一种基于贝叶斯网络的锅炉运行数据监测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于贝叶斯网络的锅炉系统运行数据监测方法和装置，该方法包括：S1：根据锅炉系统各部件以及各部件不同位置之间的关联关系，建立锅炉系统状态模型；S2：通过传感器采集各部件以及各部件不同位置的运行状态，得到锅炉系统观测模型；S3：结合锅炉系统状态模型和锅炉系统观测模型，得到锅炉系统模型。S4：根据锅炉系统模型，推测缺失观测数据以及判断观测数据是否存在异常。本发明专利技术基于贝叶斯网络构建设备运行的模型，通过模型监测数据的正确性以及补全缺失的数据，为后续的设备远程诊断提供便利。

【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯网络的锅炉运行数据监测方法和装置
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种基于贝叶斯网络的锅炉运行数据监测方法和装置。
技术介绍
工业生产现场，工业设备在工作的过程中可以通过传感器采集到大量的数据，通过这些数据我们可以判断设备的工作状态。比如锅炉在工作的过程中通过传感器可以采集到温度、压力等数据，通过这些数据我们可以判断锅炉的工作状态。但是在实际的场景下，往往由于各种原因使得数据的采集有部分缺失或者不够准确，并且不能对部分缺失或错误的数据未采取相应的补全或检测措施，比如传感器原因、物联数据传输问题等。这会使得依靠物联数据的设备远程诊断不方便。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于贝叶斯网络的锅炉运行数据监测方法和装置，基于贝叶斯网络构建设备运行的模型，通过模型监测数据的正确性以及补全缺失的数据，为后续的设备远程诊断提供便利。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于贝叶斯网络的锅炉运行数据监测方法，该方法包括：S1：根据锅炉系统各部件以及各部件不同位置之间的关联关系，建立锅炉系统状态模型；S2：通过传感器采集各部件以及各部件不同位置的运行状态，得到锅炉系统观测模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯网络的锅炉系统运行数据监测方法，其特征在于，该方法包括：S1：根据锅炉系统各部件以及各部件不同位置之间的关联关系，建立锅炉系统状态模型；S2：通过传感器采集各部件以及各部件不同位置的运行状态，得到锅炉系统观测模型；S3：结合锅炉系统状态模型和锅炉系统观测模型，得到锅炉系统模型。S4：根据锅炉系统模型，推测缺失观测数据以及判断观测数据是否存在异常。

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯网络的锅炉系统运行数据监测方法，其特征在于，该方法包括：S1：根据锅炉系统各部件以及各部件不同位置之间的关联关系，建立锅炉系统状态模型；S2：通过传感器采集各部件以及各部件不同位置的运行状态，得到锅炉系统观测模型；S3：结合锅炉系统状态模型和锅炉系统观测模型，得到锅炉系统模型。S4：根据锅炉系统模型，推测缺失观测数据以及判断观测数据是否存在异常。2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的锅炉系统运行数据监测方法，其特征在于，S1中锅炉系统状态模型的整体状态分布由公式表示为：P(z1∶n)＝P(z1)P(z2|z1)…P(zn|z1∶n-1)其中，z1∶n为锅炉系统中不同部件的合集；zn为锅炉系统中第n个部件的状态。3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯网络的锅炉系统运行数据监测方法，其特征在于，在锅炉系统状态模型中，输入zn-1和输出zn的关系为：zn＝F(zn-1)+u其中，F为系统状态模型函数；u为系统状态模型的噪声，符合高斯分布。4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯网络的锅炉系统运行数据监测方法，其特征在于，在锅炉系统状态模型中，输入zn-1和输出zn之间的条件概率分布为：P(zn|zn-1)＝N(F(zn-1)，∑)其中，N(F(zn-1)，∑)表示高斯分布。5.根据权利要求2所述的基于贝叶斯网络的锅炉系统运行数据监测方法，其特征在于，S2中锅炉系统观测模型由公式表示为：P(x|z)＝N(H(z)，σ2)其中，P(x|z)为在状态z下的测量的概率分布；x表示传感器观测值；H为系统观测模型函数；N(H(z)，σ2)表示高斯分布。6.根据权利要求5所述的基于贝叶斯网络的锅炉系统运行数据监测方法，其特征在于，传感器观测值与系统观测模型函数满足公式：x＝H(z)+ε其中，ε为观测模型的噪声，符合高斯分布。7.根据权利要求5所述的基于贝叶斯网络的锅炉系统运行数据监测方法，其特征在于，S3中锅炉系统模型由公式表示为：P(z1∶n，x1∶n)＝P(z1)P(z2|z1)…P(zn|z1∶n-1)P(x2|z1...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨杰，
申请(专利权)人：新智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河北,13