CN106706144A - 基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，通过获取无线温度传感器采集得到的检测温度值；根据检测温度值，确定烘丝机的工作状态模式；获取工作状态模式对应的第一校验参数和第二校验参数；根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算温度评估值；当温度评估值大于或等于工作状态模式的预警阈值时，发出相应的预警信息。通过使用多重传感器的来采集现场数据，基于统计学原理，利用多种不同检测装置与开度阀关联的特点，定量精确计算得到烘丝机温控回路的温度评估值，能够精确描述温控回路的健康状态，监测精度高；而且，进一步通过温度评估值对温控回路的趋势进行分析预警，有效保障了烘丝机的正常运行。

Description

基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法

技术领域

本发明涉及烟草加工技术领域，特别是涉及一种基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法。

背景技术

烘丝机是烟草制丝生产线中的关键设备，其功能是对叶丝进行烘干处理，降低叶丝的含水量，同时通过叶丝膨胀，提高叶丝的填充力量，满足卷烟工艺要求。

烘丝机通常设置温控回路以进行温度控制，温控回路通过控制薄板蒸汽管路上开度阀的开度，控制薄板整理管路内的蒸汽流量，从而达到控制薄板温度的目的。由于温度控制是烘丝机正常运转的关键，这样为了保证烘丝机的运行，需对温控回路工作状态进行监测。目前通常在薄板蒸汽管路上设置压力检测传感器，在回水管路上设置温度检测传感器，将压力检测传感器检测到的蒸汽压力值转换为温度值，并结合温度检测传感器检测到的回水温度值，估算烘丝机的薄板温度；如果薄板温度过高或者过低，则表示温控回路出现故障，需要进行停机检修。

然而，发明人通过研究发现，在使用上述方法对温控回路进行监测时，通过估算得到的薄板温度误差较大，这样在温控回路正常时，可能会发生误报，或者在温控回路异常时，发生漏报，监测精度差；而且上述监测过程，只能在薄板温度异常发生时或者一段时间之后，才能通过估算的薄板温度确定是否发生异常，无法对温控回路的可能故障进行预警。因此，如何精确监测预警温控回路的健康状态，保证烘丝机的正常运行，是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例中提供了一种基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，以解决现有技术中的烘丝机温控回路监测精度差、难以预警的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：

本发明实施例公开了一种基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，该方法包括：

获取设置在烘丝机滚筒外壁上的无线温度传感器采集得到的检测温度值；

根据所述检测温度值，确定烘丝机的工作状态模式；其中，所述工作状态模式包括料头、生产、料尾和预热中的一种或多种；

获取所述工作状态模式对应的第一校验参数和第二校验参数；所述第一校验参数为根据薄板管路内的蒸汽压力、回水温度和开度阀开度得到的温度值或温度开度变化率；所述第二校验温度值为根据开度阀开度和第三方校验温度值得到的温度值或温度开度变化率；

根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算得到温度评估值；

当所述温度评估值大于或等于所述工作状态模式对应的预警阈值时，发出相应的预警信息。

可选地，所述根据所述检测温度值，确定烘丝机的工作状态模式，包括：

计算检测温度值变化率；

如果所述检测温度值变化率大于变化率阈值，当所述检测温度值变化率为正值时，确定烘丝机的工作状态模式为料头；或者，当检测温度值变化率为负值时，确定烘丝机的工作状态模式为料尾；

如果所述检测温度值变化率小于或等于所述变化率阈值时，当所述检测温度值大于或等于温度阈值时，确定烘丝机的工作状态模式为生产；或者，当所述检测温度值小于所述温度阈值时，确定烘丝机的工作状态模式为预热。

可选地，所述计算得到温度评估值，包括：

当所述工作状态模式为生产或预热、且第一校验参数和第二校验参数均为当前工作模式的温度值时，计算检测温度与第一校验参数的第一差值，以及检测温度值与第二校验参数的第二差值；

