一种自动配煤的监控方法与流程

1.本发明涉及监控技术领域，尤其涉及一种自动配煤的监控方法。


背景技术：

2.配煤是将不同煤质的煤按一定的比例混合，以满足各类客户的需求，达到降低成本，稳定煤质，减少排污的目的，具有较好的经济效益、社会效益和环境效益。现阶段，配煤系统主要有地面式、地下隧道式和筒仓混配式3种方式，每种方式都有各自的特点和适用范围。筒仓混配煤是目前最为先进的一种配煤方式。与传统的露天堆场相比，筒仓堆场具有占地面积小，自动化水平高，设备维修成本低，配煤精度高，场地污染小等优点，并且由于其本身的封闭性，在环保功能、防雨雪、保证煤炭质量等问题上有着较为突出的优势，适用于多煤种、大流量、煤质多样化的地区。
3.配煤是在动态过程中实现的，是将几种不同煤种混合成一个新煤种的过程，煤流量的大小由每种煤之间的混配比例所决定。动态配煤过程精确度的保证是获得高品质混煤的关键所在。目前，国内外已有许多成熟的港口配煤的方式，如装载配煤和卸车配煤等。但始终无法同时满足精确控制配煤比例和自动化质量在线监测。如何采取有效的高精度控制方法是煤炭行业长久以来所探讨的内容之一，目前大部分提高精确度的方法都从硬件入手，从配煤工艺入手，改善成本高且操作复杂。而对配煤数据进行监控的相关研究甚少。因此，如何实现精确控制配煤比例是亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，有必要提供一种自动配煤的监控方法，用以克服现有技术中对配煤比例控制不准且监测困难的问题。
5.本发明提供一种自动配煤的监控方法，包括：
6.获取若干煤种的瞬时流量数据；
7.根据所述瞬时流量数据，确定比例控制图；
8.根据所述比例控制图，调整所述若干煤种之间形成的配煤比。
9.进一步地，所述根据所述瞬时流量数据，确定比例控制图，包括：
10.根据所述瞬时流量数据进行滤波，确定对应的滤波流量数据；
11.根据所述滤波流量数据，确定所述配煤比处于受控情况的受控参数和处于失控情况下的失控参数；
12.根据所述受控参数和所述失控参数，确定所述比例控制图。
13.进一步地，所述根据所述瞬时流量数据进行滤波，确定对应的滤波流量数据，包括：通过卡尔曼滤波算法对所述瞬时流量数据进行降噪和清洗，得到对应的所述滤波流量数据。
14.进一步地，所述根据所述滤波流量数据，确定所述配煤比处于受控情况的受控参数和处于失控情况下的失控参数，包括：
15.根据所述滤波流量数据进行统计，确定所述比例控制图的上单边统计量和下单边统计量；
16.利用马尔可夫链方法，根据所述上单边统计量和所述下单边统计量，确定所述受控参数和所述失控参数。
17.进一步地，所述根据所述滤波流量数据进行统计，确定所述比例控制图的上单边统计量和下单边统计量，包括：
18.根据所述滤波流量数据，确定不同煤种的煤流量比例，并根据所述煤流量比例，确定初始统计量；
19.对所述初始统计量进行正态化分布变换，得到分布统计量；
20.根据所述分布统计量，确定所述比例控制图的所述上单边统计量和所述下单边统计量。
21.进一步地，所述利用马尔可夫链方法，根据所述上单边统计量和所述下单边统计量，确定所述受控参数和所述失控参数，包括：
22.利用马尔可夫链方法，确定马尔科夫链的一步转移矩阵；
23.根据所述一步转移矩阵，确定所述受控参数，其中，所述受控参数包括受控状态下平均运行长度可接受的最小值、受控状态下平均样本容量接受的最大值、过程偏移大小、受控状态下的比例、不同煤种的煤流量的对应的变异系数以及相关系数中的至少一种。
24.进一步地，所述利用马尔可夫链方法，根据所述上单边统计量和所述下单边统计量，确定所述受控参数和所述失控参数，还包括：
25.在所述受控时的所述相关参数下，求解带有等式约束的混合整数非线性规划模型；
26.优化所述比例控制图，确定使失控状态下的平均运行长度最小的一组决策变量。
27.进一步地，所述根据所述相关参数，确定所述比例控制图，并进行实时描点更新，包括：对所述瞬时流量数据进行取样，计算每个样本的所述相关参数，绘制所述比例控制图，并进行实时描点更新，其中，第一次抽样采用小样本容量n
(1)
＝ns，对于第i次抽样，当上单边统计量小于警戒限时，下一次采用小样本容量n
(i 1)
＝ns，否则采用大样本容量n
(i 1)
＝n
l
，n(1)为第一次采样的样本容量，n(i 1)为第i 1次采样的样本容量，ns为预设的小样本容量，nl为预设的大样本容量。
28.进一步地，所述根据所述比例控制图，调整所述若干煤种之间形成的配煤比，包括：
29.根据将不同煤种生成的多个所述比例控制图相互关联，当至少一个所述比例控制图判断比例失控，则发出预警信号，调整不同煤种的配煤比。
30.进一步地，判断比例失控，包括：根据所述瞬时流量数据进行抽样统计，确定对应的实时统计量；若所述实时统计量处于所述比例控制图的控制限内，则判断配煤比受控且平稳；若所述实时统计量处于所述比例控制图的所述控制限和所述警戒限之间，则判断配煤比处于警戒状态，并扩大抽样的样本容量；若所述实时统计量超过警戒限，则判断配煤比处于失控状态。
