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WSN中基于灰靶理論的鍋爐泄露狀態(tài)評估

文檔作者：滕志軍許建軍張青張明儒郭素陽文檔來源： 1．東北電力大學(xué)信息工程學(xué)院 2．東南大學(xué)軟件學(xué)院		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時間： 2021年11月18日
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第39卷第5期
2016年10月
電子器件
Chinese Journal of Electron Devices
Vo1．39 No．5
Oct．2016
Boiler Leaked State Assessment Based on
Grey Target Theory in W SN
TENG 咖 p，XU Jianjun ，ZHANG Qinf,ZHANG Mingru ，GUO Suyang
(1．Department ofInformation Engineering，Northeast Dianli University，Jilin Jilin 132012，China；
2．College ofSoftware Engineering，Southeast University，Suzhou Jiangsu 215000，China)
Abstract：For the problem of state assessment for power plant boiler leak，a boiler state line identification assess—
ment method is proposed．This method introduces the gray target theory into the state boiler leaked state assess—
ment，first to design a power plant boiler—line monitoring system based on ZigBee，then monitored gas leak data and
analysed them to give the state of the boiler leaked assessment algorithm steps，and finally given the different meth—
ods according to the disclosure of the extent of boiler stage in order to predict the state of the boiler leaks．Experi—
ments show that the proposed method can effectively solve boiler state identification problems without standard fault
model，for boiler state providing a new way to assess．
Key words：power plant boiler；ZigBee；grey system；grey target theory
EEACC：6150P doi：10．3969／j．issn．1005-9490．2016．O5．029
WSN中基于灰靶理論的鍋爐泄露狀態(tài)評估
滕志軍 ，許建軍 ，張 青 ，張明儒 ，郭素陽
(1．東北電力大學(xué)信息工程學(xué)院，吉林吉林132012；2．東南大學(xué)軟件學(xué)院，江蘇蘇州215000)
摘 要：針對電廠鍋爐泄露狀態(tài)評估問題，提出一種鍋爐狀態(tài)的在線識別評估方法。該方法將灰色系統(tǒng)中的灰靶理論引入到
電廠鍋爐泄露狀態(tài)評估中，首先設(shè)計(jì)一種基于ZigBee的電廠鍋爐在線監(jiān)測系統(tǒng)；然后將監(jiān)測到的泄露氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，給出
鍋爐泄露狀態(tài)評估的算法步驟；最后根據(jù)鍋爐狀態(tài)按泄露程度的不同給出鍋爐分級的方法，來預(yù)測其鍋爐泄露的狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)表
明，提出的方法能夠有效地解決在沒有標(biāo)準(zhǔn)故障模型的情況下鍋爐狀態(tài)識別的問題，為鍋爐狀態(tài)評估提供了一種新途徑。
關(guān)鍵詞：電廠鍋爐；ZigBee；灰色系統(tǒng)；灰靶理論
中圖分類號：TM41 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1OO5—9490【2016)05一n66—04
近年來，隨著國民經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，暴露的環(huán)
境問題日益突出，諸如人們較為關(guān)注的霧霾天氣，
霧霾是由于燃煤鍋爐排放的二氧化硫、氮氧化物和
可吸人顆粒物等污染物引起的。同時由于鍋爐設(shè)
備體積大和頻繁使用，使得設(shè)備老化，易出現(xiàn)故障，
產(chǎn)生大量危害氣體，給生產(chǎn)生活和環(huán)境帶來巨大的
損失和破壞 J。
針對上述問題，傳統(tǒng)的方案是直接采用工作人員
定期去現(xiàn)場檢查，這樣需要大量人力和物力，并很難
