CN118856890B - 一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置及方法，涉及煅烧炉技术领域，包括：监测需求分析模块，用于确定关键位置传感器需求参数集合；工作数据流获取模块，用于获得煅烧炉监测节点网络，获取煅烧炉关键位置工作数据流集合；分布式堵塞评估模块，用于构建节点数据处理模块集合，获得关键节点堵塞特征参数集合；关联匹配模块，用于构建煅烧炉堵塞特征树，确定煅烧炉堵塞原因特征参数；防堵预警控制模块，用于获得煅烧炉防堵协调控制参数，进行防堵预警控制。本发明解决了现有技术无法实时、准确获取煅烧炉数据，并且对于大量数据缺乏准确分析手段，难以确定堵塞的具体的原因和位置，导致堵塞反应滞后、防堵效果差的技术问题。

Description

一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置及方法

技术领域

本发明涉及煅烧炉技术领域，具体涉及一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置及方法。

背景技术

磷石膏煅烧炉广泛应用于工业生产中，特别是在磷肥、冶金和化肥等领域，用于处理磷石膏等原料，这些煅烧炉在高温和复杂反应条件下操作，需要有效的防堵技术来保证生产的稳定性和安全性。然而，在磷石膏煅烧炉及其他类似设备中，堵塞问题的预测和识别通常依赖于人工经验或定期检查，这种方法可能无法及时发现隐患，导致设备停机或生产中断，并且，传统的监测系统无法处理和分析大量的实时数据，导致无法及时识别潜在的问题，并难以准确定位堵塞原因，通常只能通过间接指标或设备停机后进行排查，导致堵塞反应滞后、防堵效果差。

发明内容

本申请通过提供了一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置及方法，旨在解决现有技术无法实时、准确获取煅烧炉数据，并且对于大量数据缺乏准确分析手段，难以确定堵塞的具体的原因和位置，导致堵塞反应滞后、防堵效果差的技术问题。

本申请公开的第一个方面，提供了一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置，所述装置包括：监测需求分析模块，所述监测需求分析模块用于获取目标磷石膏煅烧炉的构造设计信息，对所述构造设计信息进行关键位置识别，获得煅烧炉关键位置集合，基于所述煅烧炉关键位置集合进行监测需求分析，确定关键位置传感器需求参数集合；工作数据流获取模块，所述工作数据流获取模块用于按照所述关键位置传感器需求参数集合对所述煅烧炉关键位置集合分别进行监测网络部署，获得煅烧炉监测节点网络，基于所述煅烧炉监测节点网络采集获取煅烧炉关键位置工作数据流集合；分布式堵塞评估模块，所述分布式堵塞评估模块用于根据所述煅烧炉监测节点网络构建节点数据处理模块集合，通过所述节点数据处理模块集合对所述煅烧炉关键位置工作数据流集合进行分布式堵塞评估，获得关键节点堵塞特征参数集合；关联匹配模块，所述关联匹配模块用于构建煅烧炉堵塞特征树，基于所述关键节点堵塞特征参数集合与所述煅烧炉堵塞特征树进行关联匹配，确定煅烧炉堵塞原因特征参数；防堵预警控制模块，所述防堵预警控制模块用于触发防堵策略机制对所述煅烧炉堵塞原因特征参数和所述关键节点堵塞特征参数集合进行防堵控制分析，获得煅烧炉防堵协调控制参数，并基于所述煅烧炉防堵协调控制参数对所述目标磷石膏煅烧炉进行防堵预警控制。

本申请公开的第二个方面，提供了一种磷石膏煅烧炉智能防堵方法，所述方法基于上述一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置实施，所述方法包括：获取目标磷石膏煅烧炉的构造设计信息，对所述构造设计信息进行关键位置识别，获得煅烧炉关键位置集合，基于所述煅烧炉关键位置集合进行监测需求分析，确定关键位置传感器需求参数集合；按照所述关键位置传感器需求参数集合对所述煅烧炉关键位置集合分别进行监测网络部署，获得煅烧炉监测节点网络，基于所述煅烧炉监测节点网络采集获取煅烧炉关键位置工作数据流集合；根据所述煅烧炉监测节点网络构建节点数据处理模块集合，通过所述节点数据处理模块集合对所述煅烧炉关键位置工作数据流集合进行分布式堵塞评估，获得关键节点堵塞特征参数集合；构建煅烧炉堵塞特征树，基于所述关键节点堵塞特征参数集合与所述煅烧炉堵塞特征树进行关联匹配，确定煅烧炉堵塞原因特征参数；触发防堵策略机制对所述煅烧炉堵塞原因特征参数和所述关键节点堵塞特征参数集合进行防堵控制分析，获得煅烧炉防堵协调控制参数，并基于所述煅烧炉防堵协调控制参数对所述目标磷石膏煅烧炉进行防堵预警控制。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