根据第一差值和第二差值，加权计算得到所述温度评估值。

可选地，所述计算得到温度评估值，包括：

当所述工作状态模式为料头或料尾、且第一校验参数和第二校验参数均为温度开度变化率时，根据检测温度值和开度阀的开度值，计算检测温度开度变化率；

计算所述检测温度开度变化率与第一校验参数的第一差值，以及所述温度开度变化率与第二校验参数的第二差值；

根据第一差值和第二差值，加权计算得到所述温度评估值。

可选地，当烘丝机滚筒外壁上设置至少2个无线温度传感器时，根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算得到温度评估值之前，该方法还包括：

计算任意2个无线温度传感器采集得到的温度值的差值；

当每个差值均小于或等于第一差值阈值时，将各个无线温度传感器采集得到的温度值的平均值作为检测温度值。

可选地，当烘丝机滚筒外壁上设置至少2个无线温度传感器时，根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算得到温度评估值之前，该方法还包括：

当任意一个差值大于第一差值阈值时，根据采集历史记录，从所述差值对应的2个无线温度传感器中，选择相应的温度值与对应历史采集记录差距最大的无线温度传感器，并将所述无线温度传感器采集得到的温度值作为检测温度值。

可选地，所述计算得到温度评估值，包括：

当任意一个差值大于第二差值阈值时，根据所述差值计算温度评估值；其中，所述第二差值阈值大于第一差值阈值。

可选地，该方法还包括根据工作状态模式的温控精度，确定每个工作状态模式的预警阈值。

可选地，所述获取所述工作状态模式对应的第一校验参数，包括：

获取设置在薄板蒸汽管路上压力传感器采集得到的压力信号；

对所述压力信号进行热传递损耗补偿；

将补偿后的压力信号转化为温度值；

当转化得到的温度值小于判断阈值时，将转化得到的温度值作为参考温度值；

当转化得到的温度值大于或等于判断阈值时，将设置在回水管路上温度检测传感器检测得到的回水温度作为参考温度值；

将所述参考温度值或者所述参考温度的温度开度变化率作为第一校验参数。

可选地，将补偿后的压力信号转换为温度值，包括：

从多级背景压力组中选择参考背景压力组，所述参考背景压力组包括多个从大到小排序的背景压力值；

当压力信号大于或等于参考背景压力组中背景压力值最大值时，从预设映射列表中，查找最大背景压力值对应的压力斜率和压力常数；根据所述压力斜率、压力常数和最大背景压力值计算得到温度值；

当压力信号大于或等于参考背景压力组中背景压力值最小值、且小于背景压力值最大值时，选择与所述压力信号最接近的背景压力值；根据与选择出的背景压力值相对应的压力斜率和压力常数，以及压力信号，计算温度值；

当压力信号小于参考背景压力组中背景压力值最小值时，获取下级背景压力组作为参考背景压力组。

由以上技术方案可见，本发明实施例提供的一种基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，通过获取设置在烘丝机滚筒外壁上的无线温度传感器采集得到的检测温度值；根据所述检测温度值，确定烘丝机的工作状态模式；其中，所述工作状态模式包括料头、生产、料尾和预热中的一种或多种；获取所述工作状态模式对应的第一校验参数和第二校验参数；所述第一校验参数为根据薄板管路内的蒸汽压力、回水温度和开度阀开度得到的温度值或温度开度变化率；所述第二校验温度值为根据开度阀开度和第三方校验温度值得到的温度值或温度开度变化率；根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算得到温度评估值；当所述温度评估值大于或等于所述工作状态模式对应的预警阈值时，发出相应的预警信息。本发明通过使用多重传感器的来采集现场数据，基于统计学原理、现场分析、利用多种不同检测装置与开度阀关联的特点，定量精确计算得到烘丝机温控回路的温度评估值，能够精确描述温控回路的健康状态，监测精度高；而且，进一步通过温度评估值对温控回路的趋势进行分析预警，有效保障了烘丝机的正常运行。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种确定烘丝机的工作状态模式的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的第一校验参数获取方法的流程示意图；

图4是本发明实施例提供的一种温度值转换方法的流程示意图；

图5是本发明实施例提供的一种温度评估值计算方法的流程示意图；

图6是本发明实施例提供的另一种温度评估值计算方法的流程示意图；

图7是本发明实施例提供的再一种温度评估值计算方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中，为了实现对烘丝机温控回路的预警，在烘丝机上设置有多个温度传感器，以及压力传感器。具体地，在烘丝机滚筒外壁上设置有一个或多个无线温度传感器，所示无线温度传感器用于采集薄板的温度值；在烘丝机回水管路中设置温度检测传感器，用于采集回水的温度值；在烘丝机薄板蒸汽管路的压力检测传感器，安装在薄板旋转接头前，用于采集入薄板饱和蒸汽压力值。