及時找出故障點(diǎn)。本文設(shè)計(jì)一種基于ZigBee的監(jiān)測
系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，省去了布線的麻煩，非常適合于
電廠復(fù)雜環(huán)境下的監(jiān)測。由于灰色系統(tǒng)理論以“部分
項(xiàng)目來源：國家自然基金項(xiàng)目(51277023)
收稿日期：2015—10～12 修改日期：2015—1卜26
信息已知，部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確
定性系統(tǒng)為研究對象，主要通過對“部分”已知信息的
生成、開發(fā)，提取有價值的信息，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)運(yùn)行行
為、演化規(guī)律的正確描述和有效監(jiān)控。在鍋爐故障預(yù)
測方面，國內(nèi)外學(xué)者采用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色預(yù)測等
分析方法b ]，而沒有運(yùn)用灰靶理論。鑒于此，本文將
灰靶理論引入到鍋爐狀態(tài)評估中，可以大大減少電廠
鍋爐事故的發(fā)生，對生產(chǎn)生活有著重要的意義。
1 灰靶理論原理
灰靶理論由我國鄧聚龍教授首次提出，包括灰
決策和灰評估理論 ，其理論是在沒有預(yù)先給定的
第5期 滕志軍，許建軍等：WSN中基于灰靶理論的鍋爐泄露狀態(tài)評估 1 167
標(biāo)準(zhǔn)模式的條件下設(shè)定一個灰靶，運(yùn)用灰靶理論在
灰靶中找到標(biāo)準(zhǔn)模式下的靶心，進(jìn)而將系統(tǒng)監(jiān)測到
的氣體指標(biāo)模式與標(biāo)準(zhǔn)靶心進(jìn)行比較，得m灰關(guān)聯(lián)
差異信息△ ( )，最后經(jīng)由等級劃分確定評估等
級 。結(jié)合本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，當(dāng)氣體濃度變化越大，鍋
爐發(fā)生的可能就越大，因此選取當(dāng)前每種氣體濃度
的最大值構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)模式；然后各模式與標(biāo)準(zhǔn)模式一
起構(gòu)成灰靶，則標(biāo)準(zhǔn)模式便是灰靶的靶心，靶心度
(即靶心接近度)則是由每一個灰關(guān)聯(lián)差異信息空
間的模式與靶心的灰關(guān)聯(lián)度計(jì)算得出；最后根據(jù)靶
心度可以對鍋爐設(shè)備進(jìn)行模式狀態(tài)的識別，同時可
以對設(shè)備進(jìn)行分級以及模式評優(yōu)等。
1．1 建立標(biāo)準(zhǔn)模式
取 為設(shè)備的第i個狀態(tài)模式，f(k)為所有狀
態(tài)模式下設(shè)備的第k個狀態(tài)參數(shù)序列，則建立狀態(tài)
參數(shù)序列：
= { (1) (2)，? )}
其中{ )ef~[k∈{1，2，3，?，n)，i∈，={1，2，3，?，m}}；
則指標(biāo)模式序列廠(助為：
( ={ ( ( )，?， (動)
其中，{ ( )∈f(k)li∈l，={1，2，3，?，m})。
根據(jù)指標(biāo)的極性通常劃分為極大值極性、極小值
極性和適中值極性3種。令POL(max)、POL(min)、
POL(men)分別表示極大值極性、較小值極性、適rf1值
極性，則當(dāng)POL f(k)=POL max)，取
( =maxf(k)， ( )∈f(k)；
當(dāng)POLf(k)=POL(rain)，取
( =minf(k)， ( ∈f(k)；
當(dāng)POL f(k1=POL(me ，取
fo( )=U (指定值)，Z(k)∈f(k)；
則稱序列fo=(fo(1),fo(2)，?'I廠n(n))為設(shè)備的靶心，即
標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)模式。
1．2 靶心系數(shù)與靶心度計(jì)算
對狀態(tài)進(jìn)行灰靶變換，記靶心系數(shù)為
( —min rn!n Ao,(k )+p max maxAoi(k) (
( ) ( — ( 1)
式中；P E[o，1]；A。 ( )表示待評估序列 與靶心fo
之間的灰關(guān)聯(lián)差異信息。稱7( )為 的靶心度，
滿足
( )= Σy( ( ) ( ) (2)
它代表各模式接近靶心(標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)模式)的程
度，即靶心接近度。
1．3 設(shè)備狀態(tài)的等級劃分
依據(jù)灰色理論平衡原理以及最小信息原理，將
設(shè)備評估對象進(jìn)行劃分等級，在(0—1)按1／10比例
劃分為[0．9，1]，[0．8，0．9]，?，[0，0．1]。根據(jù)設(shè)備
的狀態(tài)序列參數(shù)與靶心度的接近程度確定所處的
等級。從而判斷當(dāng)前設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。
2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
電廠鍋爐在線監(jiān)測系統(tǒng)主要是由鍋爐環(huán)境檢測
