一种基于积分扩散因子的流量插值积算装置的制作方法

1.本实用新型属于流量检测计算技术领域，具体涉及一种基于积分扩散因子的流量插值积算装置。


背景技术：

2.工业生产过程中液体料浆班次采样次数和班次采样量直接决定着生产流程检化验系统的采样均匀度和化验结果的代表性，同时可以从多重空间区域和时间维度上反映出当前生产流程技术指标的优劣，是判定生产工况是否处于稳态的必要标准之一，也是执行生产参数动态调整的依据。
3.工业生产过程中液体料浆采样是在保证采样班次采样量的前提下，使采样过程尽可能均匀，降低采样不均匀性所带的误差。受工作环境、安装条件等因素影响，为提高环境适应性，降低采样设备故障发生率，实际料浆采样多采用机械装置，通过人为设置定周期巡检来保障采样装置的运行稳定可靠性。由于生产流程操作参数调整、工艺条件异常波动等工况条件的时变特性，导致班次采样量很难达到期望指标。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的问题，同时为动态监测工业生产流程液体料浆班次采样中单次采样量和累积采样量，达到采样现场维护人员动态调整采样周期从而提供决策操作参考的目的，根据料浆采样流量检测值动态特性自主提取并识别出的采样点空间的样本长度、样本域及样本尺度，本实用新型提供一种能够实现工业生产中液体料浆采样量的动态统计、进而为生产管理和过程决策提供基础信息支持的基于积分扩散因子的流量插值积算装置。
5.本实用新型采用以下技术方案：
6.一种基于积分扩散因子的流量插值积算装置，其特征在于，所述装置包括采样机(1)、量筒(2)、流量传感器(4)、工业控制机(5)、终端模块(6)、云服务器(8)、查询终端(9)、移动终端(10)，流量传感器(4)、终端模块(6)均与工业控制机(5)连接，终端模块(6)、云服务器(8)、查询终端(9)、移动终端(10)均与物联网(7)连接；采样机(1)将采样料浆自流输送至量筒(2)中，采样机(1)的采样结果输送至工业控制机(5)中。
7.根据上述的基于积分扩散因子的流量插值积算装置，其特征在于，所述工业控制机(5)包括采样信号密度拟合模型模块、采样信号能量积算模块、采样量输出模块、参数库、协议解析封装组件；终端模块(6)为nb
‑
iot终端模块。
8.与现有技术相比，本实用新型的有益技术效果为：(1)本实用新型适用于矿山、选矿、化工及检化验等生产过程流量检测仪表的流量质量/体积累积衡算领域，主要用于解决液体料浆采样流量积算值校正和精确计算问题。(2)本实用新型给出了采样点能量积算函数三次插值拟合方法，在采样域内来自远传终端流量检测信号队列，结合对应采样时刻序列自动拟合采样流量信号密度函数；采样流量密度函数通过在采样域空间内积分形成采样点能量积算函数。(3)本实用新型给出一种由遗忘系数序列构成的加权扩散因子积算方法，
可以有效消除或避免工艺参数波动、流量仪表系统漂移、外界扰动所产生的积算误差。(4)本实用新型能够实现对液体料浆微流量状态下采样流量精确积算，本实用新型的算法简单实用，易于实现。使采样量班次累积统计成为可能，为检化验人员即时调整采样装置参数提供基础数据支持。
附图说明
9.图1为本实用新型装置及其实施流程示意图；
10.图2为本实用新型方法的输入/输出结构；
11.图3为本实用新型方法的计算流程图。
具体实施方式
12.本实用新型的基于积分扩散因子的流量插值积算装置的积算方法首先根据采样点输出的瞬时流量检测信号值，在采样点样本域内采用三次样条插值拟合采样检测流量积算密度函数。由采样检测流量积算密度函数在采样点样本域内样本尺度上进行分段积分即可得到单次采样积分积算值，也即是单次采样流量检测信号能量累积函数。根据单次采样流量检测信号能量累积函数与采用量筒测得的对应实测采样体积比值可得到采样流量积算的扩散因子。由于采样流量在空间尺度上存在独立性和不相关性，为尽可能降低或消除流量积算体积实测偏差、采样装置测量偏差和现场未知因素的扰动性误差，本实用新型方法中引入加权扩散因子，根据采样流量动态拟合样条曲线及由拟合样条曲线所对应的采样流量检测信号能量累积，结合加权扩散因子即可得到该次采样体积值。本实用新型中样本长度是时变的，由极大极小法循环递归动态迭代得到，根据样本长度和首位元素即可确定样本域，其样本尺度为样本域元素张量一一对应。方法具体如下：