31.与现有技术相比，本发明的有益效果包括：首先，对不同煤种的瞬时流量数据进行有效的获取；然后，利用瞬时流量数据，绘制出对应的比例控制图，基于比例控制图算法的
皮带机配煤比监测方法有较好的灵敏性和实际可操作性，能够对煤炭配比过程失控和均值偏移情况做出快速有效的反应；最后，利用比例控制图，对配煤比进行有效的监控和调整，避免配煤比例失控造成的煤炭质量波动情况，保证煤炭质量的稳定。
附图说明
32.图1为本发明提供的自动配煤的监控方法的应用系统一实施例的场景示意图；
33.图2为本发明提供的自动配煤的监控方法一实施例的流程示意图；
34.图3为本发明提供的图2中步骤s2一实施例的流程示意图；
35.图4为本发明提供的图3中步骤s22一实施例的流程示意图；
36.图5为本发明提供的图4中步骤s221一实施例的流程示意图；
37.图6为本发明提供的图4中步骤s222一实施例的流程示意图；
38.图7为本发明提供的图4中步骤s222另一实施例的流程示意图；
39.图8为本发明提供的自动配煤称量系统一实施例的结构示意图；
40.图9为本发明提供的比例控制图一实施例的示意图；
41.图10为本发明提供的自动配煤的监控装置一实施例的结构示意图。
具体实施方式
42.下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本技术一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
43.在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。此外，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
44.在本发明的描述中，提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
45.本发明提供了一种自动配煤的监控方法、装置及存储介质，充分考虑了跳模激发环境的特点，结合多种波长特征，捕捉调模现象，为进一步提高跳模检测的准确性提供了新思路。以下分别进行详细说明：
46.本发明实施例提供了一种自动配煤的监控方法的应用系统，图1为本发明提供的自动配煤的监控方法的应用系统一实施例的场景示意图，该系统可以包括服务器100，服务器100中集成有自动配煤的监控装置，如图1中的服务器。
47.本发明实施例中服务器100主要用于：
48.获取若干煤种的瞬时流量数据；
49.根据所述瞬时流量数据，确定比例控制图；
50.根据所述比例控制图，调整所述若干煤种之间形成的配煤比。
51.本发明实施例中，该服务器100可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，例如，本发明实施例中所描述的服务器100，其包括但不限于计算机、
网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(cloud computing)的大量计算机或网络服务器构成。
52.可以理解的是，本发明实施例中所使用的终端200可以是既包括接收和发射硬件的设备，即具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备。具体的终端200可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑(personal digital assistant，pda)、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备、嵌入式设备等，本实施例不限定终端200的类型。
53.本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本发明方案一种应用场景，并不构成对本发明方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的终端，例如图1中仅示出2个终端，可以理解的，该自动配煤的监控方法的应用系统还可以包括一个或多个其他终端，具体此处不作限定。
54.另外，如图1所示，该自动配煤的监控方法的应用系统还可以包括存储器200，用于存储数据，如瞬时流量数据、比例控制图、配煤比等。
55.需要说明的是，图1所示自动配煤的监控方法的应用系统的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的自动配煤的监控方法的应用系统以及场景是为了更加清楚地说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着自动配煤的监控方法的应用系统的演变和新业务场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