另外，本发明实施例的烘丝机还包括设置在加热回路中的烘丝机薄板蒸汽开度阀，用于控制薄板温度；PLC控制器，接收各个温度检测传感器，压力检测传感器以及烘丝机薄板蒸汽开度阀采集的数据，对采集到的数据进行分析判断；PLC控制器连接到操作屏，所述操作屏对于烘丝机可能出现的故障进行提示、预警、以及停机等处理；声光报警输出装置，用于进行报警提示。

需要说明的是，本发明实施例对无线温度传感器的设置数量和设置位置不做限定，例如可以设置1至6个无线温度传感器，所述无线温度传感器可以沿滚筒外壁周向均匀设置，或者沿滚筒外壁轴向均匀设置等。

参见图1，是本发明实施例提供的一种基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤S101：获取设置在烘丝机滚筒外壁上的无线温度传感器采集得到的检测温度值。

在具体实施时，获取设置在烘丝机滚筒外壁上的所有无线温度传感器所采集得到的检测温度值。

步骤S102：根据所述检测温度值，确定烘丝机的工作状态模式；其中，所述工作状态模式包括料头、生产、料尾和预热中的一种或多种。

在烘丝机的整个工作流程中，烘丝机可能处于不同的工作状态模式，本发明实施例中的工作状态模式可以包括料头、生产、料尾和预热中的一种或多种。

根据步骤S101获取到的检测温度值，进一步确定烘丝机的工作状态模式，参见图2，是本发明实施例提供的一种确定烘丝机的工作状态模式的流程示意图，如图2所示，本发明实施例示出了确定烘丝机工作状态模式的过程：

步骤S1021：计算检测温度值变化率。

在第一种实施情况下，如果在烘丝机滚筒外壁上设置有1个无线温度传感器，则在一固定时间段内，例如几秒或者几分钟时间内，采集得到所述1个无线温度传感器采集得到的多个检测温度值；将所述多个检测温度值的差值除以相应的时间，即可得到所述检测温度值相对于时间的检测温度值变化率，具体计算方式在本发明实施例中不再赘述。

在第二种实施情况下，如果在烘丝机滚筒外壁上设置有多个无线温度传感器，例如设置有3个无线温度传感器，则每个采集时间点对应3个检测温度值，对每个采集时间点，计算3个检测温度值的算术平均值；根据所述算术平均值计算相对于时间的检测温度值变化率。

步骤S1022：如果所述检测温度值变化率大于变化率阈值，当所述检测温度值变化率为正值时，确定烘丝机的工作状态模式为料头；或者，当检测温度值变化率为负值时，确定烘丝机的工作状态模式为料尾。

在料头阶段，由于叶丝逐渐增加，烘丝机根据叶丝的增长趋势，处于不断升温的状态，即烘丝机薄板的温度随着时间的增加而增加；在料尾阶段，由于叶丝逐渐减少，烘丝机根据叶丝的下降趋势，处于不断降温的状态，即烘丝机薄板的温度随着时间的增加而降低。这样，根据步骤S1021计算得到的检测温度值变化率，当所述检测温度值变化率大于变化率阈值时，表示检测温度值随着时间在发生变化，其中，所述变化率阈值可以根据历史统计得到的或者工艺流程规定的温度变化率确定，例如所述变化率阈值可以设定为0.3等；当检测温度值随着时间变化时，进一步，如果所述检测温度值变化率为正值，则表示检测温度值随着时间的增加而增加，则确定烘丝机的工作状态模式为料头；如果所述检测温度值变化率为负值，则表示检测温度值随着时间的增加而降低，则确定烘丝机的工作状态模式为料尾。

步骤S1023：如果所述检测温度值变化率小于或等于所述变化率阈值时，当所述检测温度值大于或等于温度阈值时，确定烘丝机的工作状态模式为生产；或者，当所述检测温度值小于所述温度阈值时，确定烘丝机的工作状态模式为预热。