13.一种基于积分扩散因子的流量插值积算方法，包括以下步骤：
14.(1)根据流量传感器输出的流量检测广义采样域，流量传感器为非接触式流量传感器。通过采样自主识别规则可得到采样域中采样点数据队列f(x)，采样检测流量积算密度函数的首尾数据点二阶可微，采样检测流量积算密度函数的首尾数据点一阶导数为0，由此可知s'(x0)＝f'(x0),s'(x
n
)＝f'(x
n
)＝0，f'0＝s'(x0)是采样检测流量积算密度函数表达式在x0处的一阶导数；f'
n
＝s'(x
n
)是采样检测流量积算密度函数表达式在x
n
处的一阶导数。
15.(2)根据{x
i
,f(x
i
)},(i＝0,
…
,n)，采用三次样条插值拟合采样检测流量积算密度函数s(x)：
16.式(2)中：
17.y
i
＝f(x
i
),(i＝0,
…
,n)，式(1)
18.x
i
,(i＝0,
…
,n)是采样域中采样点数据队列第i个时间值；
19.f(x
i
)＝y
i
,(i＝0,
…
,n)是采样域内第i个采样流量信号值；
20.h
i
,(i＝0,
…
,n)是时间步长，为当前时刻与上一时刻之差，h
i
＝x
i 1
‑
x
i
；
21.式(2)求导，可得：
[0022][0023]
s'(x)是采样检测流量积算密度函数表达式在第x点处的一阶导数；
[0024]
s'(x
i
),(i＝0,
…
,n)是采样检测流量积算密度函数表达式在第i个时刻对应的一阶导数；
[0025]
由节点连续性约束条件s'(x
i
‑
0)＝s'(x
i
0)可知：
[0026][0027]
s'(x
i
‑
0)＝s'
‑
(x
i
),s'(x
i
0)＝s'

(x
i
)分别是采样检测流量积算密度函数分段节点x
i
处前后对应的一阶导数；
[0028]
对式(4)进行整理可得：
[0029][0030]
在式(5)两端同乘以可得：
[0031][0032]
令式(6)表达式可转化为：
[0033]
μ
i
m
i
‑1 2m
i
λ
i
m
i 1
＝d
i
,i＝1,
…
,n
‑
1，式(8)
[0034]
对i＝1,
…
,n展开，即可得到：
[0035][0036]
由式(3)可知，i＝0时，可得：
[0037][0038]
i＝n时，可得：
[0039][0040]
式(11)乘以式(12)乘以变换可得：
[0041][0042][0043]
联立式(9)、式(13)、式(14)，令λ0＝1,μ
n
＝1可得的方程组：
[0044][0045]
其中：m
i
,(i＝0,
…
,n)是采样检测流量积算密度函数表达式在第i个时刻对应的二阶导数；μ
i
,λ
i
,(i＝1,
…
,n
‑
1)是由当前时间步长h
i
和相邻时间步长h
i
‑1,h
i 1
决定的线性方程表达式定常系数；d
i
,(i＝1,
…
,n
‑
1)是由上一时间步长h
i
‑1、当前时间步长h
i
和采样域内第i个采样流量信号值y
i
及相邻采样流量信号值y
i
‑1,y
i 1
决定的线性方程表达式定常系数。
[0046]
式(14)中μ
i
,λ
i
,d
i
,(i＝0,
…
,n)可以由式(6)、(14)、(15)中表达式求解得到。根据式(15)求解线性方程组得到并结合式(2)可得到该采样点采样检测流量积算密度函数表达式。
[0047]
(3)对采样检测流量积算密度函数在采样域内进行积分，得到采样流量检测信号能量累积函数；单次采样流量检测信号能量累积函数p(.)的表达式为：
[0048][0049]
其中：n
p
是采样域内样本长度；c0是采样流量检测信号基准偏移系数，c0＝4。
[0050]
(4)计算采样流量检测信号能量累积函数的加权扩散因子k：
[0051][0052][0053]
其中：
[0054]
n
k
是扩散因子的遗忘序列长度；
[0055]
c(i)是第i个加权扩散因子的遗忘系数；
[0056]
p(i)是第i个采样流量检测信号能量累积函数值，ma；
[0057]
v(i)是与p(i)相对应的第i个采样流量实际测量值，ml。
