【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及钢铁生产，具体涉及一种袋式除尘器健康状态评价方法和装置。
技术介绍
1、
2、目前大部分钢铁企业烟气除尘在线监控系统仅针对烟囱排放，缺少对除尘设施运行状态的监控和管理，同时也缺少对除尘器健康状态的监测和评价，对除尘器整体状态不能清楚掌握，不能及时发现缺陷或预判故障征兆，导致潜在的成本上的增加。
3、专利文献202310738896.2公开了一种除尘器状况评估方法，包括以下步骤：从多个评估维度对除尘器的实时运行数据进行评估，获得所述各评估维度的评估得分，所述各评估维度包括多个评价指标和/或评价参数以及相应的评估赋分标准和第一权重占比；根据所述各评估维度的评估得分和权重占比评估所述除尘器的当前状态。然而上述方法过度依赖个人经验，并不能准确评估袋式除尘器的健康状态。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的袋式除尘器健康状态评价方法和装置。
2、依据本专利技术的一个方面，提供了一种袋式除尘器健康状态评价方法，所述方法包括：
3、获取监测到的袋式除尘器运行状态数据，根据所述状态数据和预先建立的评价指标体系确定各指标对应的实时数据；
4、基于所述实时数据和预先设定的评价指标判定模型得到判定数据；
5、基于所述判定数据，采用熵权法或者专家经验确定各指标的权重；基于所述实时数据和预先设定的健康状态等级，确定各所述指标对各健康状态等级的隶属度，基于所述隶
6、基于各指标的权重和关系矩阵的乘积，得到综合评价矩阵，根据所述综合评价矩阵确定对健康状态的综合评价结果。
7、在一些实施方式中，获取监测到的袋式除尘器运行状态数据包括：
8、通过设置在所述袋式除尘器上的监测传感器获取所述状态数据；
9、根据所述状态数据和预先建立的评价指标体系确定各指标对应的实时数据包括：
10、对所述状态数据进行分析和预处理，并以袋式除尘器健康状态等级为目标层，将目标层分为多个一级指标和多个二级指标，从而建立所述评价指标体系；
11、将所述运行状态数据进行分析，得到与各指标对应的实时数据。
12、在一些实施方式中，预先设定的评价指标判定模型的步骤包括：
13、基于专家经验定义各指标的健康状态判定准则；
14、对各指标的运行状态进行衡量，基于所述判定准则确定评价指标判定模型的类型和参数，其中所述判定的类型包括基于故障的扣分模型和基于运行数据的扣分模型；
15、针对各指标，分别形成具体的评价指标判定模型。
16、在一些实施方式中，基于所述判定数据，采用熵权法或者专家经验确定各指标的权重包括：
17、根据所述判定数据的特征，采用极差变换的极大型属性公式对所述判定数据进行规范化处理；
18、根据规范化处理后的数据计算某一时刻下的各指标权重；
19、根据某一时刻下的各指标权重计算各指标的熵值；
20、基于所述熵值计算各指标的差异性系数；
21、根据各指标的差异性系数在差异性系数总和中的占比确定各指标的权重，并由各指标权重形成权重向量。
22、在一些实施方式中，基于所述实时数据和预先设定的健康状态等级，确定各所述指标对各健康状态等级的隶属度，基于所述隶属度建立关系矩阵包括：
23、根据各指标的特征和健康状态等级的划分标准，通过选择的线性函数来构建各健康状态等级的隶属函数；
24、通过所述隶属函数计算各指标对应各健康状态等级的隶属度；
25、以各指标对应的隶属度为行，以健康状态等级为列，形成关系矩阵。
26、在一些实施方式中，通过选择的线性函数来构建各健康状态等级的隶属函数包括：
27、根据各指标的特征，选择不同类型的线性函数，所述线性函数的类型包括越大越优的正向性函数和越小越优的负向性函数；
28、根据不同的健康状态等级，分别确定所述线性函数的不同参数；
29、将各指标的实测值代入各所述线性函数，得到与不同健康状态等级对应的函数值。
30、在一些实施方式中，基于各指标的权重和关系矩阵的乘积，得到综合评价矩阵，根据所述综合评价矩阵确定对健康状态的综合评价结果包括：
31、计算各指标的权重和关系矩阵的乘积矩阵；
32、获取乘积矩阵中的行向量，得到上一级的指标对应的综合评价矩阵；
33、将预先定义的上一级的各指标权重与所述的综合评价矩阵相乘，计算出上一级指标对健康状态等级的隶属向量；
34、根据最大隶属度原则找出所述隶属向量中的最大分量，将所述最大分量对应的评价作为综合评价的结果。
35、依据本专利技术的又一个方面，提供了一种袋式除尘器健康状态评价装置，所述装置包括：
36、数据获取单元，适于获取监测到的袋式除尘器运行状态数据，根据所述状态数据和预先建立的评价指标体系确定各指标对应的实时数据；
37、模型判定单元，适于基于所述实时数据和预先设定的评价指标判定模型得到判定数据；
38、指标计算单元，适于基于所述判定数据，采用熵权法或者专家经验确定各指标的权重；基于所述实时数据和预先设定的健康状态等级，确定各所述指标对各健康状态等级的隶属度，基于所述隶属度建立关系矩阵；
39、综合评价单元，适于基于各指标的权重和关系矩阵的乘积，得到综合评价矩阵，根据所述综合评价矩阵确定对健康状态的综合评价结果。
40、依据本专利技术的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据上述任一项的袋式除尘器健康状态评价方法。
41、依据本专利技术的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现根据上述中任一项的袋式除尘器健康状态评价方法。
42、由上述可知，根据本专利技术公开的上述技术方案，实现了钢铁行业布袋式除尘器健康状态综合评价，使袋式除尘器整体状态掌握更加清晰，状态变化趋势更加明显，从而及时发现缺陷和故障征兆，精确指导运维检修部位，减少处理隐患的时间，提高袋式除尘器运行的稳定性和安全性。
43、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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1.一种袋式除尘器健康状态评价方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取监测到的袋式除尘器运行状态数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先设定的评价指标判定模型的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述判定数据，采用熵权法或者专家经验确定各指标的权重包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述实时数据和预先设定的健康状态等级，确定各所述指标对各健康状态等级的隶属度，基于所述隶属度建立关系矩阵包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过选择的线性函数来构建各健康状态等级的隶属函数包括：
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，基于各指标的权重和关系矩阵的乘积，得到综合评价矩阵，根据所述综合评价矩阵确定对健康状态的综合评价结果包括：
8.一种袋式除尘器健康状态评价装置，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现根据权利要求1-7中任一项所述的袋式除尘器健康状态评价方法。
...【技术特征摘要】
1.一种袋式除尘器健康状态评价方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取监测到的袋式除尘器运行状态数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先设定的评价指标判定模型的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述判定数据，采用熵权法或者专家经验确定各指标的权重包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述实时数据和预先设定的健康状态等级，确定各所述指标对各健康状态等级的隶属度，基于所述隶属度建立关系矩阵包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过选择的线性函数来构建各健康状态等级的隶属函数...
【专利技术属性】
技术研发人员：王珲，周冬，张璞，杨雅娟，王海涛，
申请(专利权)人：中冶节能环保有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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