在生产阶段，由于叶丝流量趋于平衡，则烘丝机以恒定的较高温度对叶丝进行烘干操作，即烘丝机薄板的温度基本不随时间变化而变化；在预热阶段，烘丝机以恒定的较小温度对烘丝机薄板进行预热。因此，如果检测温度值变化率小于或等于变化率阈值时，表示检测温度值区域恒定，不随时间的变化而变化；进一步，当所述检测温度值大于或等于温度阈值时，确定烘丝机的工作状态模式为生产，其中，所述温度阈值为烘丝机烘丝生产过程时的温度值，例如可以设定为200℃等；当所述检测温度值小于温度阈值时，确定烘丝机的工作状态模式为预热。

步骤S103：获取所述工作状态模式对应的第一校验参数和第二校验参数；所述第一校验参数为根据薄板管路内的蒸汽压力、回水温度和开度阀开度得到的温度值或温度开度变化率；所述第二校验温度值为根据开度阀开度和第三方校验温度值得到的温度值或温度开度变化率。

参见图3，是本发明实施例提供的第一校验参数获取方法的流程示意图，如图3所示，该方法包括:

步骤S1031：获取设置在薄板蒸汽管路上压力传感器采集得到的压力信号。

将压力传感器采集得到的压力信号进行采样、滤波等处理，以方便后续压力信号的处理。例如，得到的压力信号为0至1.6之间的数值。

步骤S1032：对所述压力信号进行热传递损耗补偿。

由于薄板蒸汽管路上的饱和蒸汽通过管路传递会有一定的热量损耗，则对步骤S1032获得的压力信号进行热传递损耗补偿；具体地，在获得的压力信号数值上增加0.1作为补偿后的压力信号，则补偿后的压力信号介于0.1至1.7之间。

步骤S1033：将补偿后的压力信号转化为温度值。

参见图4，是本发明实施例提供的一种温度值转换方法的流程示意图，如图4所示，该方法包括：

步骤S201：从多级背景压力组中选择参考背景压力组，所述参考背景压力组包括多个从大到小排序的背景压力值。

在PLC控制器内的寄存器等存储设备中，或者与PLC控制器相连接的外部存储设备中存储有预设的多级背景压力组。在具体实施时，每一级背景压力组包括多个从大到小排列的背景压力信号值，而且每一级背景压力组之间的背景压力信号值范围不相互重叠，将各个级背景压力组按照背景压力信号从大到小的顺序排列就可以组成多级背景压力组。

从所述多级背景压力组中选择参考背景压力组，其中，所述参考背景压力组可以为包括最大压力信号值的背景压力组。

步骤S202：当压力信号大于或等于参考背景压力组中背景压力值最大值时，从预设映射列表中，查找最大背景压力值对应的压力斜率和压力常数；根据所述压力斜率、压力常数和最大背景压力值计算得到温度值。

其中，所述预设映射列表为根据历史统计数据计算得到的、背景压力值与压力斜率和压力常数的对应列表，即一个背景压力值对应一组压力斜率a和压力常数b；进一步通过将采集得到的压力信号代入有压力斜率a和压力常数b确定的计算公式，可以计算该压力信号对应的温度值，即温度值＝压力信号*a+b。

在具体是实施时，当采集得到的压力信号大于或等于参考背景压力组中背景压力值最大值时，则从预设映射列表中，查找最大背景压力值对应的压力斜率和压力常数，有此确定温度值的计算公式；在计算公式中，代入最大背景压力值，从而计算得到温度值。

步骤S203：当压力信号大于或等于参考背景压力组中背景压力值最小值、且小于背景压力值最大值时，选择与所述压力信号最接近的背景压力值；根据与选择出的背景压力值相对应的压力斜率和压力常数，以及压力信号，计算温度值。

当采集得到的压力信号处于参考压力组的背景压力值范围内时，即所述压力信号大于或等于参考背景压力组中背景压力值最小值、且小于背景压力值最大值，计算所述压力信号与参考背景压力组的各个背景压力值的差值；选择出所述差值最小的背景压力值，即选择出的背景压力值与压力信号最为接近；从预设映射列表中，查找与选择出的背景压力值相对应的压力斜率和压力常数，从而确定温度值的计算公式；将压力信号代入计算公式，计算得到温度值。

