CN115234936B - 一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及效率测量技术领域,具体涉及一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法。该方法获取生物质燃烧机的进风速度、螺旋转速、空间占比和热量值;由进风速度序列和螺旋转速序列构成第一相关系数序列;获取当前生物质燃烧机对应的由第一相关系数序列和热量值序列构建的实时运行性能集合;当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于正常性能集合时,计算生物质燃烧机的异常风险值;由异常风险值对实时的热量值进行调节,得到更新后的热量值;根据更新后的热量值判断生物质燃烧机的燃烧效率是否出现异常。该方法实现了对生物质燃烧机的效率识别,在燃效效率出现异常时根据当前燃烧效率对生物质燃烧机的燃烧效率进行更新的目的。
Description
技术领域
本发明涉及效率测量技术领域,具体涉及一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法。
背景技术
生物质燃烧机是利用生物质进行能量转换的主要设备,其使用生物质颗粒燃料,在燃烧室内实现逐渐预热、多级配氧、立体燃烧的火焰燃烧系统。生物质燃料存放于料斗中,由进料螺旋装置将燃料推入炉膛中,点火棒通电加热,风机通过出风口将点火棒的高温气体吹入炉膛点燃生物质燃料,生物质燃料燃烧后调节风机风量,使炉膛内生物质燃料燃烧充分,并将燃烧产生的热量吹入密集型烤烟房中。燃烧机在工作的同时,除渣装置也开始工作,将燃烧后的灰烬排除炉膛同时,搅动炉膛内生物质颗粒燃料,使未充分燃烧的颗粒燃料于空气充分接触,达到充分燃烧,提高热效率。对生物质燃烧机的燃烧效率进行识别检测,在燃烧效率较低时及时对生物质燃烧机的工作进行调整,会提高生物质燃烧机的工作效率。
目前,常见的对生物质燃烧机燃烧监测的方法为,通过数据采集系统采集燃烧室内部的温度、氧气含量以及烟尘含量,进而判断生物质燃料的燃烧是否充分,该方法没有根据当前的燃烧效率对后续燃烧效率进行进一步调整处理。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明的目的在于提供一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法,所采用的技术方案具体如下:
获取生物质燃烧机的风机的进风速度、进料螺旋口的螺旋转速、炉膛内燃料量的空间占比和供能系统记录的热量值;
由进风速度序列和螺旋转速序列构成第一相关矩阵,将所述第一相关矩阵进行降维得到第一相关系数序列;基于生物质燃烧机的历史数据库,由历史第一相关系数序列的波动程度得到历史第一工作稳定系数,由历史空间占比序列的波动程度得到历史第二工作稳定系数;基于不同生物质燃烧机对应的历史第一工作稳定系数和历史第二工作稳定系数之间的差异,得到历史正常燃烧机;由所述历史正常燃烧机的历史第一相关系数序列和历史热量值序列构建正常性能集合;
获取当前生物质燃烧机对应的由第一相关系数序列和热量值序列构建的实时运行性能集合;当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于所述正常性能集合时,计算生物质燃烧机的异常风险值;由所述异常风险值对实时的热量值进行调节,得到更新后的热量值;当更新后的热量值持续在第二预设时间段内低于预设热量值时,生物质燃烧机的燃烧效率出现异常。
优选的,所述由历史第一相关系数序列的波动程度得到历史第一工作稳定系数,包括:
所述历史第一工作稳定系数的计算公式为:
其中,为历史第一工作稳定系数;为历史第一相关系数序列;为标准第一相关系数;为历史第一相关系数序列中的最大历史第一相关系数;为历史第一相关系数序列中的最小历史第一相关系数;为绝对值函数;为历史第一相关系数序列中历史第一相关系数的数量;为标准差函数。
优选的,所述由历史空间占比序列的波动程度得到历史第二工作稳定系数,包括:
所述历史第二工作稳定系数的计算公式为:
其中,为历史第二工作稳定系数;为历史空间占比序列;为标准空间占比;为历史空间占比序列中的最大历史空间占比;为历史空间占比序列中的最小历史空间占比;为绝对值函数;为历史空间占比序列中历史空间占比的数量;为标准差函数。
优选的,所述基于不同生物质燃烧机对应的历史第一工作稳定系数和历史第二工作稳定系数之间的差异,得到历史正常燃烧机,包括:
获取两个生物质燃烧机对应的工作稳定系数之间的距离;
所述距离的计算公式为:
使用LOF异常监测算法,基于不同生物质燃烧机工作稳定系数之间的距离,得到多个生物质燃烧机对应的局部离群因子;将大于预设局部离群因子阈值的所述局部离群因子对应的生物质燃烧机作为历史异常燃烧机;将小于等于预设局部离群因子阈值的所述局部离群因子对应的生物质燃烧机作为历史正常燃烧机。
优选的,所述由所述异常风险值对实时的热量值进行调节,得到更新后的热量值,包括:
所述更新后的热量值的计算公式为:
优选的,所述由所述历史正常燃烧机的历史第一相关系数序列和历史热量值序列构建正常性能集合,包括:
由所述历史正常燃烧机的历史第一相关系数序列和历史热量值序列构建运行性能集合,由所有历史正常燃烧机的运行性能集合构建正常性能集合。
优选的,所述当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于所述正常性能集合时,计算生物质燃烧机的异常风险值,包括:
当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于所述正常性能集合时,计算生物质燃烧机的第一相关系数序列的波动程度得到第一工作稳定系数,计算空间占比序列的波动程度得到第二工作稳定系数;
获取任意两个生物质燃烧机对应的工作稳定系数之间的距离;
所述距离的计算公式为:
使用LOF异常监测算法,基于不同生物质燃烧机工作稳定系数之间的距离,得到每个生物质燃烧机对应的局部离群因子;生物质燃烧机对应的第一预设时间段内局部离群因子的均值为生物质燃烧机的异常风险值。
本发明实施例至少具有如下有益效果:
该方法获取生物质燃烧机的进风速度、螺旋转速、空间占比和热量值;由进风速度序列和螺旋转速序列构成第一相关系数序列;该第一相关系数序列从生物质燃烧机的相关运行速度方面反映了生物质燃烧机的工作状态;
获取当前生物质燃烧机对应的实时运行性能集合;当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于正常性能集合时,计算生物质燃烧机的异常风险值;由异常风险值对实时的热量值进行调节,得到更新后的热量值;当更新后的热量值持续在第二预设时间段内低于预设热量值时,生物质燃烧机的燃烧效率出现异常。通过实时的生物质燃烧机对应的实时运行性能集合与正常性能集合进行对比,对生物质燃烧机的异常情况进行判断,实现根据当前燃烧效率对生物质燃烧机的燃烧效率进行更新的目的。
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和优点,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的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,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它附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法的方法流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明提出的一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法,其具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。在下述说明中,不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外,一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
本发明实施例提供了一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法的具体实施方法,该方法适用于生物质燃烧机的燃烧效率识别场景。为了解决通过数据采集系统采集燃烧室内部的温度、氧气含量以及烟尘含量,进而判断生物质燃料的燃烧是否充分,该方法没有根据当前的燃烧效率对后续燃烧效率进行进一步调整处理的问题。该方法获取生物质燃烧机的实时运行性能集合;当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于正常性能集合时,计算生物质燃烧机的异常风险值;由异常风险值对实时的热量值进行调节,得到更新后的热量值;当更新后的热量值持续在第二预设时间段内低于预设热量值时,生物质燃烧机的燃烧效率出现异常。该方法实现了对生物质燃烧机的效率识别,在燃效效率出现异常时,提醒使用者检查入料和通风情况,以及入料的质量,实现了根据当前的燃烧效率对后续燃烧效率进行进一步调整处理。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法的具体方案。