通过对磷石膏煅烧炉的构造设计信息进行分析，识别出煅烧炉中的关键位置，如进料口、煅烧区、出料口等，基于关键位置的识别结果，分析监测需求，确定所需的传感器类型和规格，这确保了在关键位置部署合适的传感器，能够有效监测关键参数，提高对煅烧炉状态的监控能力和响应速度；根据传感器需求参数集合，部署监测网络，通过监测网络采集关键位置的工作数据流，确保获得全面的、实时的运行数据，这有助于分析煅烧炉的实际工作状态和运行趋势；构建节点数据处理模块集合，能够高效处理从监测网络中获取的工作数据流，提升数据处理的效率和准确性，对关键位置的工作数据进行分布式堵塞评估，能够识别并分析可能的堵塞点，获得关键节点的堵塞特征参数，实现早期发现潜在的堵塞问题，避免影响整体煅烧炉的运行；构建煅烧炉堵塞特征树，通过特征树，可以清晰地了解不同类型的堵塞特征及其关联，将关键节点堵塞特征参数与堵塞特征树进行关联匹配，能够确定煅烧炉的具体堵塞原因特征参数，这有助于精准定位堵塞的根本原因，为后续的防堵策略制定提供依据；触发防堵策略机制，将堵塞原因特征参数与防堵策略库进行匹配，确定适合的防堵策略方案，能够针对性地制定防堵措施，提高防堵效果，基于防堵策略方案进行参数寻优，获得防堵协调控制参数，以此对煅烧炉进行防堵预警控制，通过优化的控制参数，可以有效预防堵塞问题，提升煅烧炉的整体运行效率和稳定性。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种磷石膏煅烧炉智能防堵方法流程示意图。

附图标记说明：监测需求分析模块10，工作数据流获取模块20，分布式堵塞评估模块30，关联匹配模块40，防堵预警控制模块50。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置及方法，解决了现有技术无法实时、准确获取煅烧炉数据，并且对于大量数据缺乏准确分析手段，难以确定堵塞的具体的原因和位置，导致堵塞反应滞后、防堵效果差的技术问题。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

实施例一，如图1所示，本申请实施例提供了一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置，所述装置包括：

监测需求分析模块10，所述监测需求分析模块10用于获取目标磷石膏煅烧炉的构造设计信息，对所述构造设计信息进行关键位置识别，获得煅烧炉关键位置集合，基于所述煅烧炉关键位置集合进行监测需求分析，确定关键位置传感器需求参数集合；工作数据流获取模块20，所述工作数据流获取模块20用于按照所述关键位置传感器需求参数集合对所述煅烧炉关键位置集合分别进行监测网络部署，获得煅烧炉监测节点网络，基于所述煅烧炉监测节点网络采集获取煅烧炉关键位置工作数据流集合；分布式堵塞评估模块30，所述分布式堵塞评估模块30用于根据所述煅烧炉监测节点网络构建节点数据处理模块集合，通过所述节点数据处理模块集合对所述煅烧炉关键位置工作数据流集合进行分布式堵塞评估，获得关键节点堵塞特征参数集合；关联匹配模块40，所述关联匹配模块40用于构建煅烧炉堵塞特征树，基于所述关键节点堵塞特征参数集合与所述煅烧炉堵塞特征树进行关联匹配，确定煅烧炉堵塞原因特征参数；防堵预警控制模块50，所述防堵预警控制模块50用于触发防堵策略机制对所述煅烧炉堵塞原因特征参数和所述关键节点堵塞特征参数集合进行防堵控制分析，获得煅烧炉防堵协调控制参数，并基于所述煅烧炉防堵协调控制参数对所述目标磷石膏煅烧炉进行防堵预警控制。

进一步而言，所述分布式堵塞评估模块30，包括如下步骤：

对所述煅烧炉监测节点网络中的各监测节点进行数据属性提取，获得节点采集数据属性信息集合；基于所述节点采集数据属性信息集合进行数据预处理步骤分析，确定节点数据预处理多通道集合；对所述各监测节点进行数据挖掘获取节点工作数据集，基于所述节点工作数据集构建节点堵塞评估模型集合；基于所述节点数据预处理多通道集合和所述节点堵塞评估模型集合，对所述各监测节点进行数据处理程序加载，构建所述节点数据处理模块集合。

进一步而言，所述分布式堵塞评估模块30，包括如下步骤：

根据所述节点采集数据属性信息集合，确定节点数据属性阈值集合，按照所述节点数据属性阈值集合分别对所述节点工作数据集进行异常值识别，获得节点异常工作属性数据集合；基于所述节点异常工作属性数据集合进行堵塞特征关联评估，确定异常数据堵塞风险评估参数集合；按照所述异常数据堵塞风险评估参数集合对所述节点工作数据集进行标识，得到节点工作堵塞评估数据集合；分别对所述节点工作堵塞评估数据集合进行堵塞评估训练，构建所述节点堵塞评估模型集合。

进一步而言，所述关联匹配模块40，包括如下步骤：

获取煅烧炉堵塞特征因素信息，所述煅烧炉堵塞特征因素信息包括堵塞节点位置、节点堵塞风险参数以及相应的堵塞生成原因；基于所述煅烧炉堵塞特征因素信息对磷石膏煅烧炉堵塞故障库进行关联拓扑标识，获得煅烧炉堵塞特征故障库；定义煅烧炉堵塞故障顶节点，基于所述煅烧炉堵塞故障顶节点对所述煅烧炉堵塞特征故障库进行堵塞故障原因分类，获得煅烧炉一级堵塞原因节点集合；基于所述煅烧炉一级堵塞原因节点集合进行堵塞特征级联性分析，构建所述煅烧炉堵塞特征树。

