CN114028882A - 一种基于大数据的收尘器监管方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的收尘器监管方法及系统，包括：通过物联网通信技术，实时监控收尘器的运行参数、控制参数以及环境参数；设定合理的阀值报警以及各仓室破袋自检程序，通过控制等压喷吹管和气流喷射的距离以及喷嘴扣至滤袋口的距离，通过箱体跳跃清理法，保证收尘器的清灰效果；将收尘器的控制从单机独立控制，更改为根据工艺工况的实时变化进行预测控制；并寻找不同工况下的最优控制参数，以最优控制参数对现场PLC控制参数进行修改；对全厂收尘器的各个零部件从采购、安装、运行以及报废进行全周期的管控。本发明能在保证排放达标的情况下，提高工作效率，降低劳动强度，提高清灰效果，降低运维成本。
Description
技术领域
本发明涉及袋式收尘器领域，尤其涉及一种基于大数据的收尘器监管方法及系统。
背景技术
袋式收尘器是一种干式滤尘装置，适用于捕集细小、干燥、非纤维性粉尘。滤袋采用纺织的滤布或非纺织的毡制成，利用纤维织物的过滤作用对含尘气体进行过滤，当含尘气体进入袋式除尘器后，颗粒大、比重大的粉尘，由于重力的作用沉降下来，落入灰斗，含有较细小粉尘的气体在通过滤料时，粉尘被阻留，使气体得到净化。它具有运行稳定，适应性强，清灰能力突出，排放浓度低等优点，已广泛用于矿山、冶金、建材、化工、轻工、环保等行业。特别是干法水泥生产线，从矿石开采到水泥成品包装出厂，整个生产工艺流程的各个环节均使用袋式收尘器。因此，收尘器布局比较分散，数量比较大。
目前国家环保政策形势日趋严峻，飞行环保督查成为常态。企业对环保重视程度大大提高，但还存在着重硬件、重装备、轻管理、轻监测等问题。
当前主要有人工巡检的方式进行定期检查，存在以下痛点：
1、环保风险：（1）、巡检工日常巡检劳动强度大、效率低、偏远位置难以定期巡检等导致巡检不到位；（2）、设备问题人工巡检难发现，处理不及时；（3）、在每季度的国家环保监测前，基地需提前开展各收尘器人工现场监测，临时抱佛脚可能会漏检。
2、安全隐患：巡检工爬到收尘器顶部检查，可能造成安全隐患。
3、运维成本高：（1）、使用定时清灰控制，不能根据实际情况快速调整，使用压缩空气较多且清灰效果差，存在能源浪费；（2）、为了减少粉尘超标的环保风险，采取按周期更换收尘袋，成本较高。
4、目前现有的清灰控制都只是被动控制模式，只能等到出现粉尘浓度仪超标了才会执行预警或控制。特别是碰到停窑或者设备故障导致的异常工况时，大量的粉尘气体排放出来必然会超过当前袋收尘的处理能力，从而造成超标排放环保事件。
专利号CN 106984102 A公布一种布袋除尘器在线故障检测、保护方法及系统，只是利用传感器做简单的阀值判断后报警或动作。目前，水泥行业大型的收尘器都已实现类似功能。然而，针对收尘器清灰效率低，管理不到位的情况仍然无效果。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于大数据的收尘器监管方法及系统。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于大数据的收尘器监管方法，包括以下步骤：
步骤1：通过物联网通信技术，实时监控收尘器的运行参数、控制参数以及环境参数；
步骤2：设定合理的阀值报警以及各仓室破袋自检程序，实时监测设备状态，并自动定位故障以及语音报警；可替代人工巡检，提高工作效率并降低劳动强度；通过控制等压喷吹管和气流喷射的距离以及喷嘴扣至滤袋口的距离，通过箱体跳跃清理法，保证收尘器的清灰效果；
步骤3：结合集散控制系统与收尘器的数据进行工艺建模和大数据分析，将收尘器的控制从单机独立控制，更改为根据工艺工况的实时变化进行预测控制；再通过强化学习算法建模，寻找不同工况下的最优控制参数，以最优控制参数对现场PLC控制参数进行修改；
步骤4：对全厂收尘器的各个零部件从采购、安装、运行以及报废进行全周期的管控。
