基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法及系统包括，获取皮带取样设备工作过程中产生的历史参数数据，建立工作特性曲线，根据工作特性曲线，选取正常工作下参数标定值；根据参数标定值，采用控制变量法，结合历史参数数据，获取皮带取样设备参数以及皮带取样设备参数与设备故障的逻辑关系数据；根据逻辑关系数据结合神经网络建立数学逻辑模型，根据数学逻辑模型反演故障诱因，并进行故障修正，实现皮带取样设备优化。保证进行准确的采样量获取并且有效地防止故障且可以及时迅速的处理发生的故障。时迅速的处理发生的故障。时迅速的处理发生的故障。

【技术实现步骤摘要】
基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及皮带取样设备诊断与优化
，尤其涉及基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，现有的皮带取样设备多数是一套独立的装置，由于每台皮带取样设备的参数和使用环境都有所不同，使得每台皮带取样设备要面对不同的使用条件，无法采用标准化的制作、安装以及调试方法；同一套皮带取样设备面对不同的煤种，调整参数也是不同的，来煤的比重对皮带取样设备的调试的影响很大。
[0003]皮带取样设备作为电厂的一级设备，关乎到电厂的经济利益，若取样过程中发生故障，会导致样品量的丢失；皮带取样设备故障复杂，判断故障需要经验丰富的技术人员，导致时间和人力成本消耗高。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术提供了基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法及系统，能够解决如何快速处理皮带取样设备的故障等问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法，包括：
[0008]获取皮带取样设备工作过程中产生的历史参数数据，建立工作特性曲线，根据所述工作特性曲线，选取正常工作下参数标定值；
[0009]根据所述参数标定值，采用控制变量法，结合历史参数数据，获取皮带取样设备参数以及皮带取样设备参数与设备故障的逻辑关系数据；
[0010]根据所述逻辑关系数据结合神经网络建立数学逻辑模型，根据所述数学逻辑模型反演故障诱因，并进行故障修正，实现皮带取样设备优化。
[0011]作为本专利技术所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法的一种优选方案，其中：所述参数标定值包括，皮带机输送量、皮带机流量、皮带机倾斜角度、皮带机安装位置、皮带机托辊形式、皮带机带速、皮带机采样间隔时间、皮带机带宽、皮带机限位、来煤水分、来煤质量、来煤体积与来煤状态分布。
[0012]作为本专利技术所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法的一种优选方案，其中：所述逻辑关系包括，
[0013]当其余参数不变时，采用控制变量法，且选取十组以步长为0.1*参数标定值，进行改变皮带机输送量、皮带机流量、皮带机倾斜角度、皮带机安装位置、皮带机托辊形式、皮带
机带速、皮带机采样间隔时间、皮带机带宽以及皮带机限位，所述十组为参数标定值数值前后各五组；
[0014]当其余参数不变时，通过预设烘干与加湿设备实现对来煤的水分分类，通过开关破碎机对来煤体积与质量进行分类，通过人工干预对来煤状态分布进行分类。
[0015]作为本专利技术所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法的一种优选方案，其中：所述数学逻辑模型包括，
[0016]设置皮带机输送量、皮带机流量、皮带机倾斜角度、皮带机带速、皮带机采样间隔时间、皮带机带宽、来煤水分与来煤体积作为神经网络输入层；
[0017]设置传感器损坏、收集器损坏、机械故障、采样头损坏、破碎机故障以及余煤回送装置损坏作为神经网络输出层；
[0018]所述数学逻辑模型输入数据均为实际采集数据。
[0019]作为本专利技术所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法的一种优选方案，其中：所述数学逻辑模型还包括，
[0020]对所获取的数学逻辑关系数据归一化处理：
[0021][0022]其中，v表示输入层试验样本数据中的输入值或期望输出值；x表示输入层样本中最小值与样本中最大值之和，即所述十组以步长为0.1*参数标定值的最大值与最小值之和；y表示样本中最大值与样本中最小值之差，即所述十组以步长为0.1*参数标定值的最大值与最小值之差；w表示输出层归一化后范围在[
‑
1,1]的数值，w
min
＝
‑
1；w
max
＝1。
[0023]作为本专利技术所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法的一种优选方案，其中：所述反演误差诱因包括，
[0024]当所述数学逻辑模型反演出诱因时，远程终端设备直接进行修复工作，所述修复工作包括控制来煤水分含量、调整采样间隔时间、清除异物、清理斗提内异物、清理积煤、热偶复位、调正皮带以及通知检修处理；