进一步而言，所述关联匹配模块40，包括如下步骤：

对所述煅烧炉一级堵塞原因节点集合分别进行堵塞特征相关性分析，得到一级节点堵塞特征参数集合；基于所述一级节点堵塞特征参数集合进行故障原因细分关联，构建煅烧炉二级堵塞原因节点集合；对所述煅烧炉二级堵塞原因节点集合依次进行堵塞关联分析，直至获得煅烧炉K级堵塞原因节点集合，其中，K≥2；基于所述煅烧炉堵塞故障顶节点、所述煅烧炉一级堵塞原因节点集合和所述煅烧炉二级堵塞原因节点集合，直至所述煅烧炉K级堵塞原因节点集合进行级联式深度聚类，获得所述煅烧炉堵塞特征树。

进一步而言，所述防堵预警控制模块50，包括如下步骤：

触发防堵策略机制调用获取磷石膏煅烧炉防堵策略库；基于所述煅烧炉堵塞原因特征参数与所述磷石膏煅烧炉防堵策略库进行匹配，确定目标煅烧炉防堵策略方案；基于所述关键节点堵塞特征参数集合对所述目标煅烧炉防堵策略方案进行控制参数解析，获得防堵控制参数优化阈值；构建防堵效果适应度函数，基于所述防堵效果适应度函数在所述防堵控制参数优化阈值内进行全局寻优，获得所述煅烧炉防堵协调控制参数。

进一步而言，所述防堵预警控制模块50，包括如下步骤：

在所述防堵控制参数优化阈值内随机选取获得多个防堵控制参数，利用所述防堵效果适应度函数对所述多个防堵控制参数进行计算评估，得到多个防堵控制效果适应度；按照所述多个防堵控制效果适应度对所述多个防堵控制参数进行聚类优选，获得防堵控制参数簇，所述防堵控制参数簇的簇中心为适应度最大的防堵控制参数；在所述防堵控制参数簇内进行交叉变异更新和迭代寻优评估，直至达到预设收敛要求，获得所述煅烧炉防堵协调控制参数。

本说明书通过后续对一种磷石膏煅烧炉智能防堵方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚知道本实施例中的一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述得比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

实施例二，基于与前述实施例中一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置相同的发明构思，如图2所示，本申请实施例提供了一种磷石膏煅烧炉智能防堵方法，所述方法包括：

获取目标磷石膏煅烧炉的构造设计信息，对所述构造设计信息进行关键位置识别，获得煅烧炉关键位置集合，基于所述煅烧炉关键位置集合进行监测需求分析，确定关键位置传感器需求参数集合；

磷石膏煅烧炉是一种用于对磷石膏进行煅烧处理的工业炉，通过目标磷石膏煅烧炉的设计图纸、结构模型、操作手册等，获取构造设计信息，这些信息包括炉体的尺寸、形状、内部结构等。对构造设计信息进行关键位置识别，关键位置为煅烧炉内部物料流动或反应过程中容易发生堵塞的区域，如进料口、煅烧区、出料口等，其中，进料口为物料进入炉内的入口，由于物料性质或供给不均匀，容易发生堵塞；煅烧区为煅烧反应最为剧烈的区域，温度较高，物料容易结块，导致堵塞；出料口为物料从炉内排出的出口，若物料未完全煅烧或粒度较大，容易造成堵塞。将这些关键位置汇总为煅烧炉关键位置集合。

进行监测需求分析，包括传感器类型分析、传感器规格分析，具体地，根据每个关键位置的特性选择合适的传感器类型，例如，在进料口需要使用流量传感器来检测物料流动状态，而在煅烧区需要温度传感器和压力传感器来监测物料反应情况和气体压力；根据每个关键位置的特性选择传感器的量程、灵敏度、精度和响应速度等规格，例如，在高温环境下工作的传感器需要具备高温耐受性，而用于检测物料流动的传感器则需要具备足够的灵敏度以识别流动变化。通过上述分析，最终形成针对煅烧炉关键位置的传感器需求参数集合。

按照所述关键位置传感器需求参数集合对所述煅烧炉关键位置集合分别进行监测网络部署，获得煅烧炉监测节点网络，基于所述煅烧炉监测节点网络采集获取煅烧炉关键位置工作数据流集合；

根据确定的传感器类型和规格，将传感器安装在煅烧炉的进料口、煅烧区、出料口等关键位置上，建立网络拓扑结构，将安装好的传感器连接到一个统一的监测网络中，对每个监测节点，即安装在关键位置的传感器，进行配置，配置过程包括设定传感器的采样频率、数据传输速率，以及为每个节点分配唯一的标识符，形成完整的煅烧炉监测节点网络。

监测节点网络部署完成后，每个传感器根据配置采集关键位置的实时数据，如温度、压力、流量等，通过对不同传感器采集到的数据进行汇总，形成完整的煅烧炉关键位置工作数据流集合，这些数据流包含时间序列信息，能反映煅烧炉的运行情况及潜在的堵塞风险，作为后续的分析基础。

根据所述煅烧炉监测节点网络构建节点数据处理模块集合，通过所述节点数据处理模块集合对所述煅烧炉关键位置工作数据流集合进行分布式堵塞评估，获得关键节点堵塞特征参数集合；

针对每个监测节点的数据流构建相应的数据处理模块，这些模块的主要任务是分析采集到的数据，识别出煅烧炉在关键位置可能发生的堵塞情况。具体地，根据节点采集的数据类型和数据特性进行节点数据处理模块设计，例如，图像数据需滤波以及卷积特征提取等，将多个数据处理模块进行集成，形成完整的节点数据处理模块集合，这个集合能够覆盖煅烧炉所有关键位置的数据处理需求，为整个煅烧系统的堵塞评估提供全面的数据支持。