进一步的，所述步骤1包括以下子步骤：
步骤101：在收尘器的进气和出气母管上安装粉尘浓度仪，信号接入PLC，用于监测和控制收尘效果是否符合国家环保要求；
步骤102：在储气罐总管上安装压力变送器，信号接入PLC，用于监测压缩空气压力、判断脉冲阀状态和辅助控制清灰效果；
步骤103：在每个箱体仓室内安装压差变送器，信号接入PLC，用于监测仓室室内外压差，判断提升阀状态及是否破袋；
步骤104：在收尘风机出风口安装气体流量计，信号接入PLC，用于计算收尘风量，预判清灰效果；
步骤105：在灰斗内安装温湿度传感器，信号接入PLC，用于监测灰斗积灰的温湿度，判断是否糊袋；
步骤106：在灰斗内安装料位开关，信号接入PLC，用于判断灰斗内是否积料；
步骤107：在现场控制柜内安装快速熔断器，信号接入PLC，用于判断提升阀和脉冲阀是否有短路故障；
步骤108：PLC通过网关与服务器进行通信，将PLC中的数据传送到服务器实现数字化实时集中监测和控制。
进一步的，所述破袋自检程序方法用于判断仓室是否有皮带漏灰，在各个仓室的提升阀关闭时记录出口粉尘浓度，当出现某一仓室记录的粉尘浓度明显小于其他仓室记录的粉尘浓度或者正常出口粉尘浓度，则说明该仓室有皮带漏灰。
进一步的，所述箱体跳跃清理法具体包括：
箱体内的跳跃：根据单箱体布袋排列，按照第1列、第4列、第2列、第5列、第3列的顺序进行清理；
箱体间的跳跃：
步骤一：根据箱体的分布情况，将所有箱体均分成两部分；
步骤二：从其中一个部分的未清理的箱体中的最外端箱体进行清理；
步骤二：清理完后，跳跃至另一部分未清理箱体中的最靠近中间的箱体进行清理；
步骤三：重复步骤二至步骤三，直到所有箱体清理完毕；其中，若箱体分布行或者列为奇数，则最后清理最中间的箱体。
进一步的，所述步骤3包括以下子步骤：
步骤301：针对不同型号的收尘器录入不同的参数配置，服务器利用数据通讯接口采集水泥DCS过程数据，将数据进行预处理，去除异常值及确实值，并进行数据清洗；
步骤302：利用水泥工艺专家的经验机理建模和大数据分析对所有数据相关性分析建立神经网络算法模型；
步骤303：对工况进行分类，分别进行模型辨识，得到稳态模型和应急模型，并将其结合为组合模型，找到参数优化值；
步骤304：稳态模型通过神经网络模型对历史数据进行训练，进行最优值计算，在调节区间内生成关联规则；将规则传送到现场PLC中，对收尘器进行相应的控制。
进一步的，所述步骤4中的管控包括台帐管理、收尘器备配件管理和预测性维护管理；
所述台帐管理具体为：
建立每台收尘器设备详细台帐，把所有信息录入并更新到现场二维码标签中，利用智能手机进行巡检和维护更新工作；
所述收尘器备配件管理具体为：
针对全厂收尘器的共性备件进行统一采购和运维，方便维护人员的提高效率，降低成本；
所述预测性维护管理具体为：
对每个设备或每个品牌的滤袋的型号、使用工况和使用寿命做大数据模型预测统计分析，提前做预测性维护或更换提醒。
一种基于大数据的收尘器监管系统，包括收尘器数据采集模块、各仓室破袋自检告警模块、布袋清灰控制模块、控制参数调整模块和设备运维模块；
所述收尘器数据采集模块通过对全厂的收尘器的进出口粉尘排放浓度、压缩空气压力、净气室内外压差、收尘风量、净气室内外压差、物料温度湿度、灰斗料位、提升阀状态和脉冲阀状态的传感器信号接入到PLC中，再通过网关将PLC中的数据传送到服务器实现数字化实时集中监测和控制；
所述各仓室破袋自检告警模块通过设定合理的阀值报警以及各仓室破袋自检程序，实时监测设备状态，并自动定位故障以及语音报警；
所述布袋清灰控制模块通过控制等压喷吹管与气流喷射的距离以及喷嘴扣至滤袋口的距离，再通过箱体跳跃清理法，保证收尘器的清灰效果；
所述控制参数调整模块通过结合集散控制系统与收尘器的数据进行工艺建模和大数据分析，将收尘器的控制从单机独立控制，更改为根据工艺工况的实时变化进行预测控制；再通过强化学习算法建模，寻找不同工况下的最优控制参数，以最优控制参数对现场PLC控制参数进行修改；