[0058]
(5)计算实时采样量，实时采样量的体积v(t)的计算公式为：
[0059]
v(t)＝kp(t)，式(19)
[0060]
其中：p(t)是当前采样流量检测信号能量累积值，ma；t为当前时刻；v(t)是当前料浆采样体积计算值，ml。
[0061]
如图2所示，流量信号积算方法的输入参数是(x,y)、f0',f
n
'、n
k
、v(.)，其中x为采样点样本域内的时间序列元素，y为采样点样本域内的流量采样序列元素，f0',f
n
'是采样流量信号序列边界约束条件，n
k
是遗忘系数序列长度，v(.)是采样点采样量离线测量值。流量信号积算方法的输出是采样点采样体积量。
[0062]
采样点采样量积算计算流程如图3所示，具体如下：
[0063]
①
现场工业控制机通过io通道实时获取流量采样信号和采样信号对应时间戳序列(x
i
,y
i
)/(x
i
,f(x
i
))及其样本域长度n；
[0064]
②
根据采样点流量约束判定规则，获取采样域和采样点样本数据信息
[0065]
q(.)＝{x
i
,f(x
i
),i＝0,
…
,n}，并初始化边界约束条件f'0＝0,f'
n
＝0；
[0066]
③
计算h
i
＝x
i 1
‑
x
i
,y
i
＝f(x
i
),(i＝1,
…
,n
‑
1)和
[0067][0068]
④
计算和
[0069]
⑤
令λ0＝1，μ
n
＝1，求解方程组，可得三次样条插值系数序列；
[0070]
⑥
将插值系数代入下式，其中式中
[0071]
即可得到采样检测流量积算密度函数s(x)；
[0072]
⑦
对采样检测流量积算密度函数s(x)在样本域x∈[x
i
,x
i 1
],(i＝0,
…
,n
‑
1)上进行积分得到采样流量检测信号能量累积函数p(x)；
[0073]
⑧
采用计量桶离线测量采样量，并在现场工业控制机操作端录入相关数据信息(采样量、模糊采样时间)后确认完成操作；
[0074]
⑨
重复步骤
①
至
⑧
操作，直至离线测量次数大于等于遗忘系数n
k
；
[0075]
⑩
计算加权项遗忘系数
[0076]
计算加权扩散因子
[0077]
若有新的离线测量采样量录入至现场工业控制机系统，则积算功能模块自动进行步骤
①
至操作计算，完成积算模型中参数更新；
[0078]
根据采样点判定规则，自动跟踪获取当前采样域数据信息，计算当前采样点的积算采样量v(t)＝k
·
p(t)，完成单次采样量计算。
[0079]
本实用新型的基于积分扩散因子的流量插值积算装置包括流量数据采集机构、远传终端、流量积算模块等三部分组成。其中，流量数据采集机构包括采样机构、非接触式流量传感器，流量积算模块运行在数据服务器内，是本实用新型中所涉及方法的核心。
[0080]
参见图1，本实用新型的基于积分扩散因子的流量插值积算方法的积算装置，包括采样机1、量筒2、流量传感器4、工业控制机5、终端模块6、云服务器8、查询终端9、移动终端10，流量传感器4、终端模块6均与工业控制机5连接，终端模块6、云服务器8、查询终端9、移动终端10均与物联网7连接；采样机1将采样料浆输送至量筒2中，采样机1的采样结果输送至工业控制机5中。工业控制机5包括采样信号密度拟合模型模块、采样信号能量积算模块、采样量输出模块、参数库、协议解析封装组件，采样信号密度拟合模型模块是根据流量传感器输出的流量检测信号识别出采样起始点和终止点对应的采样队列{x
i
,f(x
i
)},(i＝0,
…
,n)，采用三次样条拟合插值方法得到连续可微的采样密度拟合模型表达式；采样信号能量积算即是流量信号的三次样条插值函数的积算强度，其对应模块是依据采样信号密度拟合模块的模型表达式和采样流量基准偏差信号，在采样队列区域内进行连续积分得到。采样信号能量积算模块是根据来自参数库内积算参数表的定长滑动窗口内动态历史积算向量和遗忘系数，在线计算采样流量积分扩散因子，再由当前流量信号的能量值得到积算采样量。采样量输出模块是流量插值积算装置应用程序将积算采样量以两种方式向外提供输出，针对第三方程序进程间调用，应用程序提供sdk开发接口和调用参数表；针对第三方设备通讯，应用程序提供modbusrtu通讯协议。参数库位于工业控制机内的sqlce数据库内，应用程序安装后自动创建，主要包括历史数据表和积算参数表，历史数据表包含采样点长度、采样样本元素、采样起止时间、采样积算量、化验采样量等信息。积算参数表包括三次样条插值系数、积算能量、动态历史积算向量、遗忘系数等信息，供采样量积算模块调用。协议解析封装组件主要是将当前采样流量信号、对应流量采集时间、采样积算量等感知及测算数据与物联网模块附加信息按照批量传输规则进行封装上传至云服务器平台。终端模块6为nb