56.本发明实施例提供了一种自动配煤的监控方法，结合图2来看，图2为本发明提供的自动配煤的监控方法一实施例的流程示意图，包括步骤s1至步骤s3，其中：
57.在步骤s1中，获取若干煤种的瞬时流量数据；
58.在步骤s2中，根据所述瞬时流量数据，确定比例控制图；
59.在步骤s3中，根据所述比例控制图，调整多种煤种的配煤比。
60.在本发明实施例中，首先，对不同煤种的瞬时流量数据进行有效的获取；然后，利用瞬时流量数据，绘制出对应的比例控制图，基于比例控制图算法的皮带机配煤比监测方法有较好的灵敏性和实际可操作性，能够对煤炭配比过程失控和均值偏移情况做出快速有效的反应；最后，利用比例控制图，对配煤比进行有效的监控和调整，避免配煤比例失控造成的煤炭质量波动情况，保证煤炭质量的稳定。
61.需要说明的是，上述比例控制图优选为变样本容量指数加权移动平均比例控的比例控制图，简称vss ewma-rz控制算法，对配煤比进行实时监控，以提高配煤的精度。在控制系统中引入vss ewma-rz控制图对配煤比进行实时监控。滤波处理后的煤流量数据按照比例控制图的算法流程求出受控及失控时的平均运行长度、运行长度的标准差等相关参数，再根据内置算法画出比例控制图，并实时描点更新，完成对煤炭之间的比例在线监控；根据控制图的判异准则，当配煤比例失控时，立即通过反馈信号指导给煤机调整出力。
62.作为优选的实施例，上述vss ewma-rz控制图将变样本容量策略与ewma-rz控制图结合，以弥补ewma-rz控制图对大偏移敏感性较低的不足，提高ewma比例控制图的性能。
63.作为优选的实施例，结合图3来看，图3为本发明提供的图2中步骤s2一实施例的流程示意图，上述步骤s2具体包括步骤s21至步骤s23，其中：
64.在步骤s21中，根据所述瞬时流量数据进行滤波，确定对应的滤波流量数据；
65.在步骤s22中，根据所述滤波流量数据，确定所述配煤比处于受控情况的受控参数和处于失控情况下的失控参数；
66.在步骤s23中，根据所述受控参数和所述失控参数，确定所述比例控制图。
67.在本发明实施例中，首先，对瞬时流量数据进行有效的滤波，保证数据准确性；然后，对滤波流量数据进行对应的特征提取，确定其中的相关参数；最后，基于相关参数，进行比例控制图的绘制。
68.作为优选的实施例，步骤s21具体包括：通过卡尔曼滤波算法对所述瞬时流量数据进行降噪和清洗，得到对应的所述滤波流量数据。
69.在本发明实施例中，在称量系统中加入了卡尔曼滤波算法。以皮带秤测量的瞬时流量作为观测值，通过卡尔曼滤波算法对落煤产生的冲击数据以及测量设备本身仪器误差数据进行降噪和清洗，得到更加真实的煤流量。针对称量系统对配煤精确度的影响，引入卡尔曼滤波算法对该过程数据进行数据清洗以为比例控制图提供更加准确的煤流量数据，提高最终的混配煤质量。
70.作为优选的实施例，结合图4来看，图4为本发明提供的图3中步骤s22一实施例的流程示意图，上述步骤s22具体包括步骤s221至步骤s222，其中：
71.在步骤s221中，根据所述滤波流量数据进行统计，确定所述比例控制图的上单边统计量和下单边统计量；
72.在步骤s222中，利用马尔可夫链方法，根据所述上单边统计量和所述下单边统计量，确定所述受控参数和所述失控参数。
73.在本发明实施例中，利用经过滤波处理后的滤波流量数据按照比例控制图的算法流程求出受控及失控时的平均运行长度、运行长度的标准差等相关参数。
74.作为优选的实施例，结合图5来看，图5为本发明提供的图4中步骤s221一实施例的流程示意图，上述步骤s221具体包括步骤s2211至步骤s2213，其中：
75.在步骤s2211中，根据所述滤波流量数据，确定不同煤种的煤流量比例，并根据所述煤流量比例，确定初始统计量；
76.在步骤s2212中，对所述初始统计量进行正态化分布变换，得到分布统计量；
77.在步骤s2213中，根据所述分布统计量，确定所述比例控制图的所述上单边统计量和所述下单边统计量。
78.在本发明实施例中，利用统计特征，有效确定比例控制图的上单边统计量和下单边统计量。
79.在本发明一个具体的实施例中，上单边统计量和下单边统计量的确定流程如下：
80.第一步，确定初始统计量
[0081][0082]
其中，xi、yi为随机变量，反映在监控配煤比的比例控制图中为滤波后两种煤的煤流量；
[0083]
第二步，采用正态化分布变换得到z i*统计量；
[0084][0085]
其中，为标准正态分布的分布函数的反函数，为的累积分布函数，其公式为：
[0086][0087][0088]
其中，z0为受控状态下的比例、γ
x
,γy为变量x y的变异系数，ρ为变量xy的相关系数；
[0089]
第三步，确定受控状态vss ewma-rz控制图的统计量
[0090]
其中，上单边vss ewma-rz控制图的统计量为：
[0091][0092]
其中，上控制限为ucl