所述设备运维模块对全厂收尘器的各个零部件从采购、安装、运行以及报废进行全周期的管控。
本发明的有益效果：
达标环保排放，保证企业生存：
（1）、通过实时在线监测和智能化控制，提高企业污染排放的监测能力、防御能力、应急能力，避免超标排放环保事件；
（2）节省每年第三方来现场检测几十万费用。
提高工作效率，降低劳动强度：实时监测设备状态并自动定位故障替代人工巡检，提高故障发现和处理效率；从应急运维模式转变为预测性运维模式，降低劳动强度。
提高清灰效果，降低运维成本：
（1）、预测性维护，且提供定制化滤袋更换的标准，延长20%滤袋使用时间。
（2）通过大数据预测和先进控制提高10%清灰效果。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
图2是数据化监测示意图。
图3是单箱体布袋排列示意图。
图4是控制参数优化流程图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
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，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例中，如图1所示，一种基于大数据的收尘器监管方法，包括以下步骤：
步骤1：通过物联网通信技术，实时监控收尘器的运行参数、控制参数以及环境参数；
步骤2：设定合理的阀值报警以及各仓室破袋自检程序，实时监测设备状态，并自动定位故障以及语音报警；可替代人工巡检，提高工作效率并降低劳动强度；通过控制等压喷吹管和气流喷射的距离以及喷嘴扣至滤袋口的距离，通过箱体跳跃清理法，保证收尘器的清灰效果；
步骤3：结合集散控制系统与收尘器的数据进行工艺建模和大数据分析，将收尘器的控制从单机独立控制，更改为根据工艺工况的实时变化进行预测控制；再通过强化学习算法建模，寻找不同工况下的最优控制参数，以最优控制参数对现场PLC控制参数进行修改；
步骤4：对全厂收尘器的各个零部件从采购、安装、运行以及报废进行全周期的管控。
在本实施例中，一种基于大数据的收尘器监管系统，包括收尘器数据采集模块、各仓室破袋自检告警模块、布袋清灰控制模块、控制参数调整模块和设备运维模块；
所述收尘器数据采集模块通过对全厂的收尘器的进出口粉尘排放浓度、压缩空气压力、净气室内外压差、收尘风量、净气室内外压差、物料温度湿度、灰斗料位、提升阀状态和脉冲阀状态的传感器信号接入到PLC中，再通过网关将PLC中的数据传送到服务器实现数字化实时集中监测和控制；
所述各仓室破袋自检告警模块通过设定合理的阀值报警以及各仓室破袋自检程序，实时监测设备状态，并自动定位故障以及语音报警；
所述布袋清灰控制模块通过控制等压喷吹管与气流喷射的距离以及喷嘴扣至滤袋口的距离，再通过箱体跳跃清理法，保证收尘器的清灰效果；
所述控制参数调整模块通过结合集散控制系统与收尘器的数据进行工艺建模和大数据分析，将收尘器的控制从单机独立控制，更改为根据工艺工况的实时变化进行预测控制；再通过强化学习算法建模，寻找不同工况下的最优控制参数，以最优控制参数对现场PLC控制参数进行修改；
所述设备运维模块对全厂收尘器的各个零部件从采购、安装、运行以及报废进行全周期的管控。
本发明的系统主要运用了：
1、该系统通过物联网和通信技术，对全厂的收尘器粉尘排放浓度、压缩空气压力、收尘风量、净气室内外压差等实现数字化实时集中监测和控制，确保环保达标排放，保证企业生存发展；
2、该系统先进控制技术，能实时监测设备状态并自动定位故障以及语音报警，从而替代人工巡检，提高工作效率并降低劳动强度；
3、该系统基于神经网络的模型预测控制，通过将实时监控参数与DCS系统工艺参数结合，能提前预判收尘效率并精准控制清灰，达到节能降耗效果。
