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摘要：本发明公开了基于数字孪生的蓄热式热力焚烧炉系统故障预测方法及系统，本发明涉及智能故障预测技术领域，解决了单一的传感器数据监测并进行参数调节不能实现对异常原因进行定位，同时不能对参数异常带来的危险进行预测的技术问题，本发明通过根据历史数据中的正确数据，并利用数字孪生技术和人工智能识别技术来建立对应的数字孪生模型，通过将实时参数代入模型中分析得到焚烧炉整体的工作状态，且针对异常工作状态，则根据对应的异常数据来进行分析，在分析的过程中综合历史数据中相同情况的记录进行系统的分析，一方面能够提高分析的精准度，另一方面能及时地发现故障原因，同时能够从异常数据的变化来对整体的故障情况进行预测。

主权项：1.基于数字孪生的蓄热式热力焚烧炉系统故障预测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤一：根据获取的历史数据进行数据分析得到正确数据和错误数据，同时基于正确数据建立数字孪生模型，并将实时参数代入模型得到分析结果，且分析结果包括：状态正常结果和状态异常结果；步骤二：对分析结果为异常状态结果进行分析，比较实时状态参数与标准参数的关系，将实时参数进行分类得到正常参数和异常参数，并分别对正常参数和异常参数进行分析；步骤三：对分类得到的正常参数进行监测分析，并结合历史数据对正常参数进行周期性持续监测，根据正常参数的变化及对应的正常范围值进行综合分析生成正常信号和预警信号，且对正常参数进行监测分析的具体方式为：对历史数据进行获取，同时获取历史数据中所有工作状态正常对应的工作参数记作比较参数，并根据比较参数生成对应的正常区间，接着以时间t为周期对正常参数进行监测，对时间周期t内正常参数的变化情况进行获取，同时将变化情况进行分类得到稳定变化和不稳定变化，并对稳定变化和不稳定变化情况进行分析；对变化情况为稳定变化进行分析，获取相邻时间周期t对应的正常参数，并将两个时间周期对应的正常参数进行比较，若相邻时间周期t内的正常参数未发生变化，则生成正常信号，反之若相邻时间周期t内的正常参数发生变化，则将相邻时间周期t的正常参数与正常区间进行比较，若正常参数属于正常区间，则生成正常信号，反之若正常参数不属于正常区间，则生成预警信号；对变化情况为不稳定变化进行分析，将相邻时间周期y的正常参数与正常区间进行比较，若正常参数属于正常区间，则生成二次分析信号，反之若正常参数不属于正常区间，则生成预警信号，并对生成的二次分析信号进行处理，且具体处理方式如下：对历史数据中对应的相同记录进行获取，并对相同记录中存在风险情况的记录数量进行获取，同时计算对应的风险记录占比，接着将风险记录占比与预设值进行比较，若风险记录占比大于预设值，则生成预警信号，反之若风险记录占比小于预设值，则生成正常信号；步骤四：对分类得到的异常参数进行分析，根据历史数据对异常参数存在的风险影响进行分析生成预警信号，且对异常参数进行分析的具体方式为：获取历史数据，并对历史数据中与异常参数相同情况的历史记录进行获取，同时判断历史记录是否存在风险记录，若存在风险记录，则将对应的风险记录进行获取，并获取对应的无风险记录；接着对所有的风险记录进行分析，并对风险记录的种类进行识别，若风险记录的种类只存在一种类型，则以对应的风险记录生成预警信号，若风险记录的种类存在多种类型，则按照风险种类对风险记录进行分类并标号为i，且i=1、2、…、j，其中j表示风险种类数量，接着对不同风险种类对应的风险记录数量进行获取记作Li，并对同类型风险种类的风险特征进行提取，同时获取异常参数对应的异常特征，并将异常特征与风险特征进行匹配对风险记录进行筛选得到预选记录；接着获取无风险记录，并对无风险记录中的参数特征进行提取，同时将无风险记录的参数特征与预选记录的风险特征进行匹配得到具体风险信息，接着生成预警信号。

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