通过节点数据处理模块集合，对煅烧炉关键位置工作数据流集合进行分布式堵塞评估，分布式评估意味着每个节点的数据处理模块可以在本地独立完成初步的数据分析，减少数据传输和集中处理的负担，具体地，每个节点的数据处理模块根据预处理后的数据，识别出潜在的堵塞特征，这些特征包括温度异常升高、压力突然下降、流量不稳定等，这些堵塞特征可以通过设定的阈值来判断是否存在异常，在节点本地，处理模块对识别出的堵塞特征进行局部评估，判断其严重程度和可能性，例如，如果某一段时间内温度持续超出正常范围，则评估其为高风险的堵塞特征，将多个节点的评估结果整合，获得关键节点堵塞特征参数集合。

构建煅烧炉堵塞特征树，基于所述关键节点堵塞特征参数集合与所述煅烧炉堵塞特征树进行关联匹配，确定煅烧炉堵塞原因特征参数；

获取与堵塞相关的特征因素信息，这些因素信息包括堵塞发生的位置、各个节点的堵塞风险参数，以及可能导致这些堵塞的具体原因。基于堵塞特征因素信息，构建煅烧炉堵塞故障库，该故障库记录了各种堵塞情况及其对应的原因，并通过拓扑结构将这些原因与实际发生的堵塞现象关联起来，例如，如果某一位置温度持续升高，则可能是由于物料过热或热量分布不均导致的堵塞。

定义顶节点，在特征树中，顶节点通常代表最严重或最广泛的堵塞情况，顶节点以下的各级节点表示更具体、更细化的堵塞原因，顶节点具体为煅烧炉堵塞这一顶层事件。

将堵塞故障库中的因素按照严重性或影响范围分为不同级别，构成一级、二级乃至更深层次的堵塞原因节点集合，这些节点之间通常存在因果关系或依赖关系，构成一个完整的煅烧炉堵塞特征树，通过特征树，可以更直观地分析和判断堵塞的成因。

使用特征匹配算法，将关键节点堵塞特征参数与特征树中的节点逐一比对，例如，如果某个节点的温度和压力参数同时出现异常，可以与特征树中相应的节点进行匹配，找出可能的堵塞原因，通过匹配算法找到最符合当前情况的堵塞原因节点，判定当前堵塞的具体原因，并将其标记为该节点的堵塞原因特征参数，这些参数反映了实际操作中的堵塞原因，可能包括设备老化、物料质量不合格、操作失误等。

触发防堵策略机制对所述煅烧炉堵塞原因特征参数和所述关键节点堵塞特征参数集合进行防堵控制分析，获得煅烧炉防堵协调控制参数，并基于所述煅烧炉防堵协调控制参数对所述目标磷石膏煅烧炉进行防堵预警控制。

自动调用事先设定的磷石膏煅烧炉防堵策略库，这个策略库包含了一系列针对不同堵塞情况的解决方案和应对措施，这些策略包括调整物料配比、优化煅烧参数、启动应急疏通设备等。根据当前检测到的堵塞原因特征参数，与策略库中的预设策略进行匹配，通过匹配算法，自动筛选出最适合当前堵塞情况的防堵策略方案，例如，如果某一位置因物料积聚而发生堵塞，则选择加大该位置的热量供给或提高该位置的物料流速来解决堵塞问题。

在确定防堵策略方案后，根据关键节点堵塞特征参数集合对该方案进行控制参数解析，确定这些控制参数的优化阈值范围，例如，根据历史数据确定一个最优的温度调节范围，在该范围内可以有效避免堵塞的发生，在优化阈值范围内进行参数的随机选取、聚类优选、交叉变异更新等操作，并通过防堵效果适应度函数评估，适应度函数可以是基于防堵效果的评估标准，包括防堵效率、成本、防堵质量等，确保选出的参数组合在实际应用中能够取得最佳防堵效果，根据适应度评估结果选择适应度最高的参数组合作为煅烧炉防堵协调控制参数。

进一步而言，所述根据所述煅烧炉监测节点网络构建节点数据处理模块集合，包括：

对所述煅烧炉监测节点网络中的各监测节点进行数据属性提取，获得节点采集数据属性信息集合；基于所述节点采集数据属性信息集合进行数据预处理步骤分析，确定节点数据预处理多通道集合；对所述各监测节点进行数据挖掘获取节点工作数据集，基于所述节点工作数据集构建节点堵塞评估模型集合；基于所述节点数据预处理多通道集合和所述节点堵塞评估模型集合，对所述各监测节点进行数据处理程序加载，构建所述节点数据处理模块集合。

每个监测节点会持续采集其所在位置的工作数据，这些数据包括温度、压力、物料流速、图像信息等各种类型，不同类型的数据具有不同的处理需求，因此需要根据数据的属性来确定适当的预处理方法，具体地，对每个节点采集到的数据进行属性识别，判断数据属于哪种类型，常见的数据类型包括时间序列数据（如温度和压力变化）、图像数据（如物料堆积图像），以及状态数据（如设备运行状态），根据属性识别结果获取节点采集数据属性信息集合，通过数据属性识别，可以明确如何对这些数据进行后续处理。