4、该系统基于大数据分析，实现收尘器滤袋等备件从采购、安装、运行至报废的全周期管控，包括：台帐管理（厂家、型号、材质、使用位置、运载物料等）、预测性维护和更换管理。从而降低库存和运维成本。
在本实施例中，对全厂的收尘器进出口粉尘排放浓度、压缩空气压力、净气室内外压差、收尘风量、净气室内外压差、物料温度湿度、灰斗料位、提升阀状态和脉冲阀状态等传感器信号接入到PLC中，再通过网关将PLC中的数据传送到服务器实现数字化实时集中监测和控制。进一步，需要根据不同收尘器大小、烟尘特性、地域特性和成本因素，选这不同的传感器监测方案。不仅为企业智能制造打下坚实基础，而且能确保环保达标排放，保证企业生存发展。
如图2所示，通过物联网和通信技术对全厂进行监控具体为：
（1）粉尘浓度仪安装在进气和出气母管上，信号接入PLC。用于监测和控制收尘效果是否符合国家环保要求；
（2）、压力变送器安装在储气罐总管，信号接入PLC。用于监测压缩空气压力、判断脉冲阀状态和辅助控制清灰效果；
（3）、压差变送器安装在每个箱体仓室内，信号接入PLC。用于监测仓室室内外压差，判断提升阀状态及是否破袋；
（4）、气体流量计安装在收尘风机出风口，信号接入PLC。用于计算收尘风量，预判清灰效果；
（5）、温湿度传感器安装在灰斗内，信号接入PLC。用于监测灰斗积灰的温湿度，判断是否糊袋；
（6）、料位开关安装在灰斗内，信号接入PLC。用于判断灰斗内是否积料；
（7）、快速熔断器安装在现场控制柜内，信号接入PLC。用于判断提升阀和脉冲阀是否有短路故障。
（8）PLC通过网关与服务器进行通信，将PLC中的数据传送到服务器实现数字化实时集中监测和控制。如图1。
进一步，需要根据不同收尘器大小、烟尘特性、地域特性和成本因素，选这不同的传感器监测方案。不仅为企业智能制造打下坚实基础，而且能确保环保达标排放，保证企业生存发展。
在本实施例中，采用了更加先进的控制技术，能实时监测设备状态并自动定位故障以及语音报警，从而替代人工巡检，提高工作效率并降低劳动强度；
破袋自检程序方法：例如3个仓室收尘器，正常出口粉尘浓度为F，当1#仓室提升阀关闭时记录出口粉尘浓度F1, 当2#仓室提升阀关闭时记录出口粉尘浓度F2, 当3#仓室提升阀关闭时记录出口粉尘浓度F3。当F1、F2、F3中有1个明显比其他F、F1、F2、F3小，说明该仓室有皮带漏灰。
目前收尘器使用定时清灰控制，不能根据实际情况快速调整，使用压缩空气较多且清灰效果差，特别是窑头和窑尾大型收尘器，存在能源浪费；而本方案对其进行优化。优化方案为：对脉冲袋式收尘器的等压喷吹管和气流喷射距离的有效控制，是保证清灰效果的关键技术，是节电节能，延长滤袋使用寿命的有效措施。（1）、流体在喷吹管上各喷嘴口处应实现等压、等量喷吹；（2）、确定喷嘴扣至滤袋口的理想距离，纠正喷射气流中心的偏离。
与此同时，箱体中每列布袋的清灰效果互相是有影响的：每只布袋清除下来的粉尘弥漫直径达到1.2m，90%以上的粉尘需要30s以上的沉降时间。邻近列清除下来的粉尘会被前一列已清灰相对整洁且阻力较低的布袋吸引并附着，给整个箱体清灰带来明显负面影响。将压差控制与跳跃控制结合。另外，在完全清完1个箱体后再清理另外1个箱体，清理好的箱体阻力会显著下降，其他箱体阻力相对较大，烟尘气将顺着阻力最小的路径进入干净箱体，造成气流分配严重不均，进而使该箱体布袋承受不均匀压力而提前损坏。
在箱体间跳跃保持流量配置的平衡和空压包压力的恢复，在箱体内跳跃保持清灰效果不会相互影响。针对窑头和窑尾大型收尘器控制方案：综合清灰控制法：（1）、如图3、箱体内跳跃：1-4-2-5-3；（2）箱体间跳跃，具体可以为1-6-2-7-3-8-4-9-5-10。
清灰系统短路故障自检测：通过对收尘器控制柜内电气线路改造，将快速熔断器安装在现场控制柜内，信号接入PLC。对PLC控制程序优化，判断提升阀和脉冲阀是否有短路故障，并将故障信号传输回服务器。