設(shè)備、ZigBee發(fā)送和接受設(shè)備 ”、終端監(jiān)測中心3
部分組成(如圖1)。鍋爐環(huán)境檢測設(shè)備通過傳感器
采集數(shù)據(jù)并處理，并將處理后的數(shù)據(jù)由ZigBee終端
模塊發(fā)送出去，再經(jīng)多次ZigBee無線路由模塊轉(zhuǎn)發(fā)，
最終由終端監(jiān)測中心接收并處理。本系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)
3個功能，即鍋爐環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時檢測，鍋爐各
種環(huán)境數(shù)據(jù)無線實(shí)時傳輸和終端數(shù)據(jù)分析功能。
終端檢測中心
3灰靶理論在鍋爐狀態(tài)評估中的應(yīng)用 萎 囂
對鍋爐監(jiān)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得}}J鍋爐的狀 爐的狀態(tài)，對靶心度分級。最后對未知參數(shù)的分析
1168 電 子 器件 第39卷
預(yù)測得出其它鍋爐的狀態(tài)。
3．1 選取鍋爐狀態(tài)指標(biāo)
正常鍋爐運(yùn)行時，鍋爐周圍的參數(shù)，如各種氣體，
露發(fā)生，周圍的參數(shù)就會發(fā)生變化，根據(jù)鍋爐泄露的不
同各個參數(shù)有不一樣的影響，這里取鍋爐泄露所產(chǎn)生的
(H 0，SO：，H：S，SO，，CO ，H：，C0)7種氣體為特征氣體，
溫度，濕度等應(yīng)該與大氣中的一樣，但當(dāng)鍋爐一旦有泄 取8個監(jiān)測節(jié)點(diǎn)，其泄露故障漠式序列如表1所示。
表1 鍋爐狀態(tài)指標(biāo)模式序列(單位mghn31e表示指數(shù)部分)
表1中，濃度是指單位體積中標(biāo)所占的含量的
比例。根據(jù)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)n ，每種氣體均小于
其日平均限定值。對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：
當(dāng)k=l時，對應(yīng)H 0百分含量，具有最大值極
性POL f㈣=POL(max)，fo(1)=maxf~(1)=max{fl(1)，
(1)，? (1)1=max{37，36，38，41，35，34，41，38}=41
同理(H ，s0 ，H：S，CO2，SO，，CO)也都具
有極大值極性：
廠0(2)=maxf／(2)=19e一3；fo(3) maxZ(3) 24e一3
(4)=max (4)=15e一3；fo(5)=maxf~(5)：56e+1
廠0(6)=maxf~(6)=14e一3；fo(7) maxf~(7) 15e一3
丟失記錄和檢修記錄都應(yīng)該是最大值序列，考
慮到實(shí)際情況，設(shè)這兩個指標(biāo)的最大值為1，則
k=8時，對應(yīng)丟失記錄 (8)=maxf~(8)=1
k=9時，對應(yīng)的檢修記錄廠0(9)=m x (9)=1
因此標(biāo)準(zhǔn)模式序列
廠0={廠0(1) (2)，? (9))={41，19e一3，24e一3，15e一3，
56e+1，14e一3，15e一3，1，1)
3．2 灰靶變換
以吉林市某電廠鍋爐某個時刻數(shù)據(jù)位設(shè)別模
式序列
廠：{33，16e一3，22e一3，1le一3，54e+1，9e一3，12e一3，0，0}
針對上述序列進(jìn)行灰靶變換，定義 ]為變
換，即
則得出：
[fo]= 0={1，1，1，1，1，1，1，1，1)
]= = 33=0
．805=X1(1)
同理有：
(2)]=0．842= (2)，
(3)】=0．917= (3)，
[ (4)]=0．733=X1(4)，
(5)]=0．964= 1(5)，
(6)】=0．643= 。(6)，
(7)】=0．800=X1(7)，
r[fl (8)]=0．000= (8)，
(9)】=0．000= (9)，
即：r[A 】= 1= (1)， 1(2)，?， (9)】={0．805，0．842，
0．917，0．733，0．964，0．643，0．800，0．000，0．000}
3．3 靶心度的計(jì)算
差異信息空間為
△。 (動=IX0 )一 (動I=l1一 )l keK={1，2，?，9}
則△o1={0．195，0．158．，0．083，0．267，0．036，0．357，
0．200，1．000，1．000}
maxmaxAo· ) m xⅡ xI1一 ·@)I 1
叫n rnkinAm(k) min~nll— -( l 0．036
則根據(jù)式(1)
， ? ? 、HllinⅡ n札 ∞)= △o1 )+pma．xmaxAol )
廠
式中：P為分辨系數(shù)，P e[o，1]。通常情況下，P=0．5
表示對差異信息空間的上界值和下界值具有相同
的偏好，可得
y(x。(1)， (1))=0．77 1，y(x。(2)， (2)) 0．8 14，
y(x。(3)， (3))=0．9 1 8，y(x。(4)， (4))：O．699，
y(x0(5)， (5))=1．000，y(x0(6)， (6)) O．625，
y(x。(7)， )=0．765，y(x0(8)， (8))=0．357，
( 。(9)， (9))=0．357

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