CN115496644A - 基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法 - Google Patents

基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法 Download PDF

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CN115496644A CN202211442330.7A CN202211442330A CN115496644A CN 115496644 A CN115496644 A CN 115496644A CN 202211442330 A CN202211442330 A CN 202211442330A CN 115496644 A CN115496644 A CN 115496644A
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Abstract

本发明涉及数据识别领域，具体涉及基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，包括：获得所有参数对应的监测序列；对监测序列的相似度矩阵聚类获得对应参数的所有类别；对于类别的数量等于预设数量的参数，根据差异度获得异常参数；类别的数量大于预设数量的参数为异常参数，根据异常参数对应的类别的显著度获得异常类别；根据异常参数的异常程度和影响度，计算固体废弃物处理设备的异常监测指标，根据异常监测指标判断固体废弃物处理设备在运行过程是否存在异常。本发明基于监测数据的获得参数的异常程度和影响度，进而获得固体废弃物处理设备的异常监测指标，实现对固体废弃物处理设备的运行状况的全面分析和精确监测，进行相应的预警提示。

Description

基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法
技术领域
本发明涉及数据识别领域，具体涉及基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法。
背景技术
传统的基于人工进行固体废弃物处理设备状况检测的方法实时性较差，不能够及时发现设备故障等异常状况，效益低，自动化程度低，很多阀门、电机的控制需要到相应的人工分析然后进行手动开启或关闭，过程较为繁琐，所以在固体废弃物处理设备在进行废弃物处理过程中设备参数基本不变，造成运行成本高，安全差，处理效率低等问题，同时，现有的固体废弃物处理设备的监测多基于单一数据进行分析，通过单一的传感器进行数据采集分析固体废弃物处理设备的整体状况，该方法具有较高的偶然性，监测结果不够准确，需要提出一种结合多参数下的多维数据对固体废弃物处理设备的状况进行监测的方法，并自适应的分析每个监测参数的影响度，提高固体废弃物处理设备状况的检测精度。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，所述方法包括：
采集固体废弃物处理设备的所有监测数据，获得所有参数对应的监测数据组成的监测序列以及所有监测序列组成的监测矩阵；
对于任意一个监测序列，计算监测序列中任意两个监测数据的相似性，根据所有监测数据的相似度获得监测序列的相似度矩阵，对相似度矩阵中的所有元素进行聚类分析获取多个类簇，将每个类簇内的所有相似度对应的监测数据划分为一个类别；
如果监测序列的类别的数量等于预设数量，计算监测序列的差异度，如果监测序列的差异度大于第一阈值，则监测序列对应的参数为异常参数；
如果监测序列的类别的数量大于预设数量，则监测序列对应的参数为异常参数；计算异常参数对应的每个类别的显著度，将显著度大于第二阈值的类别记为异常类别；
计算每个异常参数的异常程度；计算监测矩阵对应的协方差矩阵，根据协方差矩阵计算每个异常参数的影响度；根据异常参数的异常程度和影响度，计算固体废弃物处理设备的异常监测指标，根据异常监测指标判断固体废弃物处理设备在运行过程是否存在异常。
进一步地，所述计算监测序列中任意两个监测数据的相似性的步骤包括：
监测序列中第
Figure 416755DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据和第
Figure 847998DEST_PATH_IMAGE002
个监测数据的相似度的计算公式为：
Figure 166984DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 944447DEST_PATH_IMAGE004
表示参数
Figure 612058DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列中第
Figure 107761DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据和第
Figure 384766DEST_PATH_IMAGE002
个监测数据的相似度，
Figure 282314DEST_PATH_IMAGE006
表示以自然常数为底的指数函数，
Figure 386406DEST_PATH_IMAGE007
表示监测序列中第
Figure 838247DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据的数据标签和第
Figure 921871DEST_PATH_IMAGE002
个监测数据的数据标签的欧式距离。
进一步地，所述计算监测序列的差异度的步骤包括：
参数
Figure 939506DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列的差异度的计算公式为：
Figure 948919DEST_PATH_IMAGE008
式中，
Figure 153636DEST_PATH_IMAGE009
表示参数
Figure 43881DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列的差异度，
Figure 853705DEST_PATH_IMAGE010
表示预设数量，
Figure 34020DEST_PATH_IMAGE011
表示参数