不同的数据类型，如时间序列数据、图像数据、状态数据等，需要不同的预处理方法，示例性地，对时间序列数据，预处理步骤包括去噪、平滑、差分处理、归一化等；对于图像数据，预处理步骤包括图像滤波、边缘检测、图像增强、卷积特征提取等，这些步骤有助于去除噪声并提取关键特征；对于状态数据，预处理步骤包括数据离散化、异常值检测和处理、缺失值填充等，以确保状态数据的连续性和准确性。

根据预处理步骤分析的结果，定义多个数据预处理通道，每个通道对应于一种或多种数据类型，并包括一系列具体的预处理步骤，例如，时间序列数据通道包括去噪、平滑、归一化等，图像数据通道包括滤波、卷积特征提取等，在定义好预处理通道后，为每个通道配置参数，包括滤波器的类型和大小、卷积核的尺寸、平滑窗口的大小等，在所有通道配置完成后，整合获得节点数据预处理多通道集合。

对各监测节点进行数据挖掘，包括特征提取、模式识别、异常检测，根据挖掘的特征，将数据集划分为不同的类别，如正常运行数据集、异常运行数据集等，并对每个数据集中的数据点进行标注，标明其对应的运行状态或堵塞风险等级，获取节点工作数据集。

根据节点数据的特征选择合适的评估模型，常用的模型包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等，使用节点工作数据集对选择的模型进行训练，使其能够识别并预测不同的运行状态及堵塞风险，训练过程进行多次迭代，以优化模型的准确性，通过交叉验证等方法评估模型的性能，并通过调整模型参数、选择最佳特征组合来优化模型表现，最终获得节点堵塞评估模型集合。

将节点数据预处理多通道集合与堵塞评估模型集合进行有机结合，形成完整的数据处理程序，该程序可以自动处理从监测节点收集的数据，并输出堵塞评估结果，将数据处理程序加载到各个监测节点的边缘计算设备上，使其能够实时处理采集到的数据，进行现场评估，形成所述节点数据处理模块集合。

进一步而言，所述基于所述节点工作数据集构建节点堵塞评估模型集合，包括：

根据所述节点采集数据属性信息集合，确定节点数据属性阈值集合，按照所述节点数据属性阈值集合分别对所述节点工作数据集进行异常值识别，获得节点异常工作属性数据集合；基于所述节点异常工作属性数据集合进行堵塞特征关联评估，确定异常数据堵塞风险评估参数集合；按照所述异常数据堵塞风险评估参数集合对所述节点工作数据集进行标识，得到节点工作堵塞评估数据集合；分别对所述节点工作堵塞评估数据集合进行堵塞评估训练，构建所述节点堵塞评估模型集合。

根据各个监测节点所采集的数据属性，分析每种属性的正常工作范围，确定每个数据属性的标准工作阈值，确定节点数据属性阈值集合，例如，进料口需要监测压力和温度，那么这些参数的标准工作阈值可以参考煅烧炉设计规格、行业标准或历史数据来设定。将采集到的节点工作数据与确定的节点数据属性阈值进行比较，如果某个节点的工作数据超出了其对应的数据属性阈值范围，该数据即被识别为异常值，将识别出来的异常值进行整合，获得节点异常工作属性数据集合。

从节点异常工作属性数据集合中提取相关特征，这些特征包括异常数据的类型、发生频率、持续时间、相关的操作条件等，使用统计方法或数据挖掘技术，如相关性分析、回归分析、聚类分析等，来评估异常数据与堵塞特征之间的关系，分析哪些异常数据特征与堵塞事件有显著关联，基于关联分析的结果，对每个异常数据的堵塞风险进行评估，例如，根据异常数据与堵塞事件的关联强度，为每个异常数据分配一个风险等级，如低风险、中风险或高风险，将评估结果汇总，形成异常数据堵塞风险评估参数集合，其中包含所有节点异常数据的风险评估结果。

根据异常数据堵塞风险评估参数集合，对节点工作数据集进行标识，具体来说，利用评估参数确定哪些节点工作数据符合或超出设定的风险阈值，例如，如果某个节点的压力数据超出预设的风险阈值，则将该数据标记为潜在的堵塞风险数据，这意味着对节点工作数据集进行分类和标记，得到一个新的带有标识的数据集合，即节点工作堵塞评估数据集合，这个集合包括所有被识别为存在堵塞风险的节点数据。

使用标识后的节点工作堵塞评估数据集合，准备训练数据集，训练数据集包括标识为堵塞风险的工作数据及其相关特征，以及这些特征对应的实际堵塞情况，选择适合的机器学习模型进行训练，例如决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等，使用节点工作数据集对选择的模型进行训练，使其能够识别并预测不同的运行状态及堵塞风险，训练过程进行多次迭代，以优化模型的准确性，通过交叉验证等方法评估模型的性能，并通过调整模型参数、选择最佳特征组合来优化模型表现，最终获得节点堵塞评估模型集合，该模型集合用于实时监测和评估节点的堵塞风险。

进一步而言，所述构建煅烧炉堵塞特征树，包括：

获取煅烧炉堵塞特征因素信息，所述煅烧炉堵塞特征因素信息包括堵塞节点位置、节点堵塞风险参数以及相应的堵塞生成原因；基于所述煅烧炉堵塞特征因素信息对磷石膏煅烧炉堵塞故障库进行关联拓扑标识，获得煅烧炉堵塞特征故障库；定义煅烧炉堵塞故障顶节点，基于所述煅烧炉堵塞故障顶节点对所述煅烧炉堵塞特征故障库进行堵塞故障原因分类，获得煅烧炉一级堵塞原因节点集合；基于所述煅烧炉一级堵塞原因节点集合进行堵塞特征级联性分析，构建所述煅烧炉堵塞特征树。

