面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法与调控系统

技术领域

本发明涉及数字孪生技术领域，特别涉及一种面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法及调控系统。

背景技术

数字孪生(Digital Twin，DT)是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。干法粉磨流程生产线是一种大规模连续生产，从原材料到成品的加工过程不中断，研磨、选粉等多道工序的连续处理。选粉过程需要借助风和热量来保证粉体的流动和烘干，热量通过供热系统，以及粉磨设备进口和出口的温度控制来保障供应量和烘干效果。循环风是通过风机提供，循环风形成闭环气流，带动研磨后的颗粒通过选粉区域，在选粉机的作用下，小颗粒通过，大颗粒被阻止通过，落下来重新研磨，选粉是个复杂的粉体筛分过程。

CN113289759B公开了一种干法粉磨系统微粉粒度分布调控方法及装置。所述方法包括：在线获取所述干法粉磨系统的微粉粒度的第一分布状态数据；根据离线获取的基于所述干法粉磨系统的微粉粒度的第二分布状态数据，对所述第一分布状态数据进行修正，得到最终分布状态数据；根据所述最终分布状态数据和参数调控模型，生成对应的干法粉磨系统的调控参数；基于所述调控参数对所述干法粉磨系统的对应部件的工作状态进行调控。

CN110991063B公开了一种干法粉磨生产工艺数字验证系统及方法，所述系统包括：实验数据模块、粉磨设备设计模块、仿真数据模块、运行数据模块和反馈修正模块；所述实验数据模块用于存储经实验得出的待粉磨物料对于粉磨设备的需求；所述粉磨设备设计模块用于根据所述粉磨需求在仿真平台中构建出对应的粉磨仿真设备；所述仿真数据模块用于采集所述粉磨仿真设备在仿真运行时的仿真运行状态；所述运行数据模块用于采集所述粉磨仿真设备所对应的粉磨设备的实际运行状态；所述反馈修正模块用于根据所述仿真运行状态对所述粉磨设备设计模块进行修正，以及根据所述实际运行状态对所述粉磨设备进行修正。

现有技术中，由于选粉过程需要借助风和热量来保证粉体的流动和烘干，在实际作业过程中，有些悬浮颗粒既不能通过选粉区域，也不能落下来，随着气流悬浮运动，导致气体和粉体混合物运动状态发生变化，堵塞选粉通道，影响气流畅通，进而影响选粉效果。

发明内容

经过长期实践发现，由于选粉区域封闭且结构复杂，无法有效进行过程中气体和粉体混合物状态的实时监测。选粉过程状态监测数据输出速率是秒级，变化快，波动大，而物料进入到输出的粉磨流程周期为分钟级，二者时间差距较大，因此，在物料进入设备到粉磨筛选输出过程，状态变化较快。由于选粉过程相关参数变化快，波动大，调控人员对状态识别响应速度慢导致调控不及时，因此产生不合格产品，对实际生产影响大等技术问题。

有鉴于此，本发明旨在提出一种面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法，所述面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法包括，

步骤S1，通过粉磨设备入风口设置的第一气体压力传感器获取进口环境压力数据P

步骤S2，将步骤S1标准化后的ΔP数据采用分段聚合近似算法转化为序列

把n个时间序列数值ΔP＝{ΔP

步骤S3，使用预定的断点序列将序列

步骤S4，计算稳态数据序列

其中，

β为断点序列；

步骤S5，取d

优选地，在步骤S4中，稳态数据序列

满足

优选地，在步骤S5中，当

其中，j

当

当

优选地，通过发送指令至调控模块执行后，获取设备运行的状态数据用于与稳态数据集合S＝{S

优选地，在步骤S1中，取d

本发明还公开了一种用于如上述的面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法的调控系统，所述调控系统包括，

数据获取单元，用于通过粉磨设备入风口设置的第一气体压力传感器获取进口环境压力数据P

数据预处理单元，用于将数据获取单元中标准化后的ΔP数据采用分段聚合近似算法转化为序列

把n个时间序列数值ΔP＝{ΔP

数据转化单元，用于使用预定的断点序列将序列

偏差计算单元，用于计算稳态数据序列

其中，

β为断点序列；

判断单元，用于取d

优选地，所述数据获取单元包括传感器模块，传感器模块包括选粉机上设置的转速传感器，用于采集选粉机转速数据；固定设置在粉磨设备入风口的风速传感器和风量传感器；分别用于风速和风量数据的采集。

优选地，所述数据获取单元还包括通信模块与控制模块、调控模块，

所述通信模块用于采集的数据能够通过PLC控制器到DCS控制系统进行双向通信；能够将数据进行编码，基于OPC通讯采集并通过网络传输到服务器进行处理后存储；

所述控制模块，用于数据分析并将实时状态数据与虚拟设备同步展示；

所述调控模块，用于接收指令用于提高或降低循环风机转速。

本发明还公开了一种干法选粉生产线设备，所述干法选粉生产线设备包括由主电机驱动的粉磨设备、选粉机、细粉收集器、循环风机、风阀，所述粉磨设备设置有入风口；所述粉磨设备顶部固定设置有选粉机，所述选粉机顶部固定设置有出风口；所述出风口与细粉收集器管道连接，所述细粉收集器与循环风机管道连接；所述循环风机通过所述风阀与入风口连接，且能够与尾气管道连接；