Figure 522770DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列中所有监测数据的均值，
Figure 151459DEST_PATH_IMAGE012
表示参数
Figure 612528DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 494902DEST_PATH_IMAGE013
个正常监测序列中所有监测数据的均值，
Figure 674211DEST_PATH_IMAGE014
表示取绝对值。
进一步地，所述计算异常参数对应的每个类别的显著度的步骤包括：
对于异常参数
Figure 369241DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 950395DEST_PATH_IMAGE015
个类别，计算该类别中的所有监测数据的均值
Figure 269250DEST_PATH_IMAGE016
和方差
Figure 935854DEST_PATH_IMAGE017
，将
Figure 437505DEST_PATH_IMAGE018
记为异常参数
Figure 873166DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 503867DEST_PATH_IMAGE015
个类别的类别向量；
异常参数
Figure 134132DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 954320DEST_PATH_IMAGE015
个类别的显著度的计算公式为：
Figure 572384DEST_PATH_IMAGE019
式中，
Figure 373986DEST_PATH_IMAGE020
表示异常参数
Figure 234757DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 593057DEST_PATH_IMAGE015
个类别的显著度，
Figure 518157DEST_PATH_IMAGE021
表示异常参数
Figure 303710DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 180006DEST_PATH_IMAGE015
个类别的类比中心对应的监测数据，
Figure 341997DEST_PATH_IMAGE012
表示异常参数
Figure 590445DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 546899DEST_PATH_IMAGE013
个正常监测序列中所有监测数据的均值，
Figure 647842DEST_PATH_IMAGE014
表示取绝对值，
Figure 410261DEST_PATH_IMAGE022
表示异常参数
Figure 778795DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 906151DEST_PATH_IMAGE015
个类别的所有监测数据的方差，
Figure 231740DEST_PATH_IMAGE023
表示异常参数
Figure 656905DEST_PATH_IMAGE005
对应的类别的数量，
Figure 896256DEST_PATH_IMAGE024
表示异常参数
Figure 679667DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 270048DEST_PATH_IMAGE015
个类别和第
Figure 826800DEST_PATH_IMAGE025
个类别的余弦相似度。
进一步地，所述计算每个异常参数的异常程度的步骤包括：
对于对应的监测序列的类别的数量等于预设数量的异常参数
Figure 655079DEST_PATH_IMAGE005
，异常参数
Figure 872040DEST_PATH_IMAGE005
的异常程度
Figure 418559DEST_PATH_IMAGE026
，其中，
Figure 779002DEST_PATH_IMAGE009
表示异常参数
Figure 727367DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列的差异度；对于对应的监测序列的类别的数量大于预设数量的异常参数
Figure 383738DEST_PATH_IMAGE005
，异常参数
Figure 683132DEST_PATH_IMAGE005
的异常程度
Figure 581687DEST_PATH_IMAGE027
，其中，
Figure 118979DEST_PATH_IMAGE028
表示异常参数
Figure 757638DEST_PATH_IMAGE005
的异常类别的数量，
Figure 482011DEST_PATH_IMAGE029
表示异常参数
Figure 918678DEST_PATH_IMAGE005
的第
Figure 841634DEST_PATH_IMAGE030
个异常类别对应的所有监测数据的和，
Figure 839809DEST_PATH_IMAGE031
表示异常参数
Figure 848216DEST_PATH_IMAGE005
的第
Figure 88573DEST_PATH_IMAGE030
个异常类别的显著度。
进一步地，所述根据协方差矩阵计算每个异常参数的影响度的步骤包括：
异常参数
Figure 131616DEST_PATH_IMAGE032
的影响度的计算公式为：
Figure 32182DEST_PATH_IMAGE033
式中，
Figure 262306DEST_PATH_IMAGE034
为表示异常参数
Figure 103092DEST_PATH_IMAGE005
的影响度，
Figure 469483DEST_PATH_IMAGE035
表示异常参数
Figure 809459DEST_PATH_IMAGE005
在协方差矩阵中的特征值，
Figure 713830DEST_PATH_IMAGE036
表示协方差矩阵中的所有特征值的和。
进一步地，所述根据异常参数的异常程度和影响度，计算固体废弃物处理设备的异常监测指标的步骤包括：
固体废弃物处理设备的异常监测指标的计算公式为：
