【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，具体是一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统及方法。
技术介绍
1、随着全球对环境保护的重视程度不断提高，各国纷纷出台严格的环保政策和法规来控制废弃物的排放和处置。对于飞灰这种含有重金属和有机污染物的危险废物，其资源化利用过程必须受到严格监管。
2、此外，飞灰中含有硅、铝、钙等多种有价值的成分。检测飞灰资源化产品可以优化利用这些成分，精确评估产品质量，使飞灰在建筑材料、道路材料等领域得到更高效的利用。检测产品中有害物质的含量，如重金属、放射性物质等，也能够保障公众免受潜在的健康危害。
3、在飞灰资源化产品检测过程中，由于飞灰在生产和储存过程中可能存在成分不均匀，取样时难以充分代表整体样品，便会导致检测结果偏差；此外，在取样时，选取的部分难以代表整个区域，且忽视了其他成分的影响，也会使得检测数据缺少代表性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统及方法，以解决现有技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，该系统包括：数据采集模块、数据处理模块、模型分类模块以及代表值计算模块；
3、所述数据采集模块用于部署传感器采集飞灰资源化产品特性数据并存储到数据库；所述数据处理模块用于识别和处理数据中的缺失值与异常值，利用时间序列模型提升数据质量；所述模型分类模块用于对不同部署点的时间序列模型进行分类；所述代表值计算模块
4、所述数据采集模块的输出端与所述数据处理模块的输入端相连接；所述数据处理模块的输出端与所述模型分类模块的输入端相连接；所述模型分类模块的输出端与所述代表值计算模块的输入端相连接。
5、所述数据采集模块包括：传感器部署单元、数据采集单元、数据库单元；
6、所述传感器部署单元用于在多个位置部署物联网传感器；所述数据采集单元用于按照设定时间间隔采集飞灰资源化产品特性数据；所述数据库单元用于构建数据库存储数据为后续分析提供原始数据；
7、所述传感器部署单元的输出端与所述数据采集单元的输入端相连接；所述数据采集单元的输出端与所述数据库单元的输入端相连接；所述数据库单元的输出端与所述数据处理模块的输入端相连接。
8、所述数据处理模块包括：初步处理单元、时序模型单元以及数据处理单元；
9、所述初步处理单元用于识别并初步处理数据中的缺失值和异常值；所述时序模型单元用于根据初步处理后的数据构建时间序列模型；所述数据处理单元用于根据时间序列模型进一步插补和替换数据；
10、所述初步处理单元的输出端与所述时序模型单元的输入端相连接；所述时序模型单元的输出端与所述数据处理单元的输入端相连接；所述数据处理单元的输出端与所述模型分类模块的输入端相连接。
11、所述模型分类模块包括：初步分类单元、聚类数设置单元以及模型分类单元；
12、所述初步分类单元用于根据自回归项和移动平均项阶数对模型初步分类；所述聚类数设置单元用于设置k-means聚类模型的聚类数；所述模型分类单元用于根据k-means聚类对模型参数向量分类，将不同部署点的模型归为不同类别；
13、所述初步分类单元的输出端与所述聚类数设置单元的输入端相连接；所述聚类数设置单元的输出端与所述模型分类单元的输入端相连接；所述模型分类单元的输出端与所述代表值计算单元的输入端相连接。
14、所述代表值计算模块包括：代表值计算单元；
15、所述代表值计算单元用于根据模型分类结果，计算不同部署点产品特性的代表值，综合不同类别模型所属部署点的特性平均值和模型数量等进行加权计算。
16、一种用于飞灰资源化产品的智能化检测方法，该方法包括以下步骤：
17、step1、部署物联网传感器，设置采集时间间隔，构建数据库收集各部署点不同时刻的飞灰资源化产品特性数据；
18、step2、对缺失值线性插值、识别异常值并处理，构建arma模型插补缺失值和替换异常值；
19、step3、按阶数初步分类arma模型，再使用k-means聚类对模型参数向量分类，从而将模型分为相应类别；
20、step4、根据不同类别模型所属部署点的特性平均值和模型数量，计算不同部署点产品特性的代表值。
21、在步骤step1中，根据待检测的飞灰资源化产品特性[c1,c2,…,cu]，选择相应的物联网传感器进行部署；选择多个物联网传感器部署点：[d1,d2,…,dv]；
22、其中，u为正整数，表示飞灰资源化产品特性的数量；cu表示第u个飞灰资源化产品特性；v为正整数，表示物联网传感器部署点数量；dv表示第v个物联网传感器部署点；
23、设置传感器采集数据时间间隔为t；构建数据库，收集0～w·t时段内采集到的所有数据；对于部署点da，对应数据表示为：[{t0:v(c1),v(c2),…,v(cu)},{t1:v(c1),v(c2),…,v(cu)},…,{tw:v(c1),v(c2),…,v(cu)}]；收集所有部署点采集到的数据；
24、其中，w为正整数，表示采集数据的次数；a为正整数，a∈{1,2,…,v}，da表示第a个物联网传感器部署点；tw表示w·t时刻；v(cu)表示第u个飞灰资源化产品特性的值。
25、在步骤step2中，对数据库中数据缺失值和异常值进行识别和处理；
26、对于部署点da采集到的产品特性cb的数据，ti时刻的缺失值使用线性插值的方式进行初步处理：v(cb)tiinsert=v(cb)t(i-1)+(v(cb)t(i+1)-v(cb)t(i-1))/(t(i+1)-t(i-1))·(ti-t(i-1))；
27、其中，i为正整数，表示时刻序列，i∈{1,2,…,w-1}；b为正整数，b∈{1,2,…,u}，cb表示第b个飞灰资源化产品特性；v(cb)tiinsert表示ti时刻第b个飞灰资源化产品特性的插补值；v(cb)t(i+1)表示t(i+1)时刻第b个飞灰资源化产品特性的采集值；