所述干法选粉生产线设备还包括一种电子设备，包括存储器和处理器：所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行计算机程序时，实现上述方法。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明提供的方法。

相对于现有技术，本发明提供的面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法，通过粉磨设备入风口设置的第一气体压力传感器获取进口环境压力数据P

本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明的面向数字孪生的干法选粉设备连接示意图；

图2为本发明的面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法产生的时序数据对比图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在现有技术中，由于选粉区域封闭且结构复杂，无法有效进行过程中气体和粉体混合物状态的实时监测。选粉过程状态监测数据输出速率是秒级，变化快，波动大，而物料进入到输出的粉磨流程周期为分钟级，二者时间差距较大，因此，在物料进入设备到粉磨筛选输出过程，状态变化较快。由于选粉过程相关参数变化快，波动大，调控人员对状态识别响应速度慢导致调控不及时，因此产生不合格产品，对实际生产影响大等技术问题。本发明提供了一种面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法，如图1-2所示，所述面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法包括，

步骤S1，通过粉磨设备入风口设置的第一气体压力传感器获取进口环境压力数据P

步骤S2，将步骤S1标准化后的ΔP数据采用分段聚合近似算法(Piecewiseaggregate approximation，PAA)转化为序列

把n个时间序列数值ΔP＝{ΔP

步骤S3，使用预定的断点序列将序列

步骤S4，计算稳态数据序列

其中，

β为断点序列；

步骤S5，取d

本发明提供的面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法，通过粉磨设备入风口设置的第一气体压力传感器获取进口环境压力数据P

为了更好地处理序列

为了更好地获取稳态数据的标准值，建立设备运行状态的健康特征库，在本发明优选的情况下，在步骤S4中，稳态数据序列

满足

为了更好地从环境压力的变化来识别选粉过程的状态变化，再通过数据分析自动识别选粉状态，提供异常预警，并促发风量和风速及时调控和循环风机的转速调整，应对在物料进入设备到粉磨筛选输出过程状态变化较快等情况，及时调控调节选粉过程和作业状态，形成实时的闭环控制，在本发明优选的情况下，在步骤S5中，当

其中，j

当

当

为了获取物料进入设备到粉磨筛选输出过程状态变化健康状态的数据，作为实时状态数据的基准，提高异常识别和监测的准确率，进而提高生产线设备运行的可靠性，在本发明优选的情况下，通过发送指令至调控模块执行后，获取设备运行的状态数据用于与稳态数据集合S＝{S

为了获取设备过程状态变化偏离健康状态评判条件，从而能够及时快速地作出反馈闭环响应，在本发明优选的情况下，在步骤S1中，取d

本发明还公开了一种用于如上述的面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法的调控系统，所述调控系统包括，

数据获取单元，用于通过粉磨设备入风口设置的第一气体压力传感器获取进口环境压力数据P

数据预处理单元，用于将数据获取单元中标准化后的ΔP数据采用分段聚合近似算法转化为序列

把n个时间序列数值ΔP＝{ΔP

数据转化单元，用于使用预定的断点序列将序列

偏差计算单元，用于计算稳态数据序列

其中，

β为断点序列；

判断单元，用于取d

本发明提供的用于面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法的系统，通过数据获取单元中粉磨设备入风口设置的第一气体压力传感器获取进口环境压力数据P

为了获取多源数据进行融入，从而能够快速准确地判断设备的状态变化，更准备地输出设备运行过程中的预警信息和调控指令，如图1所示，在本发明优选的情况下，所述数据获取单元包括传感器模块，传感器模块包括选粉机上设置的转速传感器，用于采集选粉机转速数据；固定设置在粉磨设备入风口的风速传感器V

为了更好地对物料进入设备到粉磨筛选输出过程中设备状态数据进行通信传输以及处理，使得物理世界中的粉磨选粉生产线与虚拟空间中的模型进行数字孪生式地数据同步，在本发明优选的情况下，所述数据获取单元还包括通信模块与控制模块、调控模块；

所述通信模块用于采集的数据能够通过PLC控制器到DCS控制系统进行双向通信；能够将数据进行编码，基于OPC通讯采集并通过网络传输到服务器进行处理后存储；

所述控制模块，用于数据分析并将实时状态数据与虚拟设备同步展示；

所述调控模块，用于接收指令用于提高或降低循环风机转速。

本发明还公开了一种干法选粉生产线设备，如图1所示，所述干法选粉生产线设备包括由主电机驱动的粉磨设备、选粉机、细粉收集器、循环风机、风阀，所述粉磨设备设置有入风口；所述粉磨设备顶部固定设置有选粉机，所述选粉机顶部固定设置有出风口；所述出风口与细粉收集器管道连接，所述细粉收集器与循环风机管道连接；所述循环风机通过所述风阀与入风口连接，且能够与尾气管道连接；

所述干法选粉生产线设备还包括电子设备，包括存储器和处理器：所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行计算机程序时，实现上述方法。

进一步地，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明提供的方法。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、移动终端、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。