[发明专利]一种用于电解槽极板故障的预警方法及检测装置

权利要求书

1.一种用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，包括：

步骤S1、获取电解槽极板的红外热图像和位置信息，提取极板对应像素区的温度信息；

步骤S2、由所述温度信息，计算极板温度的置信区间，并确认所述极板的温度在所述置信区间内；

步骤S3、基于所述极板的历史温度数据序列，构建预测极板温度的灰色预测模型；

步骤S4、基于所述灰色预测模型，结合所述位置信息，对所述极板的温度变化量及变化率进行模糊分析，实现对极板故障的检测和预警。

2.如权利要求1所述的用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，步骤S1中获取电解槽极板的红外热图像和位置信息，提取极板对应像素区的温度信息包括：

步骤S11、以电解槽阵列的宽度方向为x轴、长度方向为y轴建立直角坐标系；

步骤S12、基于行车的导轨上设置的触点开关，以获取电解槽的x值；

步骤S13、基于所述行车的激光测距仪测量得到的行车与电解槽阵列边缘之间的距离，确定y值；

步骤S14、基于所述x值和所述y值，确定当前电解槽的位置信息，并结合电解槽内极板数量，确定所述红外热图像上电解槽内各极板对应的像素区域。

3.如权利要求1所述的用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，步骤S2中在计算极板温度的置信区间前，先对当前电解槽的遮布情况进行判断，包括：

处理所述红外热图像，获取当前电解槽热图像的平均灰度值；

将所述平均灰度值与设定的灰度阈值进行比较，根据比较结果确定当前电解槽的遮布状态。

4.如权利要求3所述的用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，步骤S2中计算极板温度的置信区间包括：

步骤S21、提取当前电解槽内每块极板对应像素区的温度信息，由所述温度信息计算每块极板的平均温度值；

步骤S22、基于设定的置信水平，以及所述平均温度值，分别计算不同遮布状态下电解槽内极板温度的置信区间。

5.如权利要求1所述的用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，步骤S3中构建所述灰色预测模型包括：

步骤S31、分别采集当前电解槽内每块极板的历史温度数据，并建立各极板对应的历史温度数据序列；

步骤S32、将所述历史温度数据序列中的历史温度数据进行累加，得到累加数据序列，基于该累加数据序列，建立一阶线性微分方程；

步骤S33、对所述一阶线性微分方程离散化，并采用最小二乘法求取参数向量；

步骤S34、基于所述一阶线性微分方程和所述参数向量，构建得到灰色预测模型。

6.如权利要求1或5所述的用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，所述灰色预测模型为：

其中，k为自然正整数，x(k+1)为极板温度的短期预测值，X(k),X(k+1)为历史温度数据序列的累加数据序列，a为发展灰数，u为内生控制灰色数。

7.如权利要求1或5所述的用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，步骤S4包括：

步骤S41、基于所述灰色预测模型，获取所述极板的短期温度预测值；

步骤S42、由所述短期温度预测值与所述极板的当前实测值，获取所述极板的预测变化量；

步骤S43、对所述预测变化量微分，计算所述预测变化量的变化率；

步骤S44、由所述预测变化量和所述变化率，对极板故障进行模糊推理预警。