步骤S204：当压力信号小于参考背景压力组中背景压力值最小值时，获取下级背景压力组作为参考背景压力组。

当采集得到的压力信号小于参考背景压力组中背景压力值最小值时，则获取下级背景压力组作为参考背景压力组，重新进行步骤S202至步骤S203的处理过程。当采集得到的压力信号小于多级背景压力组中的所有背景压力值时，则选择多级背景压力组中最小的背景压力组；从预设映射列表中，查找最小的背景压力值所对应的压力斜率和压力常数，从而确定温度值的计算公式；将最小的背景压力值代入计算公式，计算得到温度值。

步骤S1034：当转化得到的温度值小于判断阈值时，将转化得到的温度值作为参考温度值。

在具体实施时，根据具体的生产工艺条件确定所述判断阈值，例如可以设置所述判断阈值为121℃等。当根据步骤S1033转化得到的温度值小于判断阈值时，将转化得到的温度值作为参考温度值。

步骤S1035：当转化得到的温度值大于或等于判断阈值时，将设置在回水管路上温度检测传感器检测得到的回水温度作为参考温度值。

在获取到压力信号值的同时，PLC控制器还能够获得设置在回水管路上的温度检测传感器检测得到的回水温度。当通过压力信号转换得到的温度值大于或等于判断阈值时，则将回水管路上温度检测传感器检测得到的回水温度作为参考温度值。

步骤S1036：将所述参考温度或者所述参考温度的温度开度变化率作为第一校验参数。

在采集到压力传感器的压力信号，以及回水管路上温度检测传感器检测得到的回水温度的同时，PLC控制器获得开度阀的开度值。这样通过上述步骤可以得到多个开度值，以及每个开度值所对应的参考温度值，将参考温度值的差值除以开度值的差值计算得到温度开度变化率；从而，将参考温度值或所述温度开度变化率作为第一校验参数，供后续步骤计算使用。

另外，第二校验温度值为根据开度阀的开度和第三方校验温度值得到的温度值或温度开度变化率。具体地，所述第三方校验温度值，可以通过在烘丝机滚筒内壁设置无线温度传感器采集得到，并采集多个开度值对应的第三方校验温度值，在采集完成所有的数据后将设置在烘丝机滚筒内壁上的无线温度传感器去除以防止影响正常生产；或者，所述第三方校验温度值，可以通过采集烘丝机的红外热成像图，根据红外热成像图计算得到的烘丝机薄板的温度值作为第三方校验温度值。在烘丝机不同的工作状态模式下，均需要采集上述第三方校验温度值，作为后续的判断和计算标准；进一步，通过计算第三方校验温度的差值与开度值的差值比率，得到温度开度变化率，将该温度开度变化率或者第三方校验温度值作为第二校验参数。

步骤S104：根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算得到温度评估值。

在第一种实施情况下，参见图5，是本发明实施例提供的一种温度评估值计算方法的流程示意图，如图5所示，本发明实施例示出了在生产或预热工作状态模式下，计算温度评估值的过程：

步骤S1041：当所述工作状态模式为生产或预热、且第一校验参数和第二校验参数均为当前工作模式的温度值时，计算检测温度与第一校验参数的第一差值，以及检测温度与第二校验参数的第二差值。

根据步骤S102的判断结果，当所述工作状态模式为生产或预热时，第一校验参数为在获取无线温度值时，通过采集当前开度值情况下的蒸汽压力和回水温度计算得到的参考温度值，第二校验参数为当前开度值情况下的第三方校验温度值。进一步，计算检测温度值与第一校验参数的差值得到第一差值；计算校验温度值与第二校验参数的差值得到第二差值。

步骤S1042：根据第一差值和第二差值，加权计算得到所述温度评估值。

根据具体的烘丝工艺环境和不同检测手段的误差，可以为第一差值和第二差值设置不同的权重，例如通过第三方检测得到的第二校验参数精度较高时，可以设置第二差值的权重高于第一差值的权重。将权重分别乘以相应的第一差值或者第二差值，加权计算得到的温度评估值，例如温度评估值＝第一差值*c+第二差值*d，其中c为第一差值的权重，d为第二差值的权重。当然，在具体实施时，还可以首先对第一差值和第二差值进行归一化处理，在通过加权计算得到所述温度评估值，例如温度评估值＝(第一差值/(第一差值+第二差值))*c+(第二差值/(第一差值+第二差值))*d，其中c为第一差值的权重，d为第二差值的权重。