28、对每个部署点采集到的数据进行缺失值的处理；
29、使用z-score方法识别异常值；对于部署点da采集到的产品特性cb，tj时刻的数据v(cb)tj：z(cb)tj=(v(cb)tj-μ(cb))/σ(cb)；设置阈值k，当|z(cb)tj|＞k时，认为该值为异常值；
30、对于异常值，使用邻近值的平均值替换异常值做初步处理：v(cb)tjinstead=(v(cb)t(j-1)+v(cb)t(j+1))/2；
31、其中，j为正整数，表示时刻序列，j∈{1,2,…,w-1}；v(cb)tjinstead表示tj时刻第b个飞灰资源化产品特性的替换值；v(cb)t(j+1)表示t(j+1)本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：该系统包括：数据采集模块、数据处理模块、模型分类模块以及代表值计算模块；
2.根据权利要求1所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：所述数据采集模块包括：传感器部署单元、数据采集单元、数据库单元；
3.根据权利要求2所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：所述数据处理模块包括：初步处理单元、时序模型单元以及数据处理单元；
4.根据权利要求3所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：所述模型分类模块包括：初步分类单元、聚类数设置单元以及模型分类单元；
5.根据权利要求4所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：所述代表值计算模块包括：代表值计算单元；
6.一种用于飞灰资源化产品的智能化检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测方法，其特征在于：在步骤Step1中，根据待检测的飞灰资源化产品特性[C1,C2,…,Cu]，选择相应的物
8.根据权利要求7所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测方法，其特征在于：在步骤Step2中，对数据库中数据缺失值和异常值进行识别和处理；
9.根据权利要求8所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测方法，其特征在于：在步骤Step3中，对于不同部署点产品特性Cb，存在v个不同的ARMA时间序列模型公式；将v个公式根据自回归项的阶数p和移动平均项的阶数q进行初步分类：p相同的公式和q相同的公式分为一类；
10.根据权利要求9所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测方法，其特征在于：在步骤S4中，对于某一时刻不同部署点的产品特性Cb，计算该特性的代表值：R=(V(Cb)L1mean×HL1/HK1+V(Cb)L2mean×HL2/HK1+…+V(Cb)LK1mean×HLK1/HK1)×K1/(K1+K2+…+Kr)+(V(Cb)L(K1+1)mean×HL(K1+1)/HK2+V(Cb)L(K1+2)mean×HL(K1+2)/HK2+…+V(Cb)L(K1+K2)mean×HL(K1+K2)/HK2)×K2/(K1+K2+…+Kr)+…+(V(Cb)L(K1+K2+…+K(r-1)+1)mean×HL(K1+K2+…+K(r-1)+1)/HKr+V(Cb)L(K1+K2+…+K(r-1)+2)mean×HL(K1+K2+…+K(r-1)+2)/HKr+…+V(Cb)L(K1+K2+…+Kr)mean×HL(K1+K2+…+Kr)/HKr)×Kr/(K1+K2+…+Kr)；
...【技术特征摘要】
1.一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：该系统包括：数据采集模块、数据处理模块、模型分类模块以及代表值计算模块；
2.根据权利要求1所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：所述数据采集模块包括：传感器部署单元、数据采集单元、数据库单元；
3.根据权利要求2所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：所述数据处理模块包括：初步处理单元、时序模型单元以及数据处理单元；
4.根据权利要求3所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：所述模型分类模块包括：初步分类单元、聚类数设置单元以及模型分类单元；
5.根据权利要求4所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测系统，其特征在于：所述代表值计算模块包括：代表值计算单元；
6.一种用于飞灰资源化产品的智能化检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测方法，其特征在于：在步骤step1中，根据待检测的飞灰资源化产品特性[c1,c2,…,cu]，选择相应的物联网传感器进行部署；选择多个物联网传感器部署点：[d1,d2,…,dv]；
8.根据权利要求7所述的一种用于飞灰资源化产品的智能化检测方法，其特征在于：在步骤step2中，对数据库中数据缺失值和...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐亚军，
申请(专利权)人：江苏乐尔环境科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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