【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于高炉数据采集，具体地说是一种高炉实时布料参数统计方法。
技术介绍
1、高炉布料是指通过布料设备将炉料(包括矿石和焦炭)按照一定的方式和参数装入高炉炉喉的过程，在这过程中需要实时对高炉布料参数进行采集统计，为后续高炉炉况调整提供数据依据，在实际操作过程中，高炉工艺操作人员无法对每个角度布料参数进行采集统计，而利用后台系统对其进行参数采集统计时还需要避免参数缺失导致高炉布料参数采集不完整的问题。
2、在现有技术中，分区布料法是将高炉内部划分为不同区域，根据区域特点进行差异化投料，由于在实际操作过程中，高炉工艺操作人员无法对每个角度布料参数进行采集统计，而利用后台系统对其进行参数采集统计时易出现参数缺失，因此，需要对实时采集后的布料参数进行分析是否异常，并评估异常类型是否为参数缺失，当确定异常类型为参数缺失时，分析采集布料参数缺失程度，若采集布料参数缺失程度大，则生成采集调整信号，避免出现整个采集周期内的布料参数信息不完整，解决了由于布料参数采集缺失程度较大，导致高炉布料参数采集不完整的问题。
3、为此，本专利技术提供了一种高炉实时布料参数统计方法。
技术实现思路
1、为了弥补现有技术的不足，解决
技术介绍
中所提出的由于缺失程度较大，导致高炉布料参数采集不完整的问题。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种高炉实时布料参数统计方法，包括：
4、步骤一：在采集周期内，对高炉布料区域进行实时采集，获取
5、步骤二：基于异常数据组和非异常数据组，对异常数据组内进行处理分析，得到类型识别值，并与阈值进行比较，若类型识别值大于等于类型识别阈值，则生成参数缺失信号，将参数缺失信号相对应的异常数据组标记为缺失数据组；
6、步骤三：基于参数缺失信号，对缺失数据组进行分析处理，得到采集调整值，并与阈值进行比较，若采集调整值大于采集调整阈值，则生成采集调整信号；
7、步骤四：基于采集调整信号，获取采集调整系数，通过调整采集频率，完成对高炉布料参数的动态调整工作。
8、作为本专利技术进一步方案为：异常数据组的获取方式为：
9、在采集周期内，将采集周期划分为若干个采集时段，在采集时段内，将每个采集时段划分为若干个采集节点，获取每个采集节点相对应的布料参数，将每个采集时段内的所有布料参数进行整合，得到布料数据组；
10、将布料数据组中所有布料参数进行标准差计算，得到参数离散值；
11、将参数离散值与参数离散阈值进行比较，若参数离散值大于参数离散阈值，则将该布料数据组标记为异常数据组；
12、若参数离散值小于等于参数离散阈值，则将该布料数据组标记为非异常数据组。
13、作为本专利技术进一步方案为：类型识别值的获取方式为：
14、将参数个数差系数与参数采集差系数代入到公式：计算得到类型识别值sb，其中，gs表示为异常个数差系数，cj表示为异常采集差系数，α、β表示为预设的权重系数。
15、作为本专利技术进一步方案为：异常个数差系数的获取方式为：
16、获取异常数据组内布料参数个数，并标记为异常参数个数；
17、将异常参数个数与异常参数个数阈值进行作差，取绝对值，得到异常个数差值；
18、将异常个数差值与异常个数阈值进行比值计算，得到异常个数差系数。
19、作为本专利技术进一步方案为：异常采集差系数的获取方式为：
20、在异常数据组内，获取异常采集次数，将异常采集次数与异常采集次数阈值进行做差，取绝对值，得到异常采集差值；
21、将异常采集差值与异常采集次数阈值进行比值计算，得到异常采集差系数。
22、作为本专利技术进一步方案为：采集调整值的获取方式为：
23、将采集周期内所有的缺失程度值进行相加求和取均值，得到采集调整值。
24、作为本专利技术进一步方案为：缺失程度值的获取方式为：
25、将缺失个数占比与缺失离散值进行比值计算，得到缺失程度值。
26、作为本专利技术进一步方案为：缺失个数占比的获取方式为：
27、获取每个缺失数据组内参数缺失个数，将每个缺失数据组内参数缺失个数进行相加求和，得到参数缺失个数；
28、将参数缺失个数与采集周期内参数采集总个数进行比值计算，得到缺失个数占比。
29、作为本专利技术进一步方案为：缺失离散系数的获取方式为：
30、获取每个缺失数据组内缺失参数相对应的采集节点，标记为缺失节点；
31、获取所有缺失节点之间的间隔时间，将所有缺失节点之间的间隔时间进行标准差计算，得到缺失离散值；
