状态差值表为

3)以状态差值表的每一列为单位，统计出各状态出现的概率其中集合得到一个状态距离概率矩阵

例如10组数据中第t时刻的状态差值为[3,5,4,3,2,4,3,2,4,3]，则相应的各差值的状态概率为

4)假设t时刻的实时采集的数据值是已知的为d_t，待预测的时刻为t+1，则在状态距离概率矩阵第t列中选取概率值对应的状态值e(如果出现多个状态差值的概率相等最大，则取状态差值最大的状态值e)，则判定t+1时刻的值d_t+1为d_t+10e。

步骤五)数据预警

将数据预警分为四级：一级预警、二级预警、三级预警和四级预警，并采用如下方法进行数据预警判定：

1)当预测的值d_t+1处于以下区间[V_max-V_max×15％,V_max-V_max×10％)，并且趋势还是在上涨，则进行一级预警。

2)当预测的值d_t+1处于区间[V_max-V_max×10％,V_max)时，进行二级预警。

3)当预测的值d_t+1处于区间[V_max,V_max+V_max×5％)时，进行三级预警。

4)当预测的值d_t+1处于区间[V_max+V_max×5％,+∞)时，进行四级预警。

其中，V_max为用户指定的温度数据的最大值。

步骤六)数据实时检测报警

将数据报警分为三级：一级报警、二级报警和三级报警，并采用如下方法进行数据报警判定：

1)当实际检测值d处于区间[V_max-V_max×10％,V_max)时，进行一级报警。

2)当实际检测值d处于区间[V_max,V_max+V_max×5％)时，进行二级报警。

3)当实际检测值d处于区间[V_max+V_max×5％,+∞)时，进行三级报警。

其中，V_max为用户指定的温度数据的最大值。

进一步的，判断数据处于哪种级别，然后分别给予弹窗，响铃，邮件通知等不同级别的方法进行提醒用户，进行现场的设备处理，以此来保证设备的健康运行。

Claims (3)

1.一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：按照时间序列滑动窗口对监控数据进行预处理，具体方法为：

1.1)将实时采集的转塔式RTO废气处理设备的数据形成原始数据集D＝{d₁,d₂,…,d_t-1,d_t,d_t+1}，其中d_t为t时刻采集的转塔式RTO废气处理设备的温度值；

1.2)使用连续三点滑动方式求取均值的方法对原始数据集进行预处理，得到预处理后的数据集D′＝{d′₁,d′₂,…,d′_t-1,d′_t,d′_t+1}，其中这里t≥3；

步骤2：计算相邻数据点的差值：

将预处理后的数据集D′＝{d′₁,d′₂,…,d′_t-1,d′_t,d′_t+1}，通过计算时间上相邻两点的差值，得到数据集K＝{k₁,k₂,…,k_t-1,k_t,k_t+1}，其中k_t＝d′_t+1-d′_t，t≥1；

步骤3：分析设备运行状态：

将设备的运行状态分为以下三种：

A)启动状态：设备处于升温阶段，数据持续上升变为平稳状态，数据的斜率大于0；

B)正常运营状态：设备处于恒温阶段，数据保持一个平稳状态；

C)停机状态：设备处于降温状态，数据由平稳变为下降状态，数据的斜率小于0；

采用滑动平均方式，实时分析时间序列数据的变化趋势，并通过模式对比检测时序数据的异常点，具体方法为：如果k_t和k_t+1都大于0，则温度处于上升阶段，判断为启动状态；如果k_t和k_t+1都小于0，则温度处于下降阶段，判断为停机状态；如果k_t和k_t+1一个大于0，一个小于0，或者都等于0，则温度处于平衡阶段，判断为正常运营状态；

步骤4：根据概率统计方法进行数据预测：

4.1)取m组历史设备循环周期数据值表示为其中表示在第k组数据中第t时刻的检测数据值；

4.2)定义第k组第t时刻的状态差值其中k＝1,2，…m，t≥1，分别计算出每组的状态差值表为

4.3)以状态差值表的每一列为单位，统计出各状态出现的概率其中集合j＝1,2,3,...m，得到一个状态距离概率矩阵

4.4)假设t时刻的实时采集的数据值是已知的为d_t，待预测的时刻为t+1，则在状态距离概率矩阵第t列中选取概率值P＝max(P_t ¹,P_t ²,P_t ³,...,P_t ^m)对应的状态值e，则判定t+1时刻的值d_t+1为d_t+10e；

步骤五：数据预警：

将数据预警分为四级：一级预警、二级预警、三级预警和四级预警，并采用如下方法进行数据预警判定：

5.1)当预测的值d_t+1处于以下区间[V_max-V_max×15％,V_max-V_max×10％)，并且趋势还是在上涨，则进行一级预警；

5.2)当预测的值d_t+1处于区间[V_max-V_max×10％,V_max)时，进行二级预警；

5.3)当预测的值d_t+1处于区间[V_max,V_max+V_max×5％)时，进行三级预警；

5.4)当预测的值d_t+1处于区间[V_max+V_max×5％,+∞)时，进行四级预警；

其中，V_max为用户指定的温度数据的最大值；

步骤六：数据实时检测报警：

将数据报警分为四级：一级预警、二级预警和三级预警，并采用如下方法进行数据预警判定：

1)当实际检测值d处于区间[V_max-V_max×10％,V_max)时，进行一级报警；

2)当实际检测值d处于区间[V_max,V_max+V_max×5％)时，进行二级报警；

3)当实际检测值d处于区间[V_max+V_max×5％,+∞)时，进行三级报警。

2.根据权利要求1所述的一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，其特征在于，M＝5。

3.根据权利要求1所述的一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，其特征在于，步骤4.4)中如果出现多个状态差值的概率相等最大，则取状态差值最大的状态值e。