获取煅烧炉堵塞特征因素信息，包括堵塞节点位置、节点堵塞风险参数以及相应的堵塞生成原因，其中，堵塞节点位置为煅烧炉中可能发生堵塞的关键节点位置，例如进料口、煅烧区、出料口等；节点堵塞风险参数包括压力、温度、流量、速度等，这些参数具有正常运行条件下的阈值范围；堵塞生成原因包括物料积聚、设备磨损、操作不当等。

获取磷石膏煅烧炉堵塞故障库，该故障库包括历史记录中所有的堵塞故障事件，通过将获取的堵塞特征因素信息与故障库进行关联，标识出每种堵塞原因可能导致的具体节点堵塞位置和故障风险，根据关联结果，建立煅烧炉堵塞特征故障库，该故障库包括每种堵塞原因的描述、影响节点的位置、关联的风险参数。

定义煅烧炉堵塞故障顶节点，在特征树中，顶节点通常代表最严重或最广泛的堵塞情况，顶节点以下的各级节点表示更具体、更细化的堵塞原因，在本实施例中具体为煅烧炉堵塞这一顶层事件。基于顶节点，对故障库中的所有堵塞特征进行堵塞故障原因分类，将相似的堵塞原因归入相应的节点下，形成一级堵塞原因节点集合，这些一级节点代表堵塞的最大类原因，如温度控制不当、气体流动等。

从每个一级堵塞原因节点出发，追踪其可能导致的次级问题，例如，温度控制不当可能导致热源故障，而风机故障可能进一步影响气体流动问题，根据级联性分析结果，构建一个层级化的堵塞特征树，该特征树从顶节点开始向下扩展，逐层详细化，每一层都表示不同的堵塞原因及其相互关系。

进一步而言，所述构建所述煅烧炉堵塞特征树，包括：

对所述煅烧炉一级堵塞原因节点集合分别进行堵塞特征相关性分析，得到一级节点堵塞特征参数集合；基于所述一级节点堵塞特征参数集合进行故障原因细分关联，构建煅烧炉二级堵塞原因节点集合；对所述煅烧炉二级堵塞原因节点集合依次进行堵塞关联分析，直至获得煅烧炉K级堵塞原因节点集合，其中，K≥2；基于所述煅烧炉堵塞故障顶节点、所述煅烧炉一级堵塞原因节点集合和所述煅烧炉二级堵塞原因节点集合，直至所述煅烧炉K级堵塞原因节点集合进行级联式深度聚类，获得所述煅烧炉堵塞特征树。

获取每个一级堵塞原因节点的相关数据，涵盖其导致的具体堵塞问题，对照煅烧炉的实际监测数据，分析各一级节点的堵塞特征，包括不同节点在发生堵塞时的表现，如温度控制不当，可能会导致相关煅烧区发生结块堵塞、出料口粘壁堵塞等，如气体流动问题，可能导致气体分布不均、煅烧区域冷点堵塞等，根据分析结果得到一级节点堵塞特征参数集合。

基于一级节点堵塞特征参数集合，细分每个一级节点的堵塞特征，并关联到具体的原因，例如，出料口粘壁堵塞是炉温过高，煅烧区发生结块堵塞是炉温过低，根据关联结果，在一级节点下，添加二级堵塞原因节点，这些二级节点具体描述了一级原因下的不同堵塞模式。

通过分析各二级节点之间的关系，建立它们与更低级别节点，例如分析炉温过高如何导致不同类型的堵塞，将每个二级节点细分为三级节点，例如，如果二级节点表示温度过高导致出料口粘壁，可以进一步分析不同温度区间对粘壁程度的影响，以此类推，直到达到所需的K级节点，完成所有级别的节点分析后，形成完整的K级堵塞原因节点集合，K≥2，每个节点代表一个具体的堵塞原因，并包含其详细的描述和影响。

将一级、二级节点直到K级节点通过级联关系连接到顶节点，形成一个层次化的故障模型，每个节点通过明确的关联规则连接，展现从最底层故障到顶层原因的完整链条，对各级节点进行深度聚类，通过分析节点之间的相似性和关系，优化节点的层次结构，将优化后的所有节点及其关系以树形结构表示，生成煅烧炉堵塞特征树，特征树直观展示了从顶层原因到具体堵塞问题的层级结构。

进一步而言，所述获得煅烧炉防堵协调控制参数，包括：

触发防堵策略机制调用获取磷石膏煅烧炉防堵策略库；基于所述煅烧炉堵塞原因特征参数与所述磷石膏煅烧炉防堵策略库进行匹配，确定目标煅烧炉防堵策略方案；基于所述关键节点堵塞特征参数集合对所述目标煅烧炉防堵策略方案进行控制参数解析，获得防堵控制参数优化阈值；构建防堵效果适应度函数，基于所述防堵效果适应度函数在所述防堵控制参数优化阈值内进行全局寻优，获得所述煅烧炉防堵协调控制参数。

在检测到煅烧炉出现堵塞问题时自动触发防堵策略机制，用于调用预定义的磷石膏煅烧炉防堵策略库，防堵策略库包括一系列针对不同类型堵塞问题的防堵策略，防堵策略包含详细的防堵措施，如调整操作参数、优化工艺流程或增加设备维护等。