Figure 781143DEST_PATH_IMAGE037
式中，
Figure 21282DEST_PATH_IMAGE038
表示固体废弃物处理设备的异常监测指标，
Figure 47006DEST_PATH_IMAGE039
表示固体废弃物处理设备对应的异常参数的数量，
Figure 297728DEST_PATH_IMAGE034
为表示异常参数
Figure 168732DEST_PATH_IMAGE005
的影响度，
Figure 260447DEST_PATH_IMAGE040
表示异常参数
Figure 112866DEST_PATH_IMAGE005
的异常程度。
本发明上述方法至少具有如下有益效果：
1、基于本发明所构建的相似度矩阵，可对监测数据之间的相关性进行分析，基于相似度矩阵也即监测数据之间的相关性进行聚类分析，可从侧面对监测数据进行初步类别划分，以便系统对每个类别进行针对性的分析，也即同类型数据进行分析，避免无关以及其他类别数据之间的影响，提高监测数据中异常数据识别的准确性。
2、相比根据单一监测参数对固体废弃物处理设备进行异常检测，本发明结合每个异常参数的异常程度，通过多维数据进行分析，并结合监异常参数的影响度对固体废弃物处理设备的运行状况进行综合分析，可避免单一数据分析的精度低以及偶然性，有效提高固体废弃物处理设备的监测精度，可实现全面分析固体废弃物处理设备的状况。
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提供的基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法的步骤流程图。
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基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，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。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
S001，采集固体废弃物处理设备的所有监测数据，获得所有参数对应的监测序列以及所有监测序列组成的监测矩阵。
本发明旨在通过对固体废弃物处理设备在运行过程中的参数进行分析，来实现对固体废弃物处理设备的状态的实时监测。本发明通过不同的数据采集传感器，对固体废弃物处理设备的相关参数对应的监测数据进行采集，比如固体废弃物处理设备的运行功率、运行温度等参数，还包括通过监测数据计算获取的渗出率、增容比、固体废弃物处理前后的PH差值等参数。本发明中固体废弃物处理设备的参数的数量有限，参数的具体数量记为
Figure 804878DEST_PATH_IMAGE041
。
对于任意一个参数，通过相应的传感器及监测仪对固体废弃物处理设备的运行数据进行实时采集，获取该参数对应的监测数据，将预设时间内按照预设频率采集的所有监测数据组成的序列记为监测序列，每个监测序列中的监测数据的数量为
Figure 24113DEST_PATH_IMAGE042
，对每个监测序列内的监测数据均进行归一化处理，以便于后续对固体废弃物处理设备的异常监测分析。在本实施例中，预设时间为15分钟，预设频率为3秒采集一次，在其他实施例中，实施人员可根据需要设置预设时间和预设频率。采集监测数据的传感器类型及型号的选取实施者可根据实际情况对其进行安装部署。
将所有参数对应的监测序列进行整合为获得一个监测矩阵，每个监测序列作为监测矩阵的一列，则监测矩阵的大小为
Figure 485182DEST_PATH_IMAGE043
。
S002，根据所有监测数据的相似度获得监测序列的相似度矩阵，对相似度矩阵中的所有元素进行聚类分析将监测序列划分为多个类别。
1、对于参数
Figure 836398DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列
Figure 750127DEST_PATH_IMAGE044
，其中，
Figure 979245DEST_PATH_IMAGE045
表示参数
Figure 560399DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列中的第
Figure 348096DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据，将
Figure 14700DEST_PATH_IMAGE046
作为该数据的数据标签。
2、对于参数
Figure 773141DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列，该监测序列中第
Figure 412064DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据和第
Figure 105082DEST_PATH_IMAGE002
个监测数据的相似度的计算公式为：
Figure 524562DEST_PATH_IMAGE047
式中，
Figure 95483DEST_PATH_IMAGE004
表示参数
Figure 713546DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列中第
Figure 593778DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据和第
Figure 484242DEST_PATH_IMAGE002
个监测数据的相似度，
Figure 45805DEST_PATH_IMAGE006
表示以自然常数为底的指数函数，
Figure 203860DEST_PATH_IMAGE007
表示监测序列中第
Figure 254993DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据的数据标签和第
Figure 367174DEST_PATH_IMAGE002
个监测数据的数据标签的欧式距离。
3、根据参数
Figure 857061DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列中所有监测数据的相似度，获得参数