请参阅图1,其示出了本发明一个实施例提供的一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法的步骤流程图,该方法包括以下步骤:
步骤S100,获取生物质燃烧机的风机的进风速度、进料螺旋口的螺旋转速、炉膛内燃料量的空间占比和供能系统记录的热量值。
首先获取影响生物质燃烧机的燃效效率的几个影响因素的数据,其中燃效效率的影响因素包括:生物质燃烧机的风机的进风速度、进料螺旋口的螺旋转速、炉膛内燃料量的空间占比和供能系统记录的热量值。
获取生物质燃烧机在运行过程中风机的进风风速的大小。
燃烧反应的进程取决于燃料与空气的供给。燃烧反应会由于空气量供给太大,导致所吸收的热量白白带走,致使燃烧温度降低,燃烧也会相应的变为不稳定。所以,风机的进风速度提供空气的稳定性是保障燃烧过程稳定的前提条件,对燃料的燃烧过程也影响很大。
采集生物质燃烧机在运行过程中送料螺旋口的螺旋转速的大小。
燃烧机炉膛内进料量对进风和点火都有影响,当进料时间很短,进料螺旋转速大,导致进料量达不到点火要求时,燃烧机无法进行点火工作;当燃烧机进料时间过长,导致进料量过大,堵塞进风口,燃料与空气不能充分接触,致使点火缓慢,燃烧效率急剧降低。所以能够反映出进料的时间的螺旋转速的大小对生物质燃烧机的燃烧也有影响。
采集生物质燃烧机的炉膛内燃料量的空间占比。
生物质燃烧机在运行过程中燃料在燃烧过程中需要有除渣装置进行不断的除渣,以防止影响燃料在燃烧室的充分燃烧造成的结焦问题,对燃烧机的持续工作造成影响。所以炉膛内的燃料空间占比在改变,通过记录炉膛内燃料量的空间占比,可以直观反映出生物质燃烧机的燃烧情况。
因为通过现有的技术手段,难以对燃料在炉膛内的空间占比情况进行有效的测量,所以通过记录在运行过程中除渣装置的燃料渣的积累量,间接测得燃料在炉膛内空间占比。更新频率为每次送料后,得到一个关于时间的空间占比序列,其中,代表采集时间,代表第x个生物质燃烧机设备。其中,燃料渣的积累量是由实施者基于一定经验手工通过燃料渣的剩余重量结合生物质燃料的特性等比缩放换算而成,在本发明实施例中特性等比缩放比例为0.3m3/1kg,在其他实施例中可由实施者人工设定该比例。在得到燃料渣的积累量后,可根据特性等比缩放比例和传输至生物质燃料机内的总燃料量,推算出炉膛内燃料的剩余量;该炉膛内燃料的剩余量与炉膛的总容量的比值为燃料在炉膛内的空间占比。
通过正常工况下的生物质燃烧机的热量供能情况可以得到其系统的燃烧性能,首先采集生物质燃烧机供能系统记录的热量情况,采集频率为1hz,得到一个热量供能关于时间的热量值序列,其中,代表采集时间,代表第x个生物质燃烧机设备。
步骤S200,由进风速度序列和螺旋转速序列构成第一相关矩阵,将所述第一相关矩阵进行降维得到第一相关系数序列;基于生物质燃烧机的历史数据库,由历史第一相关系数序列的波动程度得到历史第一工作稳定系数,由历史空间占比序列的波动程度得到历史第二工作稳定系数;基于不同生物质燃烧机对应的历史第一工作稳定系数和历史第二工作稳定系数之间的差异,得到历史正常燃烧机;由所述历史正常燃烧机的历史第一相关系数序列和历史热量值序列构建正常性能集合。
基于生物质燃烧机在运行中风机的风速、送料螺旋转速、炉膛内燃料的空间占比信息,通过计算得到生物质燃烧机在运行时的数据集合。
将采集的生物质燃烧机的进风速度序列和螺旋转速序列构成第一相关矩阵,第一相关矩阵的结构为i*2,表示为。将第一相关矩阵SV进行降维到一维,得到生物质燃烧机运行中速度的第一相关系数序列,其中,代表采集时间,代表第x个生物质燃烧机设备。
生物质燃烧机运行中速度的第一相关系数序列能够反映生物质燃烧机的工作状态,当第一相关系数序列的波动程度异常时,对应的生物质燃烧机的燃烧效率出现异常。故可以根据实时的生物质燃烧机的第一相关系数序列与正常的第一相关系数序列的差异判断生物质燃烧机是否发生燃烧效率异常的情况。
基于生物质燃烧机的历史数据库,根据多个生物质燃烧机的历史工作数据从多个生物质燃烧机中筛选出历史正常燃烧机,由历史正常燃烧机对应的数据构建正常性能集合。构建正常性能集合,具体的:
基于生物质燃烧机的历史数据库,由历史第一相关系数序列的波动程度得到历史第一工作稳定系数。因为生物质燃烧机的第一相关系数序列能够从一定程度上反映生物质燃烧机的工作状态,故将历史第一相关系数序列的波动程度作为历史第一工作稳定系数。
该历史第一工作稳定系数的计算公式为:
其中,为历史第一工作稳定系数;为历史第一相关系数序列;为标准第一相关系数;为历史第一相关系数序列中的最大历史第一相关系数;为历史第一相关系数序列中的最小历史第一相关系数;为绝对值函数;为历史第一相关系数序列中历史第一相关系数的数量;为标准差函数。其中,标准第一相关系数的是指生物质燃烧机的正常工作中对应的第一相关系数的典型值,由实施者人工选取。
其中,历史第一工作稳定系数为生物质燃烧机的运行的相关速度偏移的标准差、最大值与最小值比、历史第一相关系数与标准第一相关系数的差值的均值三者的乘积。标准差反映在一定的时间内相关速度的波动情况,最大值与最小值之比反映相关速度的波动范围,基于历史第一工作稳定系数的值可以得到每一个的运行中的相关速度变化稳定性系数。
基于生物质燃烧机的历史数据库,由历史空间占比序列的波动程度得到历史第二工作稳定系数。因为生物质燃烧机的历史空间占比序列页能够从一定程度上反映生物质燃烧机的工作状态,故将历史空间占比序列的波动程度作为历史第二工作稳定系数。
该历史第二工作稳定系数的计算公式为:
其中,为历史第二工作稳定系数;为历史空间占比序列;为标准空间占比;为历史空间占比序列中的最大历史空间占比;为历史空间占比序列中的最小历史空间占比;为绝对值函数;为历史空间占比序列中历史空间占比的数量;为标准差函数。其中,标准空间占比的是指生物质燃烧机的正常工作中的空间占比的典型值,由实施者人工选取。
其中,历史第二工作稳定系数为生物质燃烧机的运行时的炉膛内燃料量的空间占比的标准差、最大值与最小值比、历史空间占比与标准空间占比的差值的均值三者的乘积。标准差反映在一定的时间内炉膛内燃料量的空间占比的波动情况,最大值与最小值之比反映空间占比的波动范围,基于历史第二工作稳定系数的值可以得到每一个的运行中的炉膛内燃料量的空间占比变化稳定性系数。
基于历史数据库中采集的生物质燃烧机在工作过程中的各项数据,得到的工作稳定数据集合,给出生物质燃烧机的燃烧效率最大化的识别模型。由于在不同情况下,生物质燃烧机在工作过程的性能情况也是各不相同。因此需要多个生物质燃烧机的运行工况和工作场景进行异常识别,筛除出异常历史生物质燃烧机,保留正常的历史生物质燃烧机。
基于不同生物质燃烧机对应的历史第一工作稳定系数和历史第二工作稳定系数之间的差异,得到历史正常燃烧机。构建得到关于生物质燃烧机的燃烧情况的信息模型,使用LOF异常监测算法对生物质燃烧机的运行状况进行监测,将异常的情况即生物质燃烧机异常运行状态筛除出来。具体的:
获取历史数据库中两个生物质燃烧机对应的工作稳定系数之间的距离,在本发明实施例中使用欧氏距离。
该距离的计算公式为:
使用LOF异常监测算法,基于不同生物质燃烧机工作稳定系数之间的距离,得到多个生物质燃烧机对应的局部离群因子;
使用LOF异常监测算法通过得到每个生物质燃烧机样本的局部离群因子,对局部离群因子进行判断输出离群样本。
其中,指的是生物质燃烧机样本M的第k距离邻域;代表生物质燃烧机样本L的第k距离,代表生物质燃烧机样本L和生物质燃烧机样本M之间的距离;为最大值函数;生物质燃烧机样本L到生物质燃烧机样本M的第k可达距离定义为生物质燃烧机样本L的第k距离和生物质燃烧机样本L到生物质燃烧机样本M的距离中的较大者。
生物质燃烧机样本M的第k局部可达密度,即生物质燃烧机样本M的第k距离邻域内的所有生物质燃烧机样本到生物质燃烧机样本M的平均第k可达距离的倒数。生物质燃烧机样本M的第k局部可达密度表征了生物质燃烧机样本M的密度情况,当生物质燃烧机样本M与周围生物质燃烧机样本密集度越高,各生物质燃烧机样本的可达距离越可能是较小的各自的第k距离,此时局部可达密度的值越大;当生物质燃烧机样本M与周围生物质燃烧机样本的密集度越低,各生物质燃烧机样本的可达距离越可能是较大的两生物质燃烧机样本之间的实际距离,此时局部可达密度的值越小。
计算每个生物质燃烧机样本的第k局部离群因子:
生物质燃烧机样本M的第k局部离群因子,是生物质燃烧机样本M的第k距离邻域内其它生物质燃烧机样本的局部可达密度与生物质燃烧机样本M的局部可达密度之比的平均值。如果局部离群因子小于或等于1,意味着生物质燃烧机样本M的密度和其邻域生物质燃烧机样本密度差不多,生物质燃烧机样本M可能和邻域内的生物质燃烧机样本同属一簇;如果局部离群因子小于1,则生物质燃烧机样本M可能是异常生物质燃烧机样本。