32、将缺失离散值与采集时段相对应的时间长度值进行比值计算，得到缺失离散系数。
33、作为本专利技术进一步方案为：高炉布料参数的动态调整过程如下：
34、将缺失程度值代入到公式：计算得到采集调整系数k，其中，qs表示为缺失程度值，qsy表示为缺失程度阈值；
35、基于采集调整系数，将采集调整系数和缺失程度值代入到公式：ft＝fd+fd×k，计算得到调整后的采集频率ft，其中，fd表示为当前采集频率，k表示为采集调整系数。
36、本专利技术的有益效果如下：
37、(1)本专利技术在采集周期内，对高炉布料区域进行实时采集，获取布料参数，将布料参数进行处理，得到布料数据组，将布料数据组内的布料参数进行预分析处理，得到异常数据组和非异常数据组，于异常数据组和非异常数据组，分别对异常数据组和非异常数据组内布料参数进行处理分析，得到类型识别值，并与阈值进行比较，若类型识别值大于等于类型识别阈值，则生成参数缺失信号，从而对异常数据组内的参数进行分析，识别异常数据组内布料参数是否出现缺失；
38、(2)本专利技术当生成参数缺失信号时，获取缺失个数占比和缺失离散值，将缺失个数占比与缺失离散值进行比值计算，得到缺失程度值，将采集周期内所有的缺失程度值进行相加求和取均值，得到采集调整值，并将采集调整值与采集调整阈值进行比较，若采集调整值大于采集调整阈值，则生成采集调整信号，因此，通过采集调整值综合反映出所有缺失数据组内布料参数的缺失个数占比以及缺失值分布的离散程度，这个值越大，则说明采集周期内所有缺失数据组内参数缺失个数占比较大，缺失值的分布较为集中，从而降低高炉布料参数采集的准确性，导致高炉布料参数采集不完整；
39、(3)本专利技术当生成采集调整信号时，将缺失程度值代入到公式得到采集调整系数，并将采集调整系数和当前采集频率代入到公式内得到调整后的采集频率，从而在对高炉布料参数进行实时采集统计时，若出现参数采集缺失，则可以及时对采集频率进行调整，避免出现整个采集周期内的布料参数信息不完整，解决了由于缺本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：异常数据组的获取方式为：
3.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：类型识别值的获取方式为：
4.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：异常个数差系数的获取方式为：
5.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：异常采集差系数的获取方式为：
6.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：采集调整值的获取方式为：
7.根据权利要求6所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：缺失程度值的获取方式为：
8.根据权利要求7所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：缺失个数占比的获取方式为：
9.根据权利要求7所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：缺失离散系数的获取方式为：
10.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：高炉布料参数的动
...【技术特征摘要】
1.一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：异常数据组的获取方式为：
3.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：类型识别值的获取方式为：
4.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：异常个数差系数的获取方式为：
5.根据权利要求1所述的一种高炉实时布料参数统计方法，其特征在于：异常采集差系数的获取方式为：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：李超想，杜友尧，黄军，潘迪芳，常李，谭天雷，
申请(专利权)人：江苏沙钢钢铁有限公司，
类型：发明
国别省市：
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