PCF孔隙调节型纤维过滤器的状态监测方法及装置与流程

本申请涉及过滤器智能监测，尤其涉及一种pcf孔隙调节型纤维过滤器的状态监测方法及装置。

背景技术：

1、相关技术中，pcf(pore controllable fiber bundle filter，孔隙调节型纤维过滤器)过滤器系统是水处理系统的重要组成部分，其原理是以纤维丝为过滤介质，在过滤过程中对纤维丝施以拉紧操作，使其纤维丝纵向之间孔隙变小，水中的悬浮物等被截留去除，从而达到水质净化的作用。在pcf过滤器系统运行过程中，伴随着污染物在纤维表面的截留和堆积，处理水量会下降，运行压力会升高，需要定期进行反洗，反洗时放松纤维束，使其在舒张的状态下，利用压缩空气和产水进行反冲洗，将污染物排出。随着pcf过滤器气缸的反复动作，纤维组的不断拉紧过滤及松动擦洗，伴随着设备疲劳和老化，存在运行中纤维破损的风险、且当污堵严重时设备处于超负荷运行状态，容易造成设备损坏。因此，如何对pcf过滤器运行故障的异常情况进行及时预警成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本申请第一方面提出了一种pcf孔隙调节型纤维过滤器的状态监测方法，包括：

3、获取pcf过滤器的运行数据，将所述运行数据输入至预先训练的过滤器预警模型进行运行状态分析，获得预测运行状态；其中，所述过滤器预警模型已经学习得到基于pcf过滤器的运行数据分析pcf过滤器运行状态的能力；

4、获取所述pcf过滤器的给水泵启停监测输出信号和过滤器启停监测输出信号；

5、根据所述预测运行状态、所述给水泵启停监测输出信号和所述过滤器启停监测输出信号，确定所述pcf过滤器的运行状态。

6、在本申请一些实施例中，所述根据所述预测运行状态、所述给水泵启停监测输出信号和所述过滤器启停监测输出信号，确定所述pcf过滤器的运行状态，包括：当所述给水泵启停监测输出信号为第一信号，且所述过滤器启停监测输出信号为第二信号时，确定所述pcf过滤器的运行状态与所述预测运行状态一致；其中，所述第一信号用于表示所述给水泵为正常运行状态，所述第二信号用于表示所述pcf过滤器的出水阀门为持续开启状态；所述预测运行状态包括以下中的任意一种：正常运行状态、污堵状态和纤维破损状态。

7、在本申请一些实施例中，所述方法还包括：当所述给水泵启停监测输出信号为非第一信号，和/或所述过滤器启停监测输出信号为非第二信号时，确定所述pcf过滤器的运行状态为正常运行状态。

8、在本申请一些实施例中，所述方法还包括：在确定所述pcf过滤器的运行状态为非正常运行状态的情况下，根据所述运行状态，确定所述运行状态对应的解决方案。

9、本申请第二方面提出了一种过滤器预警模型的训练方法，包括：

10、获取pcf过滤器的运行样本数据对所述和所述运行样本数据的数据标签；

11、基于第一算法构建第一模型，将所述运行样本数据输入至所述第一模型，获得预测运行状态；

12、根据所述运行样本数据的数据标签和所述预测运行状态，对所述第一模型进行训练，将训练好的第一模型确定为所述过滤器预警模型。

13、在本申请一些实施例中，所述第一算法包括以下中的至少一种：支持向量机算法、dbscn算法和k-means算法。

14、本申请第三方面提出了一种pcf孔隙调节型纤维过滤器的状态监测装置，包括：第一获取模块，用于获取pcf过滤器的运行数据，将所述运行数据输入至预先训练的过滤器预警模型进行运行状态分析，获得预测运行状态；其中，所述过滤器预警模型已经学习得到基于pcf过滤器的运行数据分析pcf过滤器运行状态的能力；

15、第二获取模块，用于获取所述pcf过滤器的给水泵启停监测输出信号和过滤器启停监测输出信号；

16、监测模块，用于根据所述预测运行状态、所述给水泵启停监测输出信号和所述过滤器启停监测输出信号，确定所述pcf过滤器的运行状态。

17、本申请第四方面提出了一种过滤器预警模型的训练装置，包括：

18、第一获取模块，用于获取pcf过滤器的运行样本数据和所述运行样本数据的数据标签；

19、第二获取模块，用于基于第一算法构建第一模型，将所述运行样本数据输入至所述第一模型，获得预测运行状态；

20、训练模块，用于根据所述运行样本数据的数据标签和所述预测运行状态，对所述第一模型进行训练，将训练好的第一模型确定为所述过滤器预警模型。

21、本申请第五方面提出了一种电子设备，包括：处理器；以及用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述指令被所述处理器执行，以使所述处理器能够执行前述第一方面所述的方法，或者执行前述第二方面所述的方法。

22、本申请第六方面提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行前述第一方面所述的方法，或者执行前述第二方面所述的方法。

23、根据本申请提出的pcf孔隙调节型纤维过滤器的状态监测方法，可通过预先训练的过滤器预警模型对过滤器的运行状态进行较为准确的初步分析预测，进而结合pcf过滤器系统内相关设备的运行状态，即给水泵启停监测输出信号和过滤器启停监测输出信号，进一步确定pcf过滤器的运行状态。本申请可准确监测pcf过滤器的运行状态，及时发现故障情况，提高pcf过滤器系统的运行效率，避免影响锅炉补给水系统的正常运行和纤维组件的使用寿命。

24、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

技术特征：

1.一种pcf孔隙调节型纤维过滤器的状态监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测运行状态、所述给水泵启停监测输出信号和所述过滤器启停监测输出信号，确定所述pcf过滤器的运行状态，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.一种过滤器预警模型的训练方法，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一算法包括以下中的至少一种：支持向量机算法、dbscn算法和k-means算法。

7.一种pcf孔隙调节型纤维过滤器的状态监测装置，其特征在于，包括：

8.一种过滤器预警模型的训练装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行权利要求1-4中任一项所述的方法，或者执行权利要求5-6中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提出一种PCF孔隙调节型纤维过滤器的状态监测方法及装置，涉及过滤器智能监测技术领域。其中，该方法包括：获取PCF过滤器的运行数据，将运行数据输入至预先训练的过滤器预警模型进行运行状态分析，获得预测运行状态；其中，过滤器预警模型已经学习得到基于PCF过滤器的运行数据分析PCF过滤器运行状态的能力；获取PCF过滤器的给水泵启停监测输出信号和过滤器启停监测输出信号；根据预测运行状态、给水泵启停监测输出信号和过滤器启停监测输出信号，确定PCF过滤器的运行状态。本申请可准确监测PCF过滤器的运行状态，及时发现故障情况，提高PCF过滤器系统的运行效率，避免影响锅炉补给水系统的正常运行和纤维组件的使用寿命。

技术研发人员：赵威,高景辉,何信林,谭祥帅,郭云飞,李昭,姚智,吴青云,蔺奕存,赵如宇,王林,王涛,刘世雄,孙龙飞
受保护的技术使用者：西安热工研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14