获取所有生物质燃烧机的第k局部离群因子。
基于预设局部离群因子阈值,将大于预设局部离群因子阈值的局部离群因子对应的生物质燃烧机作为历史异常燃烧机,将其判断为非正常的工作状态;将小于等于预设局部离群因子阈值的局部离群因子对应的生物质燃烧机作为历史正常燃烧机。在本发明实施例中预设局部离群因子阈值的取值为1.5,在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该取值。
优选的,根据燃烧材料的热值标准,可得到每个正常系统的标准总热量值,该标准总热量值为热量值乘上每个系统的总重量。在样本中选出不同样本的实际测量得热量值与标准总热量值的相差率在热量值的5%之内的样本,其中相差率为热量值和标准总热量值的差值,与标准总热量值的比值。选出符合条件的样本,得到相应标准数据集,将正常性能集合更新为标准数据集合。
步骤S300,获取当前生物质燃烧机对应的由第一相关系数序列和热量值序列构建的实时运行性能集合;当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于所述正常性能集合时,计算生物质燃烧机的异常风险值;由所述异常风险值对实时的热量值进行调节,得到更新后的热量值;当更新后的热量值持续在第二预设时间段内低于预设热量值时,生物质燃烧机的燃烧效率出现异常。
得到正常性能集合后,获取当前生物质燃烧机对应的由第一相关系数序列和热量值序列构建的实时运行性能集合。当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于正常性能集合时,计算生物质燃烧机的异常风险值。
该异常风险值的获取方法为:计算生物质燃烧机的第一相关系数序列的波动程度得到第一工作稳定系数,计算空间占比序列的波动程度得到第二工作稳定系数;获取任意两个生物质燃烧机对应的工作稳定系数之间的距离;
使用LOF异常监测算法,基于不同生物质燃烧机工作稳定系数之间的距离,得到每个生物质燃烧机对应的局部离群因子;生物质燃烧机对应的第一预设时间段内局部离群因子的均值为生物质燃烧机的异常风险值。在本发明实施例中第一预设时间段为从当前时刻向前数10个采集时刻,也即第一预设时间段内对应10个局部离群因子。
通过前面的层层筛选,可以有效得到最佳性能状态下的正常性能集合,然后反向查找不属于正常性能集合的实时运行集合,以及累计局部离群因子得到异常风险值,局部离群因子越大,则意味着相对的风险越高,则对应的异常风险因子越大,因为在生物质燃烧机的燃烧情况的信息模型中没有足够的相邻样本。
获取第一预设时间段内的热量值,构建第一热量值序列。
基于第一热量值序列训练FCN网络以根据热量供能关于时间的热量值序列所伴随的燃烧工况,来评估前t-10时刻至当前时刻t中异常风险值的大小,其中,燃烧工作包含风机的进风速度、进料螺旋口的螺旋转速、供能系统记录的热量值和炉膛内燃料量的空间占比。
基于第一热量值序列中热量值的顺序得到记录中此时的燃烧工况,其中,第一热量值序列前t-10时刻至当前时刻t的热量值数据。然后根据异常风险值打上标签,以实现当前FCN网络训练的有监督学习,标签对应的是前t-10时刻至当前时刻t中不属于最佳燃烧状态的占比。其中,FCN网络的损失函数为均方差损失函数。
由此,得到一个可以通过当前的燃烧过程实时监测当前的燃烧效率的识别模型。基于FCN网络实时识别燃烧不佳的情况,由异常风险值对实时的热量值进行调节,得到更新后的热量值。基于热量值,以1Hz的速率实时推断出生物质燃烧机对应的异常风险值。其中,对异常风险值进行归一化更新,使更新后的异常风险值的取值范围是[0,1],异常风险值越大,也即异常风险值越接近于1,反映越偏离最佳燃烧效率。设计基于异常风险值慢速更新的热量值。
该更新后的热量值的计算公式为:
其中,异常风险值反映了生物质燃烧机的异常程度,根据生物质燃烧机的异常程度调整实时的热量值,使调整更新后的热量值越接近于最佳燃烧效率。基于该更新后的热量值的计算公式可在效率较佳的情况下慢速更新合适的热量值。其中,最佳热量值是一段时见内生物质燃烧机的最佳性能体现,能够根据燃烧情况是否最佳来进行实时更新,以搭配当前的燃烧工作,或者由实施者根据生物质燃烧机工作的实际情况进行设定的最佳热量值,生物质燃烧机的工作场景不同,该最佳热量值的取值不同。