Figure 121821DEST_PATH_IMAGE005
对应的相似度矩阵
Figure 94587DEST_PATH_IMAGE048
，具体为：
Figure 444797DEST_PATH_IMAGE049
4、基于参数
Figure 659746DEST_PATH_IMAGE005
对应的相似度矩阵，本发明将通过聚类算法对相似度矩阵的所有元素进行聚类分析，所述聚类算法本发明采用的是DBSCAN聚类算法进行分析，获取多个类簇，并将每个类簇内所有相似度对应的监测数据作为同一个类别，实现对监测数据的初步分类，该方法的目的在于可通过数据之间的相似度进行数据划分，提高监测数据初步分类的精度。
S003，对于对应的监测序列的类别数量等于预设数量的参数，根据监测序列的异常度判断参数是否为异常参数。
需要说明的是，对于任意一个参数，采集的监测数据为预设时间内的，在预设时间内的监测数据会存在三种情况：正常、短暂异常，大量异常，其中，正常和大量异常两种情况下，监测序列在进行初始分类时，对应的类别的数量为1 。因此，需要进一步根据监测序列的异常度判断参数是否为异常参数。
在本实施例中，对于对应的监测序列的类别数量等于预设数量的参数，获取参数
Figure 982274DEST_PATH_IMAGE005
在当前监测时段之前的
Figure 128872DEST_PATH_IMAGE010
个正常监测序列，所述预设数量为1。
对于参数
Figure 966378DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列，该监测序列的差异度的计算公式为：
Figure 985018DEST_PATH_IMAGE050
式中，
Figure 958790DEST_PATH_IMAGE009
表示参数
Figure 273359DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列的差异度，
Figure 926058DEST_PATH_IMAGE011
表示参数
Figure 967963DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列中所有监测数据的均值，
Figure 311089DEST_PATH_IMAGE012
表示参数
Figure 311406DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 808990DEST_PATH_IMAGE013
个正常监测序列中所有监测数据的均值，
Figure 920165DEST_PATH_IMAGE014
表示取绝对值。
对参数
Figure 383376DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列的差异度进行归一化处理，如果监测序列的差异度大于第一阈值，认为该监测序列中的所有监测数据均为异常数据，则监测序列对应的参数为异常参数；否则，将认为该监测序列中的所有监测数据在固体废弃物处理设备工作过程中运行正常，则监测序列对应的参数为正常参数。
在本实施例中，第一阈值为0.6，在其他实施例中，实施人员可根据需要设置第一阈值。
S004，对于对应的监测序列的类别数量大于预设数量的异常参数，计算异常参数对应的每个类别的显著度，根据显著度判断类别是否为异常类别。
对于对应的监测序列的类别数量大于预设数量的参数，记为异常参数；本发明对异常参数对应的每个类别进行细粒度分析，实现对类别中的监测数据的异常状况的分析，细粒度分析具体为：对于异常参数
Figure 289015DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 650727DEST_PATH_IMAGE015
个类别，计算该类别中的所有监测数据的均值
Figure 50746DEST_PATH_IMAGE016
和方差
Figure 322459DEST_PATH_IMAGE051
，将
Figure 648267DEST_PATH_IMAGE018
记为异常参数
Figure 434957DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 950252DEST_PATH_IMAGE015
个类别的类别向量。
计算异常参数
Figure 638590DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 151610DEST_PATH_IMAGE015
个类别的显著度，异常参数
Figure 612548DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 603637DEST_PATH_IMAGE015
个类别的显著度的计算公式为：
Figure 397412DEST_PATH_IMAGE052
式中，
Figure 815755DEST_PATH_IMAGE020
表示异常参数
Figure 295147DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 417824DEST_PATH_IMAGE015
个类别的显著度，
Figure 49793DEST_PATH_IMAGE021
表示异常参数
Figure 386840DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 635419DEST_PATH_IMAGE015
个类别的类别中心对应的监测数据，
Figure 217579DEST_PATH_IMAGE012
表示异常参数
Figure 907318DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 949354DEST_PATH_IMAGE013
个正常监测序列中所有监测数据的均值，
Figure 154070DEST_PATH_IMAGE014
表示取绝对值，
Figure 352971DEST_PATH_IMAGE022
表示异常参数
Figure 208800DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 671005DEST_PATH_IMAGE015
个类别的所有监测数据的标准差，
Figure 851101DEST_PATH_IMAGE023
