[发明专利]一种基于决策树系统的锅炉除尘除灰设备故障预警方法

权利要求书

1.一种基于决策树系统的锅炉除尘除灰设备故障预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)、获取锅炉房环境与锅炉运行参数数据A，再获取锅炉除尘除灰设备故障临界值B，根据数据A和临界值B中的相互学习速度对应出误差率表t，将误差率表t中的数值量化为0-1之间的小数后建立除尘除灰设备故障误差率表T；

步骤(2)：根据步骤(1)中的除尘除灰设备故障误差率表T作为决策树系统骨架，建立决策树系统，同时获取工作人员人工判断锅炉除尘除灰设备故障高低值的历史数据建立对照系统，将决策树系统与对照系统进行逻辑匹配；

步骤(3)：通过电子传感器获取实时锅炉除尘除灰设备数据，并传输至决策树系统，决策树系统反复训练后得到除尘除灰设备故障高低值概率P；

步骤(4)：决策树系统判断除尘除灰设备故障高低值概率P的大小，如果P大于0.8，则说明锅炉除尘除灰设备出现故障，决策树系统将结果传输给中控台，中控台给出报警提示；如果P小于0.8，则说明锅炉除尘除灰设备正常，中控台不会给出报警提示；

步骤(5)：锅炉工作人员得到中控台发出的报警提示后，对锅炉实际除尘除灰设备情况进行确认，如果确认后锅炉除尘除灰设备正常则说明决策树系统判断错误，此时锅炉工作人员将正确结果输入给对照系统，此时将对照系统再次与决策树系统逻辑匹配后修正决策树系统；如果确认后锅炉除尘除灰设备出现故障则说明决策树系统判断正确；

步骤(6)：重复步骤(3)-(5)，如此不断循环不断修正决策树系统直到决策树系统判断准确，不再需工作人员人工判断锅炉除尘除灰设备故障情况。

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树系统的锅炉除尘除灰设备故障预警方法，其特征在于，在步骤(2)中决策树系统的公式满足：

$\frac{{\mathrm{dX}}_S}{dt}=(1-f_p)b_H{X}_{BH}-k_h\left(\frac{\frac{X_S}{X_{BH}}}{K_X+\frac{X_S}{X_{BH}}}\right)\left(\frac{S_O}{K_{OH}+S_O}\right)X_{BH};$

其中：X_S为反馈积分，X_BH为卷积常数，K_X为逆反馈层数，S_O为矢量卷积常数，K_OH为定义向量常数集，f_p为子集概率，b_H为计数次数，K_h为判断误差计数。