将堵塞原因特征参数与防堵策略库中的堵塞问题进行匹配，以找到与当前堵塞原因最相近的方案，基于匹配结果，确定最适合目标煅烧炉的防堵策略方案，作为目标煅烧炉防堵策略方案。

根据关键节点堵塞特征参数集合对目标煅烧炉防堵策略方案中的参数进行优化，以达到有效防堵的目标，具体地，通过分析关键节点堵塞特征，确定控制参数的优化阈值，例如，若关键节点的温度过高，则需要设定一个温度控制的上限阈值，基于特征参数和策略方案，确定各控制参数的防堵控制参数优化阈值，确保防堵策略的有效性。

构建防堵效果适应度函数，该适应度函数包括评估防堵策略效果的各项指标，如防堵效率、实施成本、防堵质量等，适应度函数可以综合考虑这些因素，以评估不同控制参数设置的效果。

在防堵控制参数优化阈值范围内，使用全局优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，对参数进行优化，并使用防堵效果适应度函数进行优化参数评估，具体地，在防堵控制参数优化阈值范围内随机生成初始控制参数组合，不断调整参数组合，计算适应度函数值，使其逐步接近最优解，当达到预设的收敛标准或迭代次数限制时，输出使适应度函数值最大化的控制参数组合，作为煅烧炉防堵协调控制参数，以实现最佳的防堵效果。

进一步而言，所述获得所述煅烧炉防堵协调控制参数，包括：

在所述防堵控制参数优化阈值内随机选取获得多个防堵控制参数，利用所述防堵效果适应度函数对所述多个防堵控制参数进行计算评估，得到多个防堵控制效果适应度；按照所述多个防堵控制效果适应度对所述多个防堵控制参数进行聚类优选，获得防堵控制参数簇，所述防堵控制参数簇的簇中心为适应度最大的防堵控制参数；在所述防堵控制参数簇内进行交叉变异更新和迭代寻优评估，直至达到预设收敛要求，获得所述煅烧炉防堵协调控制参数。

在优化阈值内随机生成多个防堵控制参数，可以使用均匀分布、正态分布或其他随机生成方法，确保参数组合具有代表性，使用预先构建的防堵效果适应度函数对每个随机生成的防堵控制参数进行评估，获得对应的适应度值，这个值表明该参数组合的防堵效果。

按照多个防堵控制效果适应度对多个防堵控制参数进行聚类优选，聚类优选适应度靠前的预设比例的控制参数，例如，前20%的控制参数，经过聚类获得防堵控制参数簇，防堵控制参数簇的簇中心为适应度最大的防堵控制参数。

确定防堵控制参数簇内的簇中心作为初始个体，设定交叉变异更新和迭代寻优的参数，包括交叉率、变异率和迭代次数等，从参数簇中随机选择多个个体进行交叉操作，交叉操作是生成新的个体，通过组合两个或多个个体的特征来创建新个体，对交叉产生的个体进行变异操作，以增加种群的多样性，变异可以改变个体的一部分特征，从而探索新的解空间，使用交叉变异后的个体替换原有的个体，形成新一代个体，通过适应度函数对新生成的防堵控制参数计算适应度值，表征每个个体在实际防堵控制中表现的优劣，根据适应度值选择优质个体进入下一轮迭代，重复进行交叉变异更新和适应度评估的过程，逐步优化防堵控制参数，设定收敛标准，如适应度值变化小于设定阈值，或迭代次数达到上限等，当达到收敛标准时，停止迭代过程，获得最终的煅烧炉防堵协调控制参数，这个参数在优化过程中表现出最佳的防堵效果。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置，其特征在于，所述装置包括：

监测需求分析模块，所述监测需求分析模块用于获取目标磷石膏煅烧炉的构造设计信息，对所述构造设计信息进行关键位置识别，获得煅烧炉关键位置集合，基于所述煅烧炉关键位置集合进行监测需求分析，确定关键位置传感器需求参数集合；

工作数据流获取模块，所述工作数据流获取模块用于按照所述关键位置传感器需求参数集合对所述煅烧炉关键位置集合分别进行监测网络部署，获得煅烧炉监测节点网络，基于所述煅烧炉监测节点网络采集获取煅烧炉关键位置工作数据流集合；

分布式堵塞评估模块，所述分布式堵塞评估模块用于根据所述煅烧炉监测节点网络构建节点数据处理模块集合，通过所述节点数据处理模块集合对所述煅烧炉关键位置工作数据流集合进行分布式堵塞评估，获得关键节点堵塞特征参数集合；

关联匹配模块，所述关联匹配模块用于构建煅烧炉堵塞特征树，基于所述关键节点堵塞特征参数集合与所述煅烧炉堵塞特征树进行关联匹配，确定煅烧炉堵塞原因特征参数；

防堵预警控制模块，所述防堵预警控制模块用于触发防堵策略机制对所述煅烧炉堵塞原因特征参数和所述关键节点堵塞特征参数集合进行防堵控制分析，获得煅烧炉防堵协调控制参数，并基于所述煅烧炉防堵协调控制参数对所述目标磷石膏煅烧炉进行防堵预警控制；