表示异常参数
Figure 994637DEST_PATH_IMAGE005
对应的类别的数量，
Figure 704973DEST_PATH_IMAGE024
表示异常参数
Figure 72501DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 2542DEST_PATH_IMAGE015
个类别的类别向量和第
Figure 808824DEST_PATH_IMAGE025
个类别的类别向量的余弦相似度。异常参数
Figure 124398DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 177674DEST_PATH_IMAGE015
个类别的显著度越大，异常参数
Figure 781962DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 811841DEST_PATH_IMAGE015
个类别的监测数据越可能为异常数据。对于所有类别的显著度进行归一化，当类别的显著度大于第二阈值时，将认为该类别具有异常数据的风险，将其作为异常类别；否则将认为对应类别内的监测数据为正常数据。
在本实施例中，第二阈值为0.75，在其他实施例中，实施人员可根据需要设置第二阈值。
S005，计算每个异常参数的异常程度；计算监测矩阵对应的协方差矩阵，根据协方差矩阵计算每个异常参数的影响度。
1、对各个监测序列进行上述分析，分析每个监测序列对应参数的异常情况，并实现对参数中的异常数据进行准确提取，用于对固体废弃物处理设备的工作状况进行实时监测。
对于对应的监测序列的类别的数量等于预设数量的异常参数
Figure 513081DEST_PATH_IMAGE005
，异常参数
Figure 206099DEST_PATH_IMAGE005
的异常程度
Figure 360000DEST_PATH_IMAGE026
，其中，
Figure 930921DEST_PATH_IMAGE009
表示异常参数
Figure 548984DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列的差异度；对于对应的监测序列的类别的数量大于预设数量的异常参数
Figure 163636DEST_PATH_IMAGE005
，异常参数
Figure 54101DEST_PATH_IMAGE005
的异常程度
Figure 881243DEST_PATH_IMAGE027
，其中，
Figure 767859DEST_PATH_IMAGE028
表示异常参数
Figure 84571DEST_PATH_IMAGE005
的异常类别的数量，
Figure 196753DEST_PATH_IMAGE029
表示异常参数
Figure 686640DEST_PATH_IMAGE005
的第
Figure 951399DEST_PATH_IMAGE030
个异常类别对应的所有监测数据的和，
Figure 189745DEST_PATH_IMAGE031
表示异常参数
Figure 274375DEST_PATH_IMAGE005
的第
Figure 692587DEST_PATH_IMAGE030
个异常类别的显著度。
2、计算监测矩阵对应的协方差矩阵，根据协方差矩阵计算每个异常参数的影响度。
通过数据分析模型对各个参数的监测数据进行分析，提取固体废弃物处理设备监测参数的异常监测数据，实现对异常数据的识别，进一步，为实现对固体废弃物处理设备的自动监测，本发明将基于所提取的异常监测数据对固体废弃物处理设备状况进行准确监测，具体过程为：
对于所有参数对应的监测序列组成的监测矩阵，计算获得监测矩阵对应的协方差矩阵，协方差矩阵的尺寸为
Figure 811853DEST_PATH_IMAGE053
，该协方差矩阵能够表征监测矩阵中参数之间的相关性。获取协方差矩阵对角线上的所有元素分别作为所有参数的特征值
Figure 952591DEST_PATH_IMAGE054
。
异常参数
Figure 790097DEST_PATH_IMAGE032
的影响度的计算公式为：
Figure 808737DEST_PATH_IMAGE033
式中，
Figure 782510DEST_PATH_IMAGE034
为表示异常参数
Figure 674242DEST_PATH_IMAGE005
的影响度，
Figure 749777DEST_PATH_IMAGE035
表示异常参数
Figure 57261DEST_PATH_IMAGE005
在协方差矩阵中的特征值，
Figure 400387DEST_PATH_IMAGE036
表示协方差矩阵中的所有特征值的和。
S006，根据异常参数的异常程度和影响度，计算固体废弃物处理设备的异常监测指标，根据异常监测指标判断固体废弃物处理设备在运行过程是否存在异常。
本发明可针对性的获取每个参数的影响度，并构建固体废弃物处理设备异常监测模型，实现对固体废弃物处理设备运行状况的定量检测，以便对异常状况实时进行预警提示，根据异常参数的异常程度和影响度，计算固体废弃物处理设备的异常监测指标的计算公式为：
Figure 338387DEST_PATH_IMAGE055
式中，
Figure 638568DEST_PATH_IMAGE038
表示固体废弃物处理设备的异常监测指标，
Figure 749743DEST_PATH_IMAGE039
表示固体废弃物处理设备对应的异常参数的数量，
Figure 947375DEST_PATH_IMAGE034
为表示异常参数
Figure 853015DEST_PATH_IMAGE005
的影响度，
Figure 168721DEST_PATH_IMAGE040
表示异常参数
Figure 552428DEST_PATH_IMAGE005
的异常程度。
最后，对固体废弃物处理设备的异常监测指标进行归一化处理，当固体废弃物处理设备的异常监测指标大于第三阈值时，将认为固体废弃物处理设备运行过程存在异常，系统及时进行预警提示，通知相关人员尽快进行相应的检修，避免严重问题的出现。
在本实施例中，第三阈值为0.75，在其他实施例中，实施人员可根据需要设置第三阈值。