＝ku，统计量的初始值为对应的下控制限为lcl

＝0，警戒限为uwl

＝0 ru(ucl
-0)＝ruucl

,其中ku》0为控制限系数，ru∈(0,1)为警戒限系数；
[0093]
其中，下单边vss ewma-rz控制图的统计量为：
[0094][0095]
作为优选的实施例，结合图6来看，图6为本发明提供的图4中步骤s222一实施例的流程示意图，上述步骤s222具体包括步骤s2221至步骤s2222，其中：
[0096]
在步骤s2221中，利用马尔可夫链方法，确定马尔科夫链的一步转移矩阵；
[0097]
在步骤s2222中，根据所述一步转移矩阵，确定所述受控参数，其中，所述受控参数包括受控状态下平均运行长度可接受的最小值、受控状态下平均样本容量接受的最大值、过程偏移大小、受控状态下的比例、不同煤种的煤流量的对应的变异系数以及相关系数中的至少一种。
[0098]
在本发明实施例中，利用马尔可夫链方法，有效确定受控时的所述相关参数。
[0099]
在本发明一个具体的实施例中，受控时的相关参数的确定流程如下：
[0100]
第一步，利用马尔可夫链方法推导出单边vss ewma-rz控制图的平均运行长度arl，运行长度标准差sdrl和平均样本容量ass；其中，马尔科夫链的一步转移矩阵为：
[0101][0102]
akl＝q
t
(i-q)-11[0103]
[0104]
其中，q为初始概率向量q＝(1,0,...,0)
t
，ass＝(n0，
…
，n
p
，n
p 1
)π，q为q为(p 1，p 1)维转移概率矩阵，矩阵r＝(i-q1)，i为单位列向量；
[0105]
其中，其中矩阵r的计算公式为：
[0106][0107]
第二步，确定受控状态下平均运行长度arl0可接受的最小值l0、受控状态下平均样本容量ass0可接受的最大值n0，过程偏移大小τ、受控状态下的比例z0、变量x y的变异系数γ
x
,γy以及相关系数ρ等参数的取值；令ns＝1；n
l
＝n0 1；λ