‑
iot终端模块。
[0081]
采样机1上安装采样管，采样机工作原理是来自工艺流程的冲洗水经水阀自流入采样机内，当采样机内水位到达一定高度时，采样机配重平衡被打破，采样机翻倒，其内部冲洗水流出，此时连接在采样机上的采样管切割液体料浆瀑布面进行采样。当冲洗水流出后，采样机恢复原平衡位置，采样管内的采样料浆流入采样盒，完成一次采样。根据通过调整采样机上方水阀开度即可控制采样的时间间隔和采样频次。
[0082]
量筒2是离线测量实际采样量的量筒，用于不定期测量单次采样料浆的体积，作为加权扩散因子递推计算的必要参数。图1中的3是现场操作人员，主要是将采样流量测量结果和对应采样模糊时间域输入现场工业控制机内，作为加权扩散因子递推计算的必要参数。图1中部件4是流量传感器，用于动态感知采样流量的变化，并将测量结果以模拟量信号方式输出到现场工业控制机的io通道上。
[0083]
现场工业控制机5，主要用于流量积算方法中模型应用程序运行、数据输入输出及关键参数实时显示等功能。本实用新型中现场工业控制机采用定制化无纸记录仪，预置wince操作系统，采样信号密度拟合模型、采样流量信号能量积算模块、采样量输出模块及协议解析封装组件等应用程序和功能模块的开发环境为visual studio2015。参数库内变量包括采样点特征参数(采样域内峰值对应时间戳、采样域长度、采样域内样本、边界约束条件、三次样条插值密度拟合系数、积算函数系数、加权因子(子项加权因子及遗忘序列)、采样量离线测量序列等)。参数库变量存储于部署在sqlce数据库内所创建的对应数据表中。协议封装解析组件主要是将流量传感器实时检测信号、采样点特征参数(采样点峰值、采样积算量)等数据信息采用自定义协议进行封装，经由部署在现场的nb
‑
iot模块通过批次传输方式上传至企业云服务器。
[0084]
终端模块6是nb
‑
iot终端模块，主要是将现场工业控制机通过rs485串口发送的批次信息上传至企业云服务器8。物联网7是运营商(电信、移动、联通)提供的物联网服务，通过配置终端模块通道信息与企业云平台服务器实现无缝对接。云服务器8用于存储采样点数据信息，并对相关数据进行分析处理，向网络内的查询终端9提供web发布和移动终端10提供app即时信息推送功能。
[0085]
本实用新型的基于积分扩散因子的流量插值积算方法及装置要解决的问题如下：(1)利用流量传感器和远传终端输出的流量有序队列及其时间戳等数据信息，构建采样流量广义样本域。根据采样点边界约束规范和条件，对流量检测信号采用三次样条插值算法，确定采样域内采样流量密度的拟合函数表达式；(2)对采样域内采样流量密度拟合曲线在采样空间域内进行分段积分获取采样流量检测信号能量累积函数表达式，并在采样空间内积算求和即可得到采样流量检测信号的单次能量绝对累积，根据采样信号输出偏移特性在采样域内的基准分布，即可得到采样流量检测信号的单次能量相对值；(3)为降低和消除手工测量偏差、检测仪表装置自身的线性及非线性输出漂移、工艺参数波动、外界环境扰动对积算模型的影响，本实用新型在积算模型中引入加权扩散因子，即根据流量检测信号构建的单次能量相对值和通过化验量筒测得的离线采样体积测量比值，该比值即为构成积算模型的一个扩散因子。对同一采样系统不同时刻具有独立不相关特性的多扩散因子采用基于遗忘系数的参数进行加权表征即可得到积算模型的加权扩散因子；(4)根据当前采样点采样检测值及其它相关参数形成的广义采样域，实时跟踪并标记采样点及其采样域，在标记采样域内进行采样三次样条插值，最终形成基于流量检测信号的采样能量相对值，经积算模型加权扩散因子换算得到当前采样的流量积算值。