[发明专利]一种基于在线学习的工业锅炉温度数据采集方法

说明书

本发明公开了一种基于在线学习的工业锅炉温度数据采集方法，包括：通过互联网平台将多个同种型号同一运行模式的工业锅炉连接起来；设定采集工业锅炉温度值的间隔时间T；以间隔时间T为间隔采集目标工业锅炉的温度值，得到温度值K1；在线通过互联网平台获取同种型号同一运行模式的工业锅炉采集的同一时期刻点采集的工业锅炉温度值Kt1、Kt2、…、Ktn，并将所述工业锅炉温度值Kt1、Kt2、…、Ktn求平均值得到温度值Kt；将温度值K1与温度值Kt进行对比，当K1‑Kt≥0.1*Kt时，则标记温度值K1；以两倍的间隔时间T进行下一次采集，得到工业锅炉温度值K2，当K2‑K1≤0.1*Kt时，将温度值K2作为采集的温度数据，删除标记的温度值K1。该方法可用于工业自动化领域。

技术领域

本发明涉及工业自动化技术领域，特别涉及一种基于在线学习的工业锅炉温度数据采集方法。

背景技术

工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。

对于工业锅炉行业来说，工业大数据的应用更加突出，由于工业锅炉需要不停的对其锅炉内的温度进行监控，同时，这些温度数据也会作为工业大数据存储起来，对于锅炉的工作状态评估，维护的时间节点的选择，寿命的预测都起到十分重要的作用。现有的工业锅炉的温度采集方法，一般是设定单位时间，采集模块以单位时间为间隔对工业锅炉的温度进行采集。但是，由于工业锅炉长期在高温中运行，而且工业锅炉运行的环境复杂，干扰因素很多，容易存在很多噪音数据，这样不加选择的一味采集，则会对整个大数据造成影响，造成后期数据应用和数据挖掘的造成影响。

发明内容

本发明的目的是：提供一种基于在线学习的工业锅炉温度数据采集方法，提高采集的温度数据的准确度。

本发明解决其技术问题的解决方案是：一种基于在线学习的工业锅炉温度数据采集方法，包括：

步骤1、通过互联网平台将多个同种型号同一运行模式的工业锅炉连接起来；

步骤2、设定采集工业锅炉温度值的间隔时间T；

步骤3、以间隔时间T为间隔采集目标工业锅炉的温度值，得到温度值K1；

步骤4、在线通过互联网平台获取同种型号同一运行模式的工业锅炉采集的同一时期刻点采集的工业锅炉温度值Kt1、Kt2、…、Ktn，并将所述工业锅炉温度值Kt1、Kt2、…、Ktn求平均值得到温度值Kt；

步骤5、将温度值K1与温度值Kt进行对比，当K1-Kt≥0.1*Kt时，则标记温度值K1；

步骤6、以两倍的间隔时间T进行下一次采集，得到工业锅炉温度值K2，当K2-K1≤0.1*Kt时，将温度值K2作为采集的温度数据，删除标记的温度值K1。

进一步，在步骤6后还包括：

步骤7、当删除标记的温度值K1后，以一倍的间隔时间T进行下一次采集。

进一步，在步骤5中，当K1-Kt＜0.1*Kt时,则将温度值K1作为采集的温度数据。

本发明的有益效果是：本发明创造通过在线获取同种型号同一运行模式的工业锅炉在同一时期刻点采集得到的温度值，并求平均值作为参考温度值，通过参考温度值和延长采集的间隔时间，来判定噪音数据，并将噪音数据去除，有利于提高采集的温度数据的准确度。

附图说明