在第二种实施情况下，参见图6，是本发明实施例提供的另一种温度评估值计算方法的流程示意图，如图6所示，本发明实施例示出了在料头或料尾工作状态模式下，计算温度评估值的过程：

步骤S1043：当所述工作状态模式为料头或料尾、且第一校验参数和第二校验参数均为温度开度变化率时，根据检测温度值和开度阀的开度，计算检测温度开度变化率。

当通过步骤S102的判断结果，烘丝机的工作状态模式为料头或料尾时，烘丝机的薄板的温度和开度阀的开度值不断变化，此时可以采集多组开度值，以及相应开度值情况下的检测温度值，将检测温度值的差值除以开度值的差值，计算得到检测温度开度变化率。在采集检测温度值同时，通过采集多组蒸汽压力信号和回水压力，能够得到第一校验参数，且此时的第一校验参数为温度开度变化率；第二校验参数，也为在获取第三方校验温度时，在该工作状态模式情况下，获得的温度开度变化率。

步骤S1044：计算所述检测温度开度变化率与第一校验参数的第一差值，以及所述温度开度变化率与第二校验参数的第二差值。

计算检测温度开度变化率与第一校验参数的差值，得到第一差值；计算检测温度开度变化率与第二校验参数的第二差值，得到第二差值。

步骤S1045：根据第一差值和第二差值，加权计算得到所述温度评估值。

同样参照步骤S1042的计算过程，可以加权计算得到当前工作状态模式下的温度评估值。

在第三种实施情况下，当烘丝机滚筒外壁上设置至少2个无线温度传感器时，为了提高温度评估值计算的精确性，参见图7，是本发明实施例提供的再一种温度评估值计算方法的流程示意图，如图7所示，本发明实施例示出了多无线温度传感器情况下计算温度评估值的过程：

步骤S1046：计算任意2个无线温度传感器采集得到的温度值的差值。

在一个具体实施情况下，在烘丝机滚筒外壁上设置有3个无线温度传感器，即第一无线温度传感器、第二无线温度传感器和第三无线温度传感器，这样采集得到第一无线温度传感器的第一温度T1、第二无线温度传感器的第二温度值T2和第三无线温度传感器的第三温度T3；计算任意2个无线温度传感器采集得到的温度值的差值，即得到第一温度差＝T1-T2，第二温度差＝T1-T3，以及第三温度差＝T2-T3。

步骤S1047：当每个差值均小于或等于第一差值阈值时，将各个无线温度传感器采集得到的温度值的平均值作为检测温度值。

当第一温度差、第二温度差和第三温度差均小于第一差值阈值时，则表示3个无线温度传感器检测得到的温度值很接近，则计算第一温度T1、第二温度T2和第三温度T3的算术平均值，作为检测温度值。其中，所述第一差值阈值可以设置为任意数值，例如设置为1℃至3℃之间的任意数值，在本发明实施例中不做限定。

然后，根据步骤S1041至步骤S1045的描述，根据所述检测温度值计算得到温度评估值，在此不再赘述。

步骤S1048：当任意一个差值大于第一差值阈值、且小于第二差值阈值时，根据采集历史记录，从所述差值对应的2个无线温度传感器中，选择相应的温度值与对应历史采集记录差距最大的无线温度传感器，并将所述无线温度传感器采集得到的温度值作为检测温度值；其中，所述第二差值阈值大于第一差值阈值。