＝0.05或λ-＝0.05；基于计算的需要(马尔可夫链的收敛性)，λ需要大于0.05。
[0108]
作为优选的实施例，结合图7来看，图7为本发明提供的图4中步骤s222另一实施例的流程示意图，上述步骤s222具体还包括步骤s2223至步骤s2224，其中：
[0109]
在步骤s2223中，在所述受控时的所述相关参数下，求解带有等式约束的混合整数非线性规划模型；
[0110]
在步骤s2224中，优化所述比例控制图，确定使失控状态下的平均运行长度最小的一组决策变量。
[0111]
在本发明实施例中，利用带有等式约束的混合整数非线性规划模型，有效确定失控状态下的平均运行长度最小的一组决策变量。
[0112]
在本发明一个具体的实施例中，在当前参数下，求解带有等式约束的混合整数非线性规划模型，优化单边vss ewma-rz控制图，得到使失控状态下的平均运行长度arl1最小的一组决策变量(ns，n
l
，λ

，ku，ru)或(ns，n
l
，λ-，kd，rd)的取值。模型如下：
[0113]
目标函数为：
[0114]
minarl1(ns，n
l
，λ

，ku，ru,γ
x
,γy,ρ,τ,z0)
[0115]
等式约束为：
[0116]
arl0(ns，n
l
，λ

，ku，ru,γ
x
,γy,ρ,τ＝1,z0)＝200
[0117]
ass0(ns，n
l
，λ

，ku，ru,γ
x
,γy,ρ,τ＝1,z0)＝n0[0118]ku
》0
[0119]ru
∈(0,1)
[0120]
λ

∈(0,1]
[0121]
1《ns《n0《n
l
≤31
[0122]ns
,n
l
∈n

[0123]
其中，下单边vss ewma-rz控制图需要将约束ku》0替换为下式kd《0，上述约束公式分别对样本容量组合(ns，n
l
)，控制限系数ku，警戒限系数ru以及平滑系数λ