所述分布式堵塞评估模块，包括如下步骤：

对所述煅烧炉监测节点网络中的各监测节点进行数据属性提取，获得节点采集数据属性信息集合；

基于所述节点采集数据属性信息集合进行数据预处理步骤分析，确定节点数据预处理多通道集合；

对所述各监测节点进行数据挖掘获取节点工作数据集，基于所述节点工作数据集构建节点堵塞评估模型集合；

基于所述节点数据预处理多通道集合和所述节点堵塞评估模型集合，对所述各监测节点进行数据处理程序加载，构建所述节点数据处理模块集合；

所述分布式堵塞评估模块，包括如下步骤：

根据所述节点采集数据属性信息集合，确定节点数据属性阈值集合，按照所述节点数据属性阈值集合分别对所述节点工作数据集进行异常值识别，获得节点异常工作属性数据集合；

基于所述节点异常工作属性数据集合进行堵塞特征关联评估，确定异常数据堵塞风险评估参数集合；

按照所述异常数据堵塞风险评估参数集合对所述节点工作数据集进行标识，得到节点工作堵塞评估数据集合；

分别对所述节点工作堵塞评估数据集合进行堵塞评估训练，构建所述节点堵塞评估模型集合。

2.如权利要求1所述的一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置，其特征在于，所述关联匹配模块，包括如下步骤：

获取煅烧炉堵塞特征因素信息，所述煅烧炉堵塞特征因素信息包括堵塞节点位置、节点堵塞风险参数以及相应的堵塞生成原因；

基于所述煅烧炉堵塞特征因素信息对磷石膏煅烧炉堵塞故障库进行关联拓扑标识，获得煅烧炉堵塞特征故障库；

定义煅烧炉堵塞故障顶节点，基于所述煅烧炉堵塞故障顶节点对所述煅烧炉堵塞特征故障库进行堵塞故障原因分类，获得煅烧炉一级堵塞原因节点集合；

基于所述煅烧炉一级堵塞原因节点集合进行堵塞特征级联性分析，构建所述煅烧炉堵塞特征树。

3.如权利要求2所述的一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置，其特征在于，所述关联匹配模块，包括如下步骤：

对所述煅烧炉一级堵塞原因节点集合分别进行堵塞特征相关性分析，得到一级节点堵塞特征参数集合；

基于所述一级节点堵塞特征参数集合进行故障原因细分关联，构建煅烧炉二级堵塞原因节点集合；

对所述煅烧炉二级堵塞原因节点集合依次进行堵塞关联分析，直至获得煅烧炉K级堵塞原因节点集合，其中，K≥2；

基于所述煅烧炉堵塞故障顶节点、所述煅烧炉一级堵塞原因节点集合和所述煅烧炉二级堵塞原因节点集合，直至所述煅烧炉K级堵塞原因节点集合进行级联式深度聚类，获得所述煅烧炉堵塞特征树。

4.如权利要求1所述的一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置，其特征在于，所述防堵预警控制模块，包括如下步骤：

触发防堵策略机制调用获取磷石膏煅烧炉防堵策略库；

基于所述煅烧炉堵塞原因特征参数与所述磷石膏煅烧炉防堵策略库进行匹配，确定目标煅烧炉防堵策略方案；

基于所述关键节点堵塞特征参数集合对所述目标煅烧炉防堵策略方案进行控制参数解析，获得防堵控制参数优化阈值；

构建防堵效果适应度函数，基于所述防堵效果适应度函数在所述防堵控制参数优化阈值内进行全局寻优，获得所述煅烧炉防堵协调控制参数。

5.如权利要求4所述的一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置，其特征在于，所述防堵预警控制模块，包括如下步骤：

在所述防堵控制参数优化阈值内随机选取获得多个防堵控制参数，利用所述防堵效果适应度函数对所述多个防堵控制参数进行计算评估，得到多个防堵控制效果适应度；

按照所述多个防堵控制效果适应度对所述多个防堵控制参数进行聚类优选，获得防堵控制参数簇，所述防堵控制参数簇的簇中心为适应度最大的防堵控制参数；

在所述防堵控制参数簇内进行交叉变异更新和迭代寻优评估，直至达到预设收敛要求，获得所述煅烧炉防堵协调控制参数。

6.一种磷石膏煅烧炉智能防堵方法，其特征在于，所述方法基于权利要求1-5任一项所述的一种磷石膏煅烧炉智能防堵装置实施，所述方法包括：

获取目标磷石膏煅烧炉的构造设计信息，对所述构造设计信息进行关键位置识别，获得煅烧炉关键位置集合，基于所述煅烧炉关键位置集合进行监测需求分析，确定关键位置传感器需求参数集合；

按照所述关键位置传感器需求参数集合对所述煅烧炉关键位置集合分别进行监测网络部署，获得煅烧炉监测节点网络，基于所述煅烧炉监测节点网络采集获取煅烧炉关键位置工作数据流集合；

根据所述煅烧炉监测节点网络构建节点数据处理模块集合，通过所述节点数据处理模块集合对所述煅烧炉关键位置工作数据流集合进行分布式堵塞评估，获得关键节点堵塞特征参数集合；

构建煅烧炉堵塞特征树，基于所述关键节点堵塞特征参数集合与所述煅烧炉堵塞特征树进行关联匹配，确定煅烧炉堵塞原因特征参数；

触发防堵策略机制对所述煅烧炉堵塞原因特征参数和所述关键节点堵塞特征参数集合进行防堵控制分析，获得煅烧炉防堵协调控制参数，并基于所述煅烧炉防堵协调控制参数对所述目标磷石膏煅烧炉进行防堵预警控制。