根据步骤S1046得到的差值，如果第一温度差大于第一差值阈值，第二温度差和第三温度差均小于第一差值阈值，而且第一温度差小于第二差值阈值，则选择第一温度差对应的2个无线温度传感器，即第一无线温度传感器和第二无线温度传感器；获取由第一无线温度传感器在当前工作状态模式和开度阀的开度值情况下采集得到的温度值所组成的历史采集记录，其中，所述历史采集记录可以为几天或者几周的采集数据；获取由第二无线温度传感器在当前工作状态模式和开度阀的开度情况下采集得到的温度值所组成的历史采集记录；进一步，计算当前第一温度T1与历史采集记录的平均值的差值，计算当前第二温度T2与相应的历史采集记录的平均值的差值，如果第一温度T1对应的差值大于第二温度T2的差值，则进一步选择第一无线温度传感器，在后续步骤中，采用第一无线温度传感器采集得到的第一温度T1作为检测温度值。其中，所述第二差值阈值大于第一差值阈值，例如可以设定所述第二差值阈值为5℃至10℃之间的任意数值，在本发明实施例中不做限定。

然后，根据步骤S1041至步骤S1045的描述，根据所述检测温度值计算得到温度评估值，在此不再赘述。

步骤S1049：当任意一个差值大于第二差值阈值时，根据所述差值计算温度评估值。

进一步，在本发明实施例中，还可以通过多个无线温度传感器的自检计算得到温度评估值。在具体实施时，例如第二温度T2的值远远高出第一温度T1和第三温度T3，第一温度T1和第三温度T3比较接近，则第一温度差和第三温度差可能超出第二差值阈值。进而，根据第一温度差和第二温度差中的任意一个计算温度评估值；例如根据第一温度差计算温度评估值，所述温度评估值＝第一温度差*e，其中e为任意常数，例如e可以取值为上述实施例中的c、d或者c与d的和；或者，所述温度评估值＝(第一温度差/f)*e，其中f为极限温度差值，在具体实施时，可以设置所述极限温度差值为10或15等，本发明实施例不做限定。

步骤S105：当所述温度评估值大于或等于所述工作状态模式对应的预警阈值时，发出相应的预警信息。

在具体实施时，根据不同工作状态模式对温度控制精度的要求不同，可以设置不同的预警阈值。优选地，由于生产工作状态模式的温控精度>料头工作状态模式的温控精度>料尾工作状态模式的温控精度>预热工作状态模式的温控精度，则可以设置生产工作状态模式的预警阈值<头工作状态模式的预警阈值<料尾工作状态模式的预警阈值<预热工作状态模式的预警阈值。

当根据上述步骤计算得到温度评估值，大于或等于所述工作状态模式对应的预警阈值时，发出相应的预警信息。例如，在生产工作状态模式下计算得到温度评估值，该温度评估值大于或等于生产工作状态模式的预警阈值，则发出生产预警信息，在操作屏上显示当烘丝机处于生产工作状态模式时，温控回路可能发生故障，需要对温度回路进行检修。

由上述实施例可见，本发明实施例提供的一种基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，通过获取设置在烘丝机滚筒外壁上的无线温度传感器采集得到的检测温度值；根据所述检测温度值，确定烘丝机的工作状态模式；其中，所述工作状态模式包括料头、生产、料尾和预热中的一种或多种；获取所述工作状态模式对应的第一校验参数和第二校验参数；所述第一校验参数为根据薄板管路内的蒸汽压力、回水温度和开度阀开度得到的温度值或温度开度变化率；所述第二校验温度值为根据开度阀开度和第三方校验温度值得到的温度值或温度开度变化率；根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算得到温度评估值；当所述温度评估值大于或等于所述工作状态模式对应的预警阈值时，发出相应的预警信息。本发明通过使用多重传感器的来采集现场数据，基于统计学原理、现场分析、利用多种不同检测装置与开度阀关联的特点，定量精确计算得到烘丝机温控回路的温度评估值，能够精确描述温控回路的健康状态，监测精度高；而且，进一步通过温度评估值对温控回路的趋势进行分析预警，有效保障了烘丝机的正常运行。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取设置在烘丝机滚筒外壁上的无线温度传感器采集得到的检测温度值；

根据所述检测温度值，确定烘丝机的工作状态模式；其中，所述工作状态模式包括料头、生产、料尾和预热中的一种或多种；

获取所述工作状态模式对应的第一校验参数和第二校验参数；所述第一校验参数为根据薄板管路内的蒸汽压力、回水温度和开度阀开度得到的温度值或温度开度变化率；所述第二校验温度值为根据开度阀开度和第三方校验温度值得到的温度值或温度开度变化率；