进行约束。
[0124]
作为优选的实施例，上述步骤s23，包括：对所述瞬时流量数据进行取样，计算每个
样本的所述相关参数，绘制所述比例控制图，并进行实时描点更新，其中，第一次抽样采用小样本容量n
(1)
＝ns，对于第i次抽样，当上单边统计量小于警戒限时，下一次采用小样本容量n
(i 1)
＝ns，否则采用大样本容量n
(i 1)
＝n
l
，n
(1)
为第一次采样的样本容量，n
(i 1)
为第i 1次采样的样本容量，ns为预设的小样本容量，n
l
为预设的大样本容量
[0125]
在本发明实施例中，利用变样本保证采样的准确性和完善性，当提高配煤的精度。
[0126]
在本发明一个具体的实施例中，取样并计算每个样本的统计量后可绘制单边vss ewma-rz控制图。在实施过程中第一次抽样采用小样本容量n
(1)
＝ns，对于第i次抽样，当y
i
《uwl时，下一次采用小样本容量n
(i 1)
＝ns，否则采用大样本容量n
(i 1)
＝n
l
。具体地，当y《uwl,说明处于受控状态，下次继续采用小样本容量；当ucl《y《uwl,说明仍处于受控状态，，但位于警戒区。下次需采用大样本容量，扩大抽样范围；当y》ucl,说明处于失控状态，则需要进一步检查。
[0127]
作为优选的实施例，上述步骤s3包括：
[0128]
根据将不同煤种生成的多个所述比例控制图相互关联，当至少一个所述比例控制图判断比例失控，则发出预警信号，调整不同煤种的配煤比。
[0129]
在本发明实施例中，将比例控制图用于预警，并将多种配煤比的比例控制图相互关联，在发生配比发生失控时能够及时发出警报，保障配煤的质量。
[0130]
作为优选的实施例，上述判断比例失控的过程，包括：根据所述瞬时流量数据进行抽样统计，确定对应的实时统计量；若所述实时统计量处于所述比例控制图的控制限内，则判断配煤比受控且平稳；若所述实时统计量处于所述比例控制图的所述控制限和所述警戒限之间，则判断配煤比处于警戒状态，并扩大抽样的样本容量；若所述实时统计量超过警戒限，则判断配煤比处于失控状态。
[0131]
在本发明实施例中，利用比例控制图有效确定配煤比，若超出预警线，则发出预警信号，达到实时监测、实时预警的目的。
[0132]
下面结合一个具体的应用例，结合图8、图9来看，图8为本发明提供的自动配煤称量系统一实施例的结构示意图，图9为本发明提供的比例控制图一实施例的示意图，更清楚地说明本发明的技术方案：
[0133]
将上述自动配煤的监控方法应用于图8所示的自动配煤称量系统，自动配煤称量系统用于同一筒仓的每3个下料漏嘴为一组共用一套自动配煤称量系统的大容积筒仓。如图8所示，每个筒仓底部设计有6个出料漏嘴，每3个漏嘴共用一套自动混配煤称量系统，且每个漏嘴均配有空气炮和疏松机。整个自动配煤系统由给煤机设备、称量系统、闭环控制系统三部分组成。具体包括活化给煤机、皮带机、称重和测速传感器、变频器、积算器仪表、工控机。
[0134]
两种煤种混配工艺实施流程如下：
[0135]
第一步，堆场来煤经过堆场第一皮带机1、第二皮带机2后可转运到旁路第三皮带机3、第四皮带机4引煤至单体储配能力1万吨的大容积第一筒仓5、第二筒仓6；
[0136]
第二步，每个大容积筒仓存放一种煤炭，每种煤炭通过筒仓漏嘴进入第一活化给煤机7或第二活化给煤机8。第一活化给煤机、第二活化给煤机按设定的配煤比例控制放料，煤炭落下至第一计量短皮带机9、第二计量短皮带机10，皮带机自带称重传感器14和测速传感器；
[0137]
第三步，第一筒仓5、第二筒仓6中的煤炭通过第一活化给煤机7或第二活化给煤机8持续落在带有皮带秤的第一计量短皮带机9、第二计量短皮带机10上，称重传感器14将煤炭重量转换成1～20mv的瞬时信号传递给卡尔曼滤波器15进行数据清洗处理的到更准确的瞬时煤流量；
[0138]
第四步，处理后的瞬时煤流量数据传输至积算器16进行pid运算。按照pid算法的设定将处理后的数据分别定义为参数x和y，按照vss ewma-rz比例控制图算法流程求出控制限和警戒限相关参数，再根据相关参数画出比例控制图，并实时描点更新，完成对两种煤炭之间的比例在线监控。根据控制图的判异准则，当配煤比例失控时，屏幕上则会有对应的报警指示灯亮起，并且积算器16立即输出4～20ma的反馈电流信号至变频器17控制活化取料机7和8调整出力使实际落煤量尽可能等于设定的配煤比，以此来稳定配煤的精度；
[0139]
第五步，不同的煤种经过第一计量短皮带机9、第二计量短皮带机10后落入分配皮带机11，根据需要进行混配煤，并充分混匀，并可根据实际需求汇入第一装船皮带机12、第二装船皮带机13，在输送装船的过程中完成了高精度配煤。