设定一个容忍时间作为第二预设时间段,当更新后的热量值持续在第二预设时间段内低于预设热量值时,认为生物质燃烧机出现燃烧效率较差的情况,也即生物质燃烧机的燃烧效率出现异常,提醒实施者检查入料、通风情况以及入料的质量。在本发明实施例中第二预设时间段的取值为10s,预设热量值为最差热量值阈值。在本发明实施例中,基于最佳热量值,设定最差热量值阈值,最差热量值阈值的取值为最佳热量值乘上缩放系数,该缩放系数的取值在本发明实施例中设定为0.75,在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该缩放系数的取值。
综上所述,该方法获取生物质燃烧机的进风速度、螺旋转速、空间占比和热量值;由进风速度序列和螺旋转速序列构成第一相关系数序列;获取当前生物质燃烧机对应的由第一相关系数序列和热量值序列构建的实时运行性能集合;当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于正常性能集合时,计算生物质燃烧机的异常风险值;由异常风险值对实时的热量值进行调节,得到更新后的热量值;当更新后的热量值持续在第二预设时间段内低于预设热量值时,生物质燃烧机的燃烧效率出现异常。该方法实现了对生物质燃烧机的效率识别,在燃效效率出现异常时,提醒使用者检查入料和通风情况,以及入料的质量。
需要说明的是:上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种生物质燃烧机的燃烧效率的识别处理方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
获取生物质燃烧机的风机的进风速度、进料螺旋口的螺旋转速、炉膛内燃料量的空间占比和供能系统记录的热量值;
由进风速度序列和螺旋转速序列构成第一相关矩阵,将所述第一相关矩阵进行降维得到第一相关系数序列;基于生物质燃烧机的历史数据库,由历史第一相关系数序列的波动程度得到历史第一工作稳定系数,由历史空间占比序列的波动程度得到历史第二工作稳定系数;基于不同生物质燃烧机对应的历史第一工作稳定系数和历史第二工作稳定系数之间的差异,得到历史正常燃烧机;由所述历史正常燃烧机的历史第一相关系数序列和历史热量值序列构建正常性能集合;
获取当前生物质燃烧机对应的由第一相关系数序列和热量值序列构建的实时运行性能集合;当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于所述正常性能集合时,计算生物质燃烧机的异常风险值;由所述异常风险值对实时的热量值进行调节,得到更新后的热量值;当更新后的热量值持续在第二预设时间段内低于预设热量值时,生物质燃烧机的燃烧效率出现异常;
其中,历史第一工作稳定系数的计算公式为:
其中,为历史第一工作稳定系数;为历史第一相关系数序列;为标准第一相关系数;为历史第一相关系数序列中的最大历史第一相关系数;为历史第一相关系数序列中的最小历史第一相关系数;为绝对值函数;为历史第一相关系数序列中历史第一相关系数的数量;为标准差函数;
其中,历史第二工作稳定系数的计算公式为:
其中,历史正常燃烧机的获取方法为:获取两个生物质燃烧机对应的工作稳定系数之间的距离;
所述距离的计算公式为:
使用LOF异常监测算法,基于不同生物质燃烧机工作稳定系数之间的距离,得到多个生物质燃烧机对应的局部离群因子;将大于预设局部离群因子阈值的所述局部离群因子对应的生物质燃烧机作为历史异常燃烧机;将小于等于预设局部离群因子阈值的所述局部离群因子对应的生物质燃烧机作为历史正常燃烧机;
其中,更新后的热量值的计算公式为:
其中,正常性能集合的获取方法为:由所述历史正常燃烧机的历史第一相关系数序列和历史热量值序列构建运行性能集合,由所有历史正常燃烧机的运行性能集合构建正常性能集合;
其中,异常风险值的获取方法为:当生物质燃烧机的实时运行性能集合不属于所述正常性能集合时,计算生物质燃烧机的第一相关系数序列的波动程度得到第一工作稳定系数,计算空间占比序列的波动程度得到第二工作稳定系数;
获取任意两个生物质燃烧机对应的工作稳定系数之间的距离;使用LOF异常监测算法,基于不同生物质燃烧机工作稳定系数之间的距离,得到每个生物质燃烧机对应的局部离群因子;生物质燃烧机对应的第一预设时间段内局部离群因子的均值为生物质燃烧机的异常风险值。
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CN101446417A (zh) * | 2008-12-30 | 2009-06-03 | 西安交通大学 | 一种在线监测锅炉水冷壁高温腐蚀的装置和方法 |
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