【技术实现步骤摘要】
一种煤质管理监控方法及系统
[0001]本专利技术涉及煤厂管理监控
，具体而言，涉及一种煤质管理监控方法及系统。
技术介绍
[0002]火力发电厂的煤场一般采用就地作业的方式进行作业，即来煤时输煤程控系统优化皮带路径后根据煤场煤炭储存情况指示运行人员将煤炭卸载到指定区域。上煤时输煤程控系统根据煤场煤种堆放位置指示运行人员到指定区域取煤。然而，输煤程控系统难以及时更新煤场煤炭储存情况、煤场煤种堆放位置以及煤炭质量等信息，也就无法提供有效合理的处理方案，浪费了人力并且风险程度较高。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种煤质管理监控方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0004]第一方面，本申请提供了一种煤质管理监控方法，包括：
[0005]获取待检测煤炭的测定数据，其中所述测定数据包括水分数据、灰分数据、挥发分数据和固定碳数据；
[0006]获取待检测煤炭的焦渣的监控图像，其中所述监控图像包括按照时间序列进行采集的焦渣的外观...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种煤质管理监控方法，其特征在于，包括：获取待检测煤炭的测定数据，其中所述测定数据包括水分数据、灰分数据、挥发分数据和固定碳数据；获取待检测煤炭的焦渣的监控图像，其中所述监控图像包括按照时间序列进行采集的焦渣的外观特征的图像；对所述监控图像进行聚类处理，得到端点类别分布图像；采用随机矩阵和时间窗算法，对每个所述端点类别分布图像所对应的各个时间段的监控特征指标进行处理，构造高维随机矩阵；基于高维随机矩阵，构建异常检测指标；根据所述测定数据和所述异常检测指标对煤质管理进行监控。2.根据权利要求1所述的煤质管理监控方法，其特征在于，对所述监控图像进行聚类处理，得到端点类别分布图像，其中包括：对所述监控图像进行预处理，其中包括基于图像灰度直方图特征，对所述监控图像进行分割，并将分割后的监控图像进行图像骨架提取，得到预处理后的监控图像；基于预处理后的监控图像，对监控图像中的煤炭的骨架端点进行特征识别，得到特征识别结果；对所述特征识别结果进行聚类，得到至少两个特征聚类簇，调用至少一个特征聚类簇所对应的参数范围，计算每个特征聚类簇内的第一参数平均数；将每个所述第一参数平均数发送至预设的分类模型中进行处理，得到端点类别分布图像。3.根据权利要求1所述的煤质管理监控方法，其特征在于，所述获取待检测煤炭的焦渣的监控图像，其中还包括：接收第一指令，所述第一指令包括进入厂房或通过远程控制进行指令输入，其中指令的内容包括对煤炭焦渣的外观进行监测；在预定时间和地点获取煤炭的焦渣的监控图像，所述预定时间为光线充足的时间段内，所述地点为最佳拍摄点，所述最佳拍摄点至少有三个；对所述监控图像进行灰度校正和噪音过滤处理，并对处理后的监控图像进行提取，得到监控图像的特征向量；将提取后的所述特征向量与数据库中预存的特征向量进行比对；选取最高匹配度，并根据最高匹配度所对应的拍摄点选取最优监控图像，并确定监控对象。4.根据权利要求1所述的煤质管理监控方法，其特征在于，所述基于高维随机矩阵，构建异常检测指标，之前包括：基于随机矩阵法，得到协方差矩阵；对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到一矩阵和第二矩阵，所述第一矩阵为所述协方差矩阵特征值对应的对角矩阵；所述第二矩阵为所述协方差矩阵的正交矩阵；基于所述第一矩阵和所述第二矩阵进行计算，分别得到所述最大特征值和所述最小特征值；对所述最大特征值和所述最小特征值进行计算，构建异常检测指标。5.根据权利要求4所述的煤质管理监控方法，其特征在于，对所述最大特征值和所述最小特征值进行计算，计算公式如下：
式中：λ
ν
‑
min
和λ
ν
‑
max
分别为振动信号协方差矩阵的最小、最大值，λ
n
为未知噪声协方差矩阵特征值，λ
min
和λ
max
分别为最小、最大特征值。6.一种煤质管理监控系统，其特征在于，包括：获取模块：用于获取待检测煤炭...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱志鸿，闫玉森，苟晓东，于峰，雷佳俊，
申请(专利权)人：国能智深控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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