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[發明專利]利用云端服務器進行監控的太陽能集熱系統有效

專利信息
申請號: 201611201030.4 申請日: 2016-12-22
公開(公告)號: CN106595085B 公開(公告)日: 2018-11-20
發明(設計)人: 不公告發明人 申請(專利權)人: 泰興市賽爾新能源科技有限公司
主分類號: F24S50/00 分類號: F24S50/00
代理公司: 北京華識知識產權代理有限公司 11530 代理人: 江婷
地址: 225400 江蘇省泰*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 利用 云端 服務器 進行 監控 太陽能 系統
【權利要求書】:

1.利用云端服務器進行監控的太陽能集熱系統,其特征是,包括控制器、云端服務器、和參數調整客戶端,所述云端服務器與控制器、參數調整客戶端連接,所述參數調整客戶端可以供用戶輸入參數更新指令,參數調整客戶端將參數更新指令傳送到云端服務器,驅使云端服務器更新云端服務器中的控制程序及參數,云端服務器通過移動網與控制器連接以達到對系統的控制;還包括運行信息采集子系統,該運行信息采集子系統用于采集太陽能集熱系統的運行信息,并將運行信息傳送至參數調整客戶端;還包括用于檢測控制器故障的故障檢測子系統,所述故障檢測子系統與參數調整客戶端連接,當控制器發生故障時,故障檢測子系統將故障信息傳送至參數調整客戶端;所述故障檢測子系統包括:

(1)特征采集提取單元,用于采集反映控制器工作狀態的參數信息,對所述參數信息進行濾波處理,消除噪聲的干擾,并進行特征提取;

(2)特征信息篩選單元,用于對提取的特征進行篩選,得出用于進行故障診斷的特征信息;所述特征信息篩選單元在篩選特征后,還進行篩選優化系數的計算,該篩選優化系數η的計算公式為:

式中,f為專家組的個數,∑Γ20為未篩選的剩余20%特征變量對應的相對重要度之和,∑Γ100為用于進行故障診斷的特征信息中所有特征變量的相對重要度之和;

(3)故障分析檢測單元,用于根據篩選出的特征信息對控制器進行故障檢測,具體為:

1)計算各特征變量的度量距離,設Ww為特征變量Xw到標準特征變量Yw的度量距離,其中Xw為監測采集的特征變量數據中第w個特征變量,Yw為與Xw相對應的處于健康狀態時的標準特征變量,則Ww的計算公式為:

式中,η為由特征信息篩選單元計算得到的篩選優化系數;

另外,MW(Xw,Yw)為特征變量Xw到標準特征變量Yw的馬氏距離,OW(Xw,Yw)為特征變量Xw到標準特征變量Yw的歐氏距離,是標準特征變量Yw的相關系數矩陣;

2)預先設定不同類型的故障聚類閾值,若Ww處于某種故障聚類閾值之內,則判斷為該種故障。

2.根據權利要求1所述的利用云端服務器進行監控的太陽能集熱系統,其特征是,所述特征信息篩選單元按照下述特征篩選規則得出用于進行故障診斷的特征信息:

(1)計算特征信息中的各特征變量的相對重要度,所述相對重要度為特征變量對控制器的性能影響的重要程度,設定用于進行故障診斷的特征信息中第i個特征變量的相對重要度Γi的計算公式為:

式中,Γ(Aj)為由第j個專家組根據歷史經驗確定的權重,f為專家組的個數,Γ(B)為采用主成分分析方法得到的客觀權重;

另外,v1為第一權重調整因子,v2為第二權重調整因子,v1、v2的值根據實際需要通過多次試驗進行調整且v1+v2=1;

(2)對所有特征變量按照相對重要度從大到小的順序進行順序排序,在排序后的特征變量中,篩選出前80%的特征變量,作為用于進行故障診斷的特征變量數據。

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