[0140]
其中，三种煤种进行配煤时，对三种煤的瞬时流量绘出三张控制图，三张控制图相互关联制约，此时报警规则变化为至少有一张控制图判异生效，则会引起系统报警，控制活化给煤机做出相应调整；其中，报警条件为控制图判断出煤炭配比失控超出控制图的警戒限；
[0141]
其中，若当前需要监测的两类煤炭的目标混合比例为1：1(z0＝1)，过程受控状态下皮带机的瞬时流量服从为均值为12.5kg/s的正态分布，将两类物料的流量用变量(x,y)表示。取γ
x
＝0.2，γy＝0.2，ρ＝0生产过程处于稳定状态时z0＝1，假设生产过程一直以额定生产率进行，则两条皮带机上的流量皆为12.5kg/s，即μ
x
＝12.5，μy＝12.5。5针对生产过程中两种煤炭的比例z0＝1可能偏移至z1＝1.1的情况，需要选择合适的比例控制图并进行优化设计以及时发现。煤炭配比的偏移；
[0142]
其中，实验中共进行了30次抽样检测，最大样本容量为31，假设前10次抽样时设备正常运转z0＝1，第10次抽样后，假设因为卸料设备的异常导致其中一个皮带机的流量提升至13.75kg/s，以模拟失控状态下的失控过程，此时两种煤炭的比例偏移至z1＝1.1。vss ewma-rz控制图的检测结果如下图2所示，控制图在煤炭比例偏移后的第2个样本点发出过程失控警报，说明控制图在配煤比的监控中非常灵敏，能够及时识别过程中的异常，保障混配煤的质量。且在配煤过程处于受控状态时，为出现误报警的现象，这说明了vss ewma-rz控制图在配煤质量监控中的有效性。
[0143]
本发明实施例还提供了一种自动配煤的监控装置，结合图10来看，图10为本发明提供的自动配煤的监控装置一实施例的结构示意图，自动配煤的监控装置1000包括：
[0144]
获取单元1001，用于获取若干煤种的瞬时流量数据；
[0145]
处理单元1002，用于根据所述瞬时流量数据，确定比例控制图；
[0146]
调节单元1003，用于根据所述比例控制图，调整多种煤种的配煤比。
[0147]
自动配煤的监控装置的各个单元的更具体实现方式可以参见对于上述自动配煤的监控方法的描述，且具有与之相似的有益效果，在此不再赘述。
[0148]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如上所述的自动配煤的监控方法。
[0149]
一般来说，用于实现本发明方法的计算机指令的可以采用一个或多个计算机可读的存储介质的任意组合来承载。非临时性计算机可读存储介质可以包括任何计算机可读介质，除了临时性地传播中的信号本身。
[0150]
计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0151]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言，特别是可以使用适于神经网络计算的python语言和基于tensorflow、pytorch等平台框架。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0152]
本发明实施例还提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如上所述的自动配煤的监控方法。
[0153]
根据本发明上述实施例提供的计算机可读存储介质和计算设备，可以参照根据本发明实现如上所述的自动配煤的监控方法具体描述的内容实现，并具有与如上所述的自动配煤的监控方法类似的有益效果，在此不再赘述。
[0154]
本发明公开了一种自动配煤的监控方法，。
[0155]
本发明技术方案，将比例控制图应用于港口筒仓配煤系统，实现对配煤比例的在线监控，提高港口配煤的精度。在配煤质量控制环节引入一种vss ewma-rz控制图(变样本容量指数加权移动平均比例控比例控制图)算法，实现对配煤质量的实时在线监控，提高配煤的精度。实验和数据分析表明，该算法在配煤系统处于稳态时未出现误报现象，在发生配比发生失控时能够及时发出警报，保障配煤的质量。将比例控制图用于配煤系统的方法对于两类煤炭流量之比的检测效果十分显著，在均值发生突变时，控制图能快速做出反应；均值缓慢偏移时，也能有对应的图像显示，证实了本发明在港口配煤场景中的有效性和灵敏性。
[0156]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。