综上所述，本发明基于本发明所构建的相似度矩阵，可对监测数据之间的相关性进行分析，基于相似度矩阵也即监测数据之间的相关性进行聚类分析，可从侧面对监测数据进行初步类别划分，以便系统对每个类别进行针对性的分析，也即同类型数据进行分析，避免无关以及其他类别数据之间的影响，提高监测数据中异常数据识别的准确性。相比根据单一监测参数对固体废弃物处理设备进行异常检测，本发明结合每个异常参数的异常程度，通过多维数据进行分析，并结合监异常参数的影响度对固体废弃物处理设备的运行状况进行综合分析，可避免单一数据分析的精度低以及偶然性，有效提高固体废弃物处理设备的监测精度，可实现全面分析固体废弃物处理设备的状况。
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。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，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。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，其特征在于，所述方法包括：
采集固体废弃物处理设备的所有监测数据，获得所有参数对应的监测数据组成的监测序列以及所有监测序列组成的监测矩阵；
对于任意一个监测序列，计算监测序列中任意两个监测数据的相似性，根据所有监测数据的相似度获得监测序列的相似度矩阵，对相似度矩阵中的所有元素进行聚类分析获取多个类簇，将每个类簇内的所有相似度对应的监测数据划分为一个类别；
如果监测序列的类别的数量等于预设数量，计算监测序列的差异度，如果监测序列的差异度大于第一阈值，则监测序列对应的参数为异常参数；
如果监测序列的类别的数量大于预设数量，则监测序列对应的参数为异常参数；计算异常参数对应的每个类别的显著度，将显著度大于第二阈值的类别记为异常类别；
计算每个异常参数的异常程度；计算监测矩阵对应的协方差矩阵，根据协方差矩阵计算每个异常参数的影响度；根据异常参数的异常程度和影响度，计算固体废弃物处理设备的异常监测指标，根据异常监测指标判断固体废弃物处理设备在运行过程是否存在异常。
2.根据权利要求1所述的基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，其特征在于，所述计算监测序列中任意两个监测数据的相似性的步骤包括：
监测序列中第
Figure DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据和第
Figure 908949DEST_PATH_IMAGE002
个监测数据的相似度的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 836716DEST_PATH_IMAGE004
表示参数
Figure DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列中第
Figure 525187DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据和第
Figure 443464DEST_PATH_IMAGE002
个监测数据的相似度，
Figure 141162DEST_PATH_IMAGE006
表示以自然常数为底的指数函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示监测序列中第
Figure 123768DEST_PATH_IMAGE001
个监测数据的数据标签和第
Figure 186402DEST_PATH_IMAGE002
个监测数据的数据标签的欧式距离。
3.根据权利要求1所述的基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，其特征在于，所述计算监测序列的差异度的步骤包括：
参数
Figure 123134DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列的差异度的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 125987DEST_PATH_IMAGE010
表示参数
Figure 198985DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列的差异度，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示预设数量，
Figure 760417DEST_PATH_IMAGE012
表示参数
Figure 918866DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列中所有监测数据的均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示参数
Figure 716621DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 909705DEST_PATH_IMAGE014
个正常监测序列中所有监测数据的均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示取绝对值。
4.根据权利要求1所述的基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，其特征在于，所述计算异常参数对应的每个类别的显著度的步骤包括：
对于异常参数
Figure 674661DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 523668DEST_PATH_IMAGE016
个类别，计算该类别中的所有监测数据的均值
Figure DEST_PATH_IMAGE017
和方差
Figure 898017DEST_PATH_IMAGE018
，将
Figure DEST_PATH_IMAGE019
记为异常参数
Figure 506460DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 144115DEST_PATH_IMAGE016
个类别的类别向量；
异常参数
Figure 277156DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 596142DEST_PATH_IMAGE016