[0025]当所述数学逻辑模型无法反演出诱因时，远程终端设备通过移动设备通知维护人员赶往现场，当维护人员赶到现场时，对皮带采样设备进行检修，将故障原因与处理方式进行数字化，当故障解除后，维护人员将数字化后的故障原因与处理方式输入数学逻辑模型中，数学逻辑模型新建逻辑关系，当再次出现同类型故障时，数学逻辑模型可进行反演，实现优化处理。
[0026]作为本专利技术所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法的一种优选方案，其中：所述参数数据包括，通过设置传感器、5G移动设备以及远程检测设备来实现参数数据采集。
[0027]一种基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化系统，其特征在于：包括标定值选取模块、逻辑关系获取模块以及模型建立与优化模块，
[0028]标定值选取模块，所述标定值选取模块用于获取皮带取样设备工作过程中产生的历史参数数据，建立工作特性曲线，根据所述工作特性曲线，选取正常工作下参数标定值；
[0029]逻辑关系获取模块，所述逻辑关系获取模块用于根据所述参数标定值，采用控制变量法，结合历史参数数据，获取皮带取样设备参数以及皮带取样设备参数与设备故障的
逻辑关系数据；
[0030]模型建立与优化模块，所述模型建立与优化模块用于根据所述逻辑关系数据结合神经网络建立数学逻辑模型，根据所述数学逻辑模型反演故障诱因，并进行故障修正，实现皮带取样设备优化。
[0031]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。
[0032]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
[0033]本专利技术的有益效果：本专利技术提出基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法及系统，
[0034]实现学习型皮带取样设备，采用物联网技术后，可以通过对皮带取样设备运行时各种参数的采集，各编码器，传感器采集到数据后，通过我厂5G园区特性。对数据进行实时安全的传输。获得该皮带取样设备的特性曲线、参数数值等。通过学习后的皮带取样设备，在总部专家系统生成该皮带取样设备的特定的数学模型及各种参数。在各种影响因素下，该皮带取样设备可按照专家系统给出的优化方案工作，最终实现“终本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法，其特征在于：包括，获取皮带取样设备工作过程中产生的历史参数数据，建立工作特性曲线，根据所述工作特性曲线，选取正常工作下参数标定值；根据所述参数标定值，采用控制变量法，结合历史参数数据，获取皮带取样设备参数以及皮带取样设备参数与设备故障的逻辑关系数据；根据所述逻辑关系数据结合神经网络建立数学逻辑模型，根据所述数学逻辑模型反演故障诱因，并进行故障修正，实现皮带取样设备优化。2.如权利要求1所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法，其特征在于：所述参数标定值包括，皮带机输送量、皮带机流量、皮带机倾斜角度、皮带机安装位置、皮带机托辊形式、皮带机带速、皮带机采样间隔时间、皮带机带宽、皮带机限位、来煤水分、来煤质量、来煤体积与来煤状态分布。3.如权利要求2所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法，其特征在于：所述逻辑关系包括，当其余参数不变时，采用控制变量法，且选取十组以步长为0.1*参数标定值，进行改变皮带机输送量、皮带机流量、皮带机倾斜角度、皮带机安装位置、皮带机托辊形式、皮带机带速、皮带机采样间隔时间、皮带机带宽以及皮带机限位，所述十组为参数标定值数值前后各五组；当其余参数不变时，通过预设烘干与加湿设备实现对来煤的水分分类，通过开关破碎机对来煤体积与质量进行分类，通过人工干预对来煤状态分布进行分类。4.如权利要求3所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法，其特征在于：所述数学逻辑模型包括，设置皮带机输送量、皮带机流量、皮带机倾斜角度、皮带机带速、皮带机采样间隔时间、皮带机带宽、来煤水分与来煤体积作为神经网络输入层；设置传感器损坏、收集器损坏、机械故障、采样头损坏、破碎机故障以及余煤回送装置损坏作为神经网络输出层；所述数学逻辑模型输入数据均为实际采集数据。5.如权利要求4所述的基于物联网与5G的皮带取样设备诊断与优化方法，其特征在于：所述数学逻辑模型还包括，对所获取的数学逻辑关系数据归一化处理：其中，v表示输入层试验样本数据中的输入值或期望输出值；x表示输入层样本中最小值与样本中最大值之和，即所述十组以步长为0.1*参数标定值的最大值与最小值之和；y表示样本中最大值与样本中最小值之差，即所述十组以步长为0.1*...

【专利技术属性】
技术研发人员：王天宇，季登辉，陈晔，万文杰，龚孜诣，唐玮骏，林义杰，李雨轩，
申请(专利权)人：华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂，
类型：发明
国别省市：