[發明專利]一種能耗異常監測方法及裝置有效
| 申請號: | 201410035272.5 | 申請日: | 2014-01-24 |
| 公開(公告)號: | CN103745279A | 公開(公告)日: | 2014-04-23 |
| 發明(設計)人: | 楊海東;郭建華;彭磊;楊淑愛 | 申請(專利權)人: | 廣東工業大學;惠州市品智科技有限公司;廣州萬智信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q50/04 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 胡彬 |
| 地址: | 510006 廣東省*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 能耗 異常 監測 方法 裝置 | ||
1.一種能耗異常監測方法,其特征在于,包括:
監測輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能耗參數;
根據監測得到的當前周期的能耗參數的值,獲得輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能效監測值和能效預測值;
根據獲得的所述能效預測值和預設的置信度,獲得當前周期的能效預測區間;
當所述能效監測值在所述能效預測區間之外時,則確定輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能耗發生異常。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,根據監測得到的當前周期的能耗參數的值,獲得輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能效監測值,包括:
通過公式ER=TE/DE獲得輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能效監測值,其中,ER表示當前周期的能效監測值,TE表示輪胎制造過程中硫化工序的理論能耗值,TE=cm(t2-t1),其中,c表示膠料的平均比熱容,m表示胎坯的質量,t1表示硫化初始溫度,t2表示硫化結束溫度;DE表示輪胎制造過程中硫化工序的直接能耗值,其中,p表示能耗介質的種類數,mi表示各種能耗介質的消耗量,Qi表示不同能耗介質的單位折算熱量。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,根據監測得到的當前周期的能耗參數的值,獲得輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能耗預測值,包括:
通過誤差反向傳播BP神經網絡模型,根據監測得到的當前周期的能耗參數的值,獲得輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能耗預測值。
4.根據權利要求1-3任一項所述的方法,其特征在于,根據獲得的所述能效預測值和預設的置信度,獲得當前周期的能效預測區間,包括:
通過式子得到當前周期的能效預測區間的最小值;
通過式子得到當前周期的能效預測區間的最大值;
其中,為能效預測值,α為顯著性水平,1-α為預設的置信度,為所述能效監測值與所述能效預測值的誤差總體的方差,為統計量,服從自由度為n-k-1的t分布,ef為所述能效監測值與所述能效預測值的誤差,E(ef)為所述誤差的期望值,yf為所述能效監測值,為所述能效監測值與所述能效預測值的誤差的方差,X為監測的所述能耗參數組成的矩陣,Xf為硫化工序的能耗參數向量,k為硫化工序能耗參數向量的維數,n為能耗參數的數量。
5.一種能耗異常監測裝置,其特征在于,包括:
檢測模塊,用于監測輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能耗參數;
第一獲得模塊,用于根據監測得到的當前周期的能耗參數的值,獲得輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能效監測值和能效預測值;
第二獲得模塊,用于根據獲得的所述能效預測值和預設的置信度,獲得當前周期的能效預測區間;
確定模塊,用于當所述能效監測值在所述能效預測區間之外時,則確定輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能耗發生異常。
6.根據權利要求5所述的裝置,其特征在于,所述第一獲得模塊,具體用于:
通過公式ER=TE/DE獲得輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能效監測值,其中,ER表示當前周期的能效監測值,TE表示輪胎制造過程中硫化工序的理論能耗值,TE=cm(t2-t1),其中,c表示膠料的平均比熱容,m表示胎坯的質量,t1表示硫化初始溫度,t2表示硫化結束溫度;DE表示輪胎制造過程中硫化工序的直接能耗值,其中,p表示能耗介質的種類數,mi表示各種能耗介質的消耗量,Qi表示不同能耗介質的單位折算熱量。
7.根據權利要求5所述的裝置,其特征在于,所述第一獲得模塊,具體用于:
通過誤差反向傳播BP神經網絡模型,根據監測得到的當前周期的能耗參數的值,獲得輪胎制造過程中硫化工序的當前周期的能耗預測值。
8.根據權利要求5-7任一項所述的裝置,其特征在于,所述第二獲得模塊,具體用于:
通過式子得到當前周期的能效預測區間的最小值;
通過式子得到當前周期的能效預測區間的最大值;
其中,為能效預測值,α為顯著性水平,1-α為預設的置信度,為所述能效監測值與所述能效預測值的誤差總體的方差,為統計量,服從自由度為n-k-1的t分布,ef為所述能效監測值與所述能效預測值的誤差,E(ef)為所述誤差的期望值,yf為所述能效監測值,為所述能效監測值與所述能效預測值的誤差的方差,X為監測的所述能耗參數組成的矩陣,Xf為硫化工序的能耗參數向量,k為硫化工序能耗參數向量的維數,n為能耗參數的數量。
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