个类别的显著度的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
式中，
Figure 62020DEST_PATH_IMAGE022
表示异常参数
Figure 604997DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 959755DEST_PATH_IMAGE016
个类别的显著度，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示异常参数
Figure 445881DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 468064DEST_PATH_IMAGE016
个类别的类比中心对应的监测数据，
Figure 181942DEST_PATH_IMAGE013
表示异常参数
Figure 492837DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 451828DEST_PATH_IMAGE014
个正常监测序列中所有监测数据的均值，
Figure 328517DEST_PATH_IMAGE015
表示取绝对值，
Figure 682138DEST_PATH_IMAGE024
表示异常参数
Figure 11488DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 36820DEST_PATH_IMAGE016
个类别的所有监测数据的方差，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示异常参数
Figure 564753DEST_PATH_IMAGE005
对应的类别的数量，
Figure 886013DEST_PATH_IMAGE026
表示异常参数
Figure 905922DEST_PATH_IMAGE005
对应的第
Figure 472295DEST_PATH_IMAGE016
个类别和第
Figure DEST_PATH_IMAGE027
个类别的余弦相似度。
5.根据权利要求3所述的基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，其特征在于，所述计算每个异常参数的异常程度的步骤包括：
对于对应的监测序列的类别的数量等于预设数量的异常参数
Figure 323576DEST_PATH_IMAGE005
，异常参数
Figure 81316DEST_PATH_IMAGE005
的异常程度
Figure 322942DEST_PATH_IMAGE028
，其中，
Figure 442075DEST_PATH_IMAGE010
表示异常参数
Figure 413442DEST_PATH_IMAGE005
对应的监测序列的差异度；对于对应的监测序列的类别的数量大于预设数量的异常参数
Figure 14187DEST_PATH_IMAGE005
，异常参数
Figure 805426DEST_PATH_IMAGE005
的异常程度
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，其中，
Figure 979181DEST_PATH_IMAGE030
表示异常参数
Figure 805054DEST_PATH_IMAGE005
的异常类别的数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示异常参数
Figure 639018DEST_PATH_IMAGE005
的第
Figure 416088DEST_PATH_IMAGE032
个异常类别对应的所有监测数据的和，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示异常参数
Figure 892068DEST_PATH_IMAGE005
的第
Figure 306869DEST_PATH_IMAGE032
个异常类别的显著度。
6.根据权利要求1所述的基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，其特征在于，所述根据协方差矩阵计算每个异常参数的影响度的步骤包括：
异常参数
Figure 577314DEST_PATH_IMAGE034
的影响度的计算公式为：
Figure 782292DEST_PATH_IMAGE036
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为表示异常参数
Figure 593122DEST_PATH_IMAGE005
的影响度，
Figure 331271DEST_PATH_IMAGE038
表示异常参数
Figure 507038DEST_PATH_IMAGE005
在协方差矩阵中的特征值，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示协方差矩阵中的所有特征值的和。
7.根据权利要求1所述的基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法，其特征在于，所述根据异常参数的异常程度和影响度，计算固体废弃物处理设备的异常监测指标的步骤包括：
固体废弃物处理设备的异常监测指标的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
式中，
Figure 592455DEST_PATH_IMAGE042
表示固体废弃物处理设备的异常监测指标，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表示固体废弃物处理设备对应的异常参数的数量，
Figure 144659DEST_PATH_IMAGE044
为表示异常参数
Figure DEST_PATH_IMAGE045
的影响度，
Figure 363413DEST_PATH_IMAGE046
表示异常参数
Figure 710081DEST_PATH_IMAGE045
的异常程度。
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