根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算得到温度评估值；

当所述温度评估值大于或等于所述工作状态模式对应的预警阈值时，发出相应的预警信息。

2.根据权利要求1所述的基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在于，所述根据所述检测温度值，确定烘丝机的工作状态模式，包括：

计算检测温度值变化率；

如果所述检测温度值变化率大于变化率阈值，当所述检测温度值变化率为正值时，确定烘丝机的工作状态模式为料头；或者，当检测温度值变化率为负值时，确定烘丝机的工作状态模式为料尾；

如果所述检测温度值变化率小于或等于所述变化率阈值时，当所述检测温度值大于或等于温度阈值时，确定烘丝机的工作状态模式为生产；或者，当所述检测温度值小于所述温度阈值时，确定烘丝机的工作状态模式为预热。

3.根据权利要求1所述的基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在于，所述计算得到温度评估值，包括：

当所述工作状态模式为生产或预热、且第一校验参数和第二校验参数均为当前工作模式的温度值时，计算检测温度与第一校验参数的第一差值，以及检测温度值与第二校验参数的第二差值；

根据第一差值和第二差值，加权计算得到所述温度评估值。

4.根据权利要求1所述的基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在，所述计算得到温度评估值，包括：

当所述工作状态模式为料头或料尾、且第一校验参数和第二校验参数均为温度开度变化率时，根据检测温度值和开度阀的开度值，计算检测温度开度变化率；

计算所述检测温度开度变化率与第一校验参数的第一差值，以及所述温度开度变化率与第二校验参数的第二差值；

根据第一差值和第二差值，加权计算得到所述温度评估值。

5.根据权利要求1所述的基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在于，当烘丝机滚筒外壁上设置至少2个无线温度传感器时，根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算得到温度评估值之前，该方法还包括：

计算任意2个无线温度传感器采集得到的温度值的差值；

当每个差值均小于或等于第一差值阈值时，将各个无线温度传感器采集得到的温度值的平均值作为检测温度值。

6.根据权利要求1所述的基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在于，当烘丝机滚筒外壁上设置至少2个无线温度传感器时，根据检测温度、第一校验参数和第二校验参数，计算得到温度评估值之前，该方法还包括：

当任意一个差值大于第一差值阈值时，根据采集历史记录，从所述差值对应的2个无线温度传感器中，选择相应的温度值与对应历史采集记录差距最大的无线温度传感器，并将所述无线温度传感器采集得到的温度值作为检测温度值。

7.根据权利要求6所述的基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在于，所述计算得到温度评估值，包括：

当任意一个差值大于第二差值阈值时，根据所述差值计算温度评估值；其中，所述第二差值阈值大于第一差值阈值。

8.根据权利要求1所述的基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在于，还包括根据工作状态模式的温控精度，确定每个工作状态模式的预警阈值。

9.根据权利要求1所述的基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在于，所述获取所述工作状态模式对应的第一校验参数，包括：

获取设置在薄板蒸汽管路上压力传感器采集得到的压力信号；

对所述压力信号进行热传递损耗补偿；

将补偿后的压力信号转化为温度值；

当转化得到的温度值小于判断阈值时，将转化得到的温度值作为参考温度值；

当转化得到的温度值大于或等于判断阈值时，将设置在回水管路上温度检测传感器检测得到的回水温度作为参考温度值；

将所述参考温度值或者所述参考温度的温度开度变化率作为第一校验参数。

10.根据权利要求9所述的基于多重传感器构建的烘丝机温控回路智能预警方法，其特征在于，将补偿后的压力信号转换为温度值，包括：

从多级背景压力组中选择参考背景压力组，所述参考背景压力组包括多个从大到小排序的背景压力值；

当压力信号大于或等于参考背景压力组中背景压力值最大值时，从预设映射列表中，查找最大背景压力值对应的压力斜率和压力常数；根据所述压力斜率、压力常数和最大背景压力值计算得到温度值；

当压力信号大于或等于参考背景压力组中背景压力值最小值、且小于背景压力值最大值时，选择与所述压力信号最接近的背景压力值；根据与选择出的背景压力值相对应的压力斜率和压力常数，以及压力信号，计算温度值；

当压力信号小于参考背景压力组中背景压力值最小值时，获取下级背景压力组作为参考背景压力组。