气力输灰故障预警方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及烟气治理，更具体地说，涉及一种气力输灰故障预警方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、正压浓相气力输灰是根据固气两相流的气力输送原理，利用压缩空气的静压和/或动压高浓度、高效率的输送物料。物灰在仓泵内必须得到充分流化，而且是边流化边输送。整个气力输灰系统由气源部分、输送部分、管路部分、灰库部分和控制部分这五个部分组成，按系统大小可单仓泵运行、也能多个仓泵组成系统运行，每输送一组仓泵干灰即为一个工作循环，每个循环分四个阶段进料阶段、加压流化阶段、输送阶段、等待阶段。

2、气力输灰系统一般采用plc(programmable logic controller，可编程逻辑控制器)进行自动控制输灰。正常情况下系统自动运行，无需人为参与，但在异常情况下系统会发出失败报警，影响输灰效果。目前，基本采用基于工艺原理的方法，采用人工方法对输灰压力历史曲线进行分析判断，根据曲线的形状/曲率预判输灰系统的故障点，为后续的故障处理方法提供参考依据。

3、但是，采用人工分析的方法一方面工作量大，完全依赖于工作人员的经验积累，容易误判、漏判；另一方面时间滞后性大，效率低，不能对故障点进行实时预警判断。

技术实现思路

1、有鉴于此，为解决上述问题，本发明提供一种气力输灰故障预警方法、装置、电子设备及存储介质，技术方案如下：

2、一种气力输灰故障预警方法，所述方法包括：

3、采用蒙特卡洛算法对气力输灰系统的历史运行数据进行处理，生成第一输灰压力曲线，所述蒙特卡洛算法的随机向量数量为指定数量级，所述第一输灰压力曲线包括输灰异常曲线和输灰正常曲线；

4、根据所述气力输灰系统的实时运行数据生成第二输灰压力曲线，基于所述输灰异常曲线和所述输灰正常曲线对所述第二输灰压力曲线进行分类，以通过分类结果预判所述气力输灰系统的故障点。

5、优选的，所述采用蒙特卡洛算法对气力输灰系统的历史运行数据进行处理，生成第一输灰压力曲线，包括：

6、按照气力输灰系统的输灰单元，从其历史运行数据分类截取各输灰阶段的历史输灰压力时间序列；

7、将所述历史输灰压力时间序列存储至数据库中，并在所述数据库中将所述历史输灰压力时间序列对齐为n维；

8、根据n维的所述历史输灰压力时间序列生成第一输灰压力曲线；

9、采用冒泡法从n维的所述历史输灰压力时间序列中确定最大输灰压力对应的运行时间，并以所确定的运行时间为分界线、按照运行时间由早到晚的次序将第一输灰压力曲线所包络的矩形分割为第一子矩形和第二子矩形；

10、采用最小二乘法生成所述第一输灰压力曲线的曲线图片，并将所述曲线图片切分为所述第一子矩形对应的第一子图片和所述第二子矩形对应的第二子图片；

11、采用随机向量数量为所述指定数量级的所述蒙特卡洛算法，分别计算所述第一输灰压力曲线在所述第一子图片内的第一面积、以及在第二子图片内的第二面积；

12、通过比较所述第一面积和所述第二面积的大小，确定所述第一输灰压力曲线的类型。

13、优选的，所述指定数量级包括多个数量级；所述采用蒙特卡洛算法对气力输灰系统的历史运行数据进行处理，生成第一输灰压力曲线，还包括：

14、针对所述多个数量级中的每个数量级，计算随机向量数量为该数量级的所述蒙特卡洛算法的分类准确率；

15、选取分类准确率最高的所述蒙特卡洛算法对应的所述第一输灰压力曲线。

16、优选的，所述多个数量级包括：1000、10000、以及100000；

17、所述选取分类准确率最高的所述蒙特卡洛算法对应的所述第一输灰压力曲线，包括：

18、选取随机向量数量为100000的所述蒙特卡洛算法对应的所述第一输灰压力曲线。

19、一种气力输灰故障预警装置，所述装置包括：

20、曲线生成模块，用于采用蒙特卡洛算法对气力输灰系统的历史运行数据进行处理，生成第一输灰压力曲线，所述蒙特卡洛算法的随机向量数量为指定数量级，所述第一输灰压力曲线包括输灰异常曲线和输灰正常曲线；

21、曲线分类模块，用于根据所述气力输灰系统的实时运行数据生成第二输灰压力曲线，基于所述输灰异常曲线和所述输灰正常曲线对所述第二输灰压力曲线进行分类，以通过分类结果预判所述气力输灰系统的故障点。

22、优选的，所述曲线生成模块，具体用于：

23、按照气力输灰系统的输灰单元，从其历史运行数据分类截取各输灰阶段的历史输灰压力时间序列；将所述历史输灰压力时间序列存储至数据库中，并在所述数据库中将所述历史输灰压力时间序列对齐为n维；根据n维的所述历史输灰压力时间序列生成第一输灰压力曲线；采用冒泡法从n维的所述历史输灰压力时间序列中确定最大输灰压力对应的运行时间，并以所确定的运行时间为分界线、按照运行时间由早到晚的次序将第一输灰压力曲线所包络的矩形分割为第一子矩形和第二子矩形；采用最小二乘法生成所述第一输灰压力曲线的曲线图片，并将所述曲线图片切分为所述第一子矩形对应的第一子图片和所述第二子矩形对应的第二子图片；采用随机向量数量为所述指定数量级的所述蒙特卡洛算法，分别计算所述第一输灰压力曲线在所述第一子图片内的第一面积、以及在第二子图片内的第二面积；通过比较所述第一面积和所述第二面积的大小，确定所述第一输灰压力曲线的类型。

24、优选的，所述指定数量级包括多个数量级；所述曲线生成模块，还用于：

25、针对所述多个数量级中的每个数量级，计算随机向量数量为该数量级的所述蒙特卡洛算法的分类准确率；选取分类准确率最高的所述蒙特卡洛算法对应的所述第一输灰压力曲线。

26、优选的，所述多个数量级包括：1000、10000、以及100000；用于选取分类准确率最高的所述蒙特卡洛算法对应的所述第一输灰压力曲线的所述曲线生成模块，具体用于：

27、选取随机向量数量为100000的所述蒙特卡洛算法对应的所述第一输灰压力曲线。

28、一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储有应用程序，所述处理器调用所述存储器存储的应用程序，所述应用程序用于实现所述的气力输灰故障预警方法。

29、一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序代码，所述计算机程序代码执行时实现所述的气力输灰故障预警方法。

30、相较于现有技术，本发明实现的有益效果为：

31、本发明提供一种气力输灰故障预警方法、装置、电子设备及存储介质，首先采用随机向量数量为指定数量级的蒙特卡洛算法对气力输灰系统的历史运行数据进行处理，生成第一输灰压力曲线，该第一输灰压力曲线包括输灰异常曲线和输灰正常曲线；进而在根据气力输灰系统的实时运行数据生成第二输灰压力曲线之后，可以基于输灰异常曲线和输灰正常曲线对该第二输灰压力曲线进行分类，以通过分类结果预判气力输灰系统的故障点。基于本发明，可以实时对气力输灰系统的输灰工况进行分析预判，而无需人工干预，自动化程度高、实时性强，从而提高了气力输灰系统运行的整体性能。