CN110276527A - 一种基于lwrt-gsde算法的餐饮油烟治理设备治理状态的判定方法 - Google Patents
一种基于lwrt-gsde算法的餐饮油烟治理设备治理状态的判定方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于LWRT‑GSDE算法的餐饮油烟治理设备治理状态的判定方法,包括以下步骤:(S1)根据回溯时间,算出监测点位的一般时间区间,形成时间切片;(S2)从OD中查出在时间切片内的浓度监测设备、风机和净化器中监控因子的数据;(S3)判断得到的监控因子的数据是否为空,如果为空则标记为缺失;否则,获取小时数据筛选分钟进行关键因子统计计算;(S4)所述关键因子包括:该餐饮油烟处理设备是否停用、油烟浓度是否在时间切片内存在过报警、净化器的浓度是否超过上限。所述关键因子的判断参数包括最大浓度、最小浓度、净化器平均油烟浓度和净化器油烟非平均浓度,通过这些判断参数判断餐饮油烟处理设备的判断方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种设备运行状态的评判方法,尤其涉及一种基于LWRT-GSDE算法的餐饮油烟治理设备治理状态的判定方法。
背景技术
传统已建成的根据电化学法监测的在线监控平台,只是实时的反映现场的空气质量状况,无法形成有效的决策性建议,也无法印证现场治理设施运行的状态,更无法提供企业的排放情况。
传统的餐饮油烟在线自动监控管理系统的方法形成的算法都是与后台逻辑代码绑定在一起,耦合性非常高,不具备复用性;且在需求发生变更,后端代码就会发生变更,会对算法代码会有影响,就必须去修改代码,无法做到代码的兼容性,以及健壮性,传统的根据电化学法监测的在线监控平台,只是实时的反映现场的空气质量状况,无法形成是算法之间的联动性,更无法提供企业的排放情况。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种餐饮油烟处理设备运行状态的判断方法,经过数据整合后可以反应处理设备的运行情况。
技术方案:为实现上述目的,本发明的一种餐饮油烟处理设备运行状态的判断方法,包括以下步骤:
(S1)根据回溯时间,算出监测点位的一般时间区间,形成时间切片;
(S2)从OD中查出在时间切片内的浓度监测设备、风机和净化器中监控因子的数据;
(S3)判断得到的监控因子的数据是否为空,如果为空则标记为缺失;否则,获取小时数据筛选分钟进行关键因子统计计算;
(S4)所述关键因子包括:该餐饮油烟处理设备是否停用、油烟浓度是否在时间切片内存在过报警、净化器的浓度是否超过上限。
进一步的,根据关键因子判断油烟处理设备运行状态的具体方法为,
当油烟浓度在时间切片内存在过报警则标记异常报警状态;
当餐饮油烟处理设备停用则标记停用状态;
当净化器油烟浓度超过上限则标记为无效状态;
当油烟浓度在时间切片内未存在过报警,且餐饮油烟处理设备未曾停用,且油烟浓度未曾报警,则标记为正常状态,同时更新OD表参与运算的记录IsHandled为“已处理”。
进一步的,所述关键因子的判断参数包括最大浓度、最小浓度、净化器平均油烟浓度和净化器油烟非平均浓度。
进一步的,所述最大浓度的计算方法如下,
x1={max(a1,b1)
其中,x1:最大浓度;
a1:当前分钟初始浓度;
b1:当前分钟最后浓度。
进一步的,所述最小浓度的计算方法如下,
x2={max(a1,b1)
其中,x2:最大浓度;
a1:当前分钟初始浓度;
b1:当前分钟最后浓度。
进一步的,所述净化器平均油烟浓度的计算方法如下,
x3={AVERAGEIFS(a2,b2)
其中,x3:净化器平均油烟浓度;
a2:当前分钟打开净化器的油烟初始浓度;
b2:当前分钟打开净化器的油烟最后浓度。
进一步的,所述净化器非平均油烟浓度的计算方法如下,
x4={AVERAGEIFS(a3,b3)
其中,x4:净化器非平均油烟浓度;
a3:当前分钟没有打开净化器的油烟初始浓度;
b3:当前分钟没有打开净化器的油烟最后浓度。
本发明的有益效果如下所述:一种餐饮油烟处理设备运行状态的判断方法,可以以算法的形式单独分装在统计器单元内,接收固定多个输入,会产生固定的输出;同时利用数采仪将监测单元从OD原始表中取出进行审核加工后作为TD表中治理情况的数据,更加直接。
具体实施方式
下面对本发明作更进一步的说明。
首先,需要明确的是在餐饮油烟治理中,一组监测单元被定为一个机组,机组下定义了三个检测数据分别是:风机运行状态,净化器运行状态,油烟浓度。这三个数据会被监测于同一个机组内,数据通过数采仪进行平台采集传输。同一餐饮企业点位下可以定义多个机组。因此要获取需要统计的内容,只需要获取到点位,机组和统计时间即可。其具体获取数据或数据处理的方法,包括以下步骤:
(S1)根据回溯时间,算出监测点位的一般时间区间,形成时间切片;比如监测或查看时间为2019年5月14日到2019年5月15日之间餐饮油烟处理设备的运行状态。
(S2)从OD中查出在时间切片内的浓度监测设备、风机和净化器中监控因子的数据;
(S3)判断得到的监控因子的数据是否为空,如果为空则标记为缺失;否则,获取小时数据筛选分钟进行关键因子统计计算;
(S4)所述关键因子包括:该餐饮油烟处理设备是否停用、油烟浓度是否在时间切片内存在过报警、净化器的浓度是否超过上限。
根据关键因子判断油烟处理设备运行状态的具体方法为,
当油烟浓度在时间切片内存在过报警则标记异常报警状态;
当餐饮油烟处理设备停用则标记停用状态;
当净化器油烟浓度超过上限则标记为无效状态;
当油烟浓度在时间切片内未存在过报警,且餐饮油烟处理设备未曾停用,且油烟浓度未曾报警,则标记为正常状态,同时更新OD表参与运算的记录IsHandled为“已处理”。
所述关键因子的判断参数包括最大浓度、最小浓度、净化器平均油烟浓度和净化器油烟非平均浓度。
所述最大浓度的计算方法如下,
x1={max(a1,b1)
其中,x1:最大浓度;
a1:当前分钟初始浓度;
b1:当前分钟最后浓度。
所述最小浓度的计算方法如下,
x2={max(a1,b1)
其中,x2:最大浓度;
a1:当前分钟初始浓度;
b1:当前分钟最后浓度。
所述净化器平均油烟浓度的计算方法如下,
x3={AVERAGEIFS(a2,b2)
其中,x3:净化器平均油烟浓度;
a2:当前分钟打开净化器的油烟初始浓度;
b2:当前分钟打开净化器的油烟最后浓度。
所述净化器非平均油烟浓度的计算方法如下,
x4={AVERAGEIFS(a3,b3)
其中,x4:净化器非平均油烟浓度;
a3:当前分钟没有打开净化器的油烟初始浓度;
b3:当前分钟没有打开净化器的油烟最后浓度。
将上述判断方法以算法的形式封装在统计器单元内,接收固定多个输入,会产生固定的输出。且通过添加数采仪能够将餐饮机组个项目的数据从OD原始表中取出进行审核加工后作为TD表中治理情况的数据,直观的反应餐饮油烟处理设备的运行状态。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于LWRT-GSDE算法的餐饮油烟治理设备治理状态的判定方法,其特征在于包括以下步骤:
(S1)根据回溯时间,算出监测点位的一般时间区间,形成时间切片;
(S2)从OD中查出在时间切片内的浓度监测设备、风机和净化器中监控因子的数据;
(S3)判断得到的监控因子的数据是否为空,如果为空则标记为缺失;否则,获取小时数据筛选分钟进行关键因子统计计算;
(S4)所述关键因子包括:该餐饮油烟处理设备是否停用、油烟浓度是否在时间切片内存在过报警、净化器的浓度是否超过上限。
2.根据权利要求1所述的一种餐饮油烟处理设备运行状态的判断方法,其特征在于:根据关键因子判断油烟处理设备运行状态的具体方法为,
当油烟浓度在时间切片内存在过报警则标记异常报警状态;
当餐饮油烟处理设备停用则标记停用状态;
当净化器油烟浓度超过上限则标记为无效状态;
当油烟浓度在时间切片内未存在过报警,且餐饮油烟处理设备未曾停用,且油烟浓度未曾报警,则标记为正常状态,同时更新OD表参与运算的记录IsHandled为“已处理”。
3.根据权利要求2所述的一种餐饮油烟处理设备运行状态的判断方法,其特征在于:所述关键因子的判断参数包括最大浓度、最小浓度、净化器平均油烟浓度和净化器油烟非平均浓度。
4.根据权利要求3所述的一种餐饮油烟处理设备运行状态的判断方法,其特征在于:所述最大浓度的计算方法如下,
x1={max(a1,b1)
其中,x1:最大浓度;
a1:当前分钟初始浓度;
b1:当前分钟最后浓度。
5.根据权利要求3所述的一种餐饮油烟处理设备运行状态的判断方法,其特征在于:所述最小浓度的计算方法如下,
x2={max(a1,b1)
其中,x2:最大浓度;
a1:当前分钟初始浓度;
b1:当前分钟最后浓度。
6.根据权利要求3所述的一种餐饮油烟处理设备运行状态的判断方法,其特征在于:所述净化器平均油烟浓度的计算方法如下,
x3={AVERAGEIFS(a2,b2)
其中,x3:净化器平均油烟浓度;
a2:当前分钟打开净化器的油烟初始浓度;
b2:当前分钟打开净化器的油烟最后浓度。
7.根据权利要求3所述的一种餐饮油烟处理设备运行状态的判断方法,其特征在于:所述净化器非平均油烟浓度的计算方法如下,
x4={AVERAGEIFS(a3,b3)
其中,x4:净化器非平均油烟浓度;
a3:当前分钟没有打开净化器的油烟初始浓度;
b3:当前分钟没有打开净化器的油烟最后浓度。
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