在本实施例中，采用了基于神经网络的模型进行预测控制，通过将实时监控参数与DCS系统工艺参数结合，能提前预判收尘效率并精准控制清灰，达到节能降耗效果。本项目特提出结合DCS与袋收尘的数据进行工艺建模和大数据分析。将袋收尘的控制从单机独立控制，改为根据工艺工况的实时变化进行预测控制。如图4所示，其方法为：(1)、服务器利用数据通讯接口采集水泥DCS过程数据；(2)、利用水泥工艺专家的经验机理建模和大数据分析对所有数据相关性分析，找出并确定最合适的参数；（3）、对工况进行分类,分别进行模型辨识,得到稳态模型和应急模型,并将其结合为组合模型；(4)、稳态模型通过神经网络模型对历史数据进行训练，得到最优控制值。根据最优控制值在调节区间内生成关联规则。将规则传送到现场PLC中，对收尘器进行相应的控制。
稳态模型主要运用在水泥系统工况正常和恶化两种情况。在逐步恶化状态下，提前控制收尘器的清灰程序时间间隔和频率缩短，让收尘器的收尘效果满足即将到来的粉尘浓度。在正常状态下，在保证粉尘浓度仪数据合理范围内，可以逐步延长收尘器的清灰程序时间间隔和频率并不断自学习和寻优，到达节能降耗的目标。
应急模型主要运用在水泥系统设备突然跳停导致的紧急情况，提前并在设备能力允许的范围，以最快最效率的模式完成收尘器所有仓室的清灰动作，让收尘器以最优的收尘效果迎接将到来的粉尘浓度。
在本实施例中，基于大数据分析，实现收尘器滤袋等备件从采购、安装、运行至报废的全周期管控，包括：台帐管理（厂家、型号、材质、使用位置、运载物料等）、收尘器备配件管理、预测性维护管理。从而降低库存和运维成本。（1）台帐管理：建立每台收尘器设备详细台帐，并可以把所有信息录入并更新到现场二维码标签中。利用智能手机即可进行巡检和维护更新工作。例如：明确每台收尘器更换滤袋的时间、数量和型号，在做采购计划时就可以做到精确，避免浪费；（2）、收尘器备配件管理：针对全厂收尘器的共性备件进行统一采购和运维，方便维护人员的提高效率，降低成本。（3）、预测性维护管理：可以根据对每个设备或每个品牌的滤袋的型号、使用工况和使用寿命做大数据模型预测统计分析，提前做预测性维护或更换提醒。同时也可以让胶带的采购计划更精确，避免库存浪费。
需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、ROM、RAM等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (7)
1.一种基于大数据的收尘器监管方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过物联网通信技术，实时监控收尘器的运行参数、控制参数以及环境参数；
步骤2：设定合理的阀值报警以及各仓室破袋自检程序，实时监测设备状态，并自动定位故障以及语音报警；通过控制等压喷吹管和气流喷射的距离以及喷嘴扣至滤袋口的距离，通过箱体跳跃清理法，保证收尘器的清灰效果；
步骤3：结合集散控制系统与收尘器的数据进行工艺建模和大数据分析，将收尘器的控制从单机独立控制，更改为根据工艺工况的实时变化进行预测控制；再通过强化学习算法建模，寻找不同工况下的最优控制参数，以最优控制参数对现场PLC控制参数进行修改；
步骤4：对全厂收尘器的各个零部件从采购、安装、运行以及报废进行全周期的管控。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的收尘器监管方法，其特征在于，所述步骤1包括以下子步骤：
步骤101：在收尘器的进气和出气母管上安装粉尘浓度仪，信号接入PLC；
步骤102：在储气罐总管上安装压力变送器，信号接入PLC；
步骤103：在每个箱体仓室内安装压差变送器，信号接入PLC；
步骤104：在收尘风机出风口安装气体流量计，信号接入PLC；
步骤105：在灰斗内安装温湿度传感器，信号接入PLC；
步骤106：在灰斗内安装料位开关，信号接入PLC；
步骤107：在现场控制柜内安装快速熔断器，信号接入PLC；
