基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法技术

本发明专利技术涉及数据识别领域，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。本发明专利技术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。相应的预警提示。相应的预警提示。

【技术实现步骤摘要】
基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法


[0001]本专利技术涉及数据识别领域，具体涉及基于数据识别的固体废弃物处理设备监测方法。

技术介绍

[0002]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。

技术实现思路

[0003]为了解决上述问题，本专利技术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，获得所有参数对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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：监测序列中第个监测数据和第个监测数据的相似度的计算公式为：式中，表示参数对应的监测序列中第个监测数据和第个监测数据的相似度，表示以自然常数为底的指数函数，表示监测序列中第个监测数据的数据标签和第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：参数对应的监测序列的差异度的计算公式为：式中，表示参数对应的监测序列的差异度，表示预设数量，表示参数对应的监测序列中所有监测数据的均值，表示参数对应的第个正常监测序列中所有监测数据的均值，表示取绝对值。4.根据权利要求1所述的基于数据识别的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王长历，曹先锋，刘长征，朱春占，杜深龙，郝玉波，
申请(专利权)人：山东超华环保智能装备有限公司，
类型：发明
国别省市：