步骤108：PLC通过网关与服务器进行通信，将PLC中的数据传送到服务器实现数字化实时集中监测和控制。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的收尘器监管方法，其特征在于，所述破袋自检程序方法用于判断仓室是否有皮带漏灰，在各个仓室的提升阀关闭时记录出口粉尘浓度，当出现某一仓室记录的粉尘浓度明显小于其他仓室记录的粉尘浓度或者正常出口粉尘浓度，则该仓室有皮带漏灰。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的收尘器监管方法，其特征在于，所述箱体跳跃清理法具体包括：
箱体内的跳跃：根据单箱体布袋排列，按照第1列、第4列、第2列、第5列、第3列的顺序进行清理；
箱体间的跳跃：
步骤一：根据箱体的分布情况，将所有箱体均分成两部分；
步骤二：从其中一个部分的未清理的箱体中的最外端箱体进行清理；
步骤二：清理完后，跳跃至另一部分未清理箱体中的最靠近中间的箱体进行清理；
步骤三：重复步骤二至步骤三，直到所有箱体清理完毕；其中，若箱体分布行或者列为奇数，则最后清理最中间的箱体。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的收尘器监管方法，其特征在于，所述步骤3包括以下子步骤：
步骤301：针对不同型号的收尘器录入不同的参数配置，服务器利用数据通讯接口采集水泥DCS过程数据，将数据进行预处理，去除异常值及确实值，并进行数据清洗；
步骤302：利用水泥工艺专家的经验机理建模和大数据分析对所有数据相关性分析建立神经网络算法模型；
步骤303：对工况进行分类，分别进行模型辨识，得到稳态模型和应急模型，并将其结合为组合模型，找到参数优化值；
步骤304：稳态模型通过神经网络模型对历史数据进行训练，进行最优值计算，在调节区间内生成关联规则；将规则传送到现场PLC中，对收尘器进行相应的控制。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的收尘器监管方法，其特征在于，所述步骤4中的管控包括台帐管理、收尘器备配件管理和预测性维护管理；
所述台帐管理具体为：
建立每台收尘器设备详细台帐，把所有信息录入并更新到现场二维码标签中，利用智能手机进行巡检和维护更新工作；
所述收尘器备配件管理具体为：
针对全厂收尘器的共性备件进行统一采购和运维，方便维护人员的提高效率；
所述预测性维护管理具体为：
对每个设备或每个品牌的滤袋的型号、使用工况和使用寿命做大数据模型预测统计分析，提前做预测性维护或更换提醒。
7.根据权利要求1~6任一所述的基于大数据的收尘器监管方法的系统，其特征在于，包括收尘器数据采集模块、各仓室破袋自检告警模块、布袋清灰控制模块、控制参数调整模块和设备运维模块；
所述收尘器数据采集模块通过对全厂的收尘器的进出口粉尘排放浓度、压缩空气压力、净气室内外压差、收尘风量、净气室内外压差、物料温度湿度、灰斗料位、提升阀状态和脉冲阀状态的传感器信号接入到PLC中，再通过网关将PLC中的数据传送到服务器实现数字化实时集中监测和控制；
所述各仓室破袋自检告警模块通过设定合理的阀值报警以及各仓室破袋自检程序，实时监测设备状态，并自动定位故障以及语音报警；
所述布袋清灰控制模块通过控制等压喷吹管与气流喷射的距离以及喷嘴扣至滤袋口的距离，再通过箱体跳跃清理法，保证收尘器的清灰效果；
所述控制参数调整模块通过结合集散控制系统与收尘器的数据进行工艺建模和大数据分析，将收尘器的控制从单机独立控制，更改为根据工艺工况的实时变化进行预测控制；再通过强化学习算法建模，寻找不同工况下的最优控制参数，以最优控制参数对现场PLC控制参数进行修改；
所述设备运维模块对全厂收尘器的各个零部件从采购、安装、运行以及报废进行全周期的管控。
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