应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法及系统

本发明属于有机肥料生产数据采集处理，具体是应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法及系统。

背景技术：

1、随着畜禽养殖业的迅猛发展，产生了大量的粪便和污水。这些粪污中有害元素严重超标，难以用传统的还田方式处理。针对这一情况，人们研发了有机肥料生产系统。生物粪便同石油、煤炭、矿石一样是社会的财富和资源。而且有机肥生产线原料资源十分丰富。通过有机肥料生产系统的开发研制，将有利于促进畜禽粪便无害化处理、资源化利用、商品化经营生产产业链的形成，达到产业化、市场化、规模化生产目标，有效推动全市生态农业、循环经济的发展。

2、但是在有机肥生产过程，若相应设备出现故障，容易导致产生污染排放，尤其是对于有机肥生产企业，若无法进行及时精准的排查，容易在出现异常情况时对周边环境带来污染；而排查精准的前提就是需要具有全面的数据采集和处理，因此，为了解决该问题，本发明提供了应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法及系统。

技术实现思路

1、为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法及系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，方法包括：

4、步骤s1：识别有机肥料生产系统信息，根据所述有机肥料生产系统信息设置设备数据采集和排放数据采集各自对应的采集设备；

5、进一步地，各采集设备的设置方法包括：

6、建立监测库，所述监测库用于储存各种有机肥生产设备的数据采集项以及对应的数据采集方法；

7、识别有机肥料生产系统信息中对应的各种生产设备，从所述监测库中匹配对应的数据采集项和数据采集方法；依据获得的数据采集项和数据采集方法进行对应设备数据采集的采集设备布置；

8、根据所述有机肥料生产系统信息确定排放采集项，即根据该有机肥料生产系统可能的排放情况，针对性的设置对应的需要进行采集的数据项，即排放采集项；根据所述排放采集项进行排放数据采集的采集设备设置。

9、步骤s2：建立显示模型，所述显示模型对获得的设备采集数据和排放采集数据进行实时显示；

10、步骤s3：实时获取设备采集数据和排放采集数据，将获得的设备采集数据和排放采集数据输入到显示模型中进行实时显示；

11、步骤s4：对设备采集数据和排放采集数据进行异常分析，确定是否具有异常数据；当没有异常数据时，返回步骤s3；当具有异常数据时，进入步骤s5；

12、进一步地，对设备采集数据进行异常分析的方法包括：

13、将设备采集数据定义为xi={xi1，xi2，xi3，……，xim}，i=1、2、……、n，n为正整数；

14、其中，xi是第i个有机肥料生产设备的设备采集数据，xij第i个有机肥料生产设备的第j个采集项的单项采集数据，m是每个有机肥料生产设备对应的采集项数量；

15、基于有机肥料生产设备的历史采集数据建立对应的异常识别模型，通过建立的异常识别模型对有机肥料生产设备的设备采集数据xi进行实时分析，获得对应的异常数据yi，yi与xi之间的关系如下式：

16、yi=f(xi)+σi，i=1、2、……、n；

17、其中，xi是有机肥料生产设备的第i个设备采集数据，yi是对应的异常数据，σi是随机误差项；f(xi)是异常识别模型。

18、进一步地，f(xi)为孤立森林算法，表达式为：，输入是有机肥料生产设备的第i个设备采集数据xi，它的输出是对应的异常数据yi。

19、进一步地，对设备采集数据进行异常分析的另一种方法包括：

20、预设各有机肥料生产设备对应的坐标系，所述坐标系中设置有若干个标准坐标点；

21、将设备采集数据转化为评估坐标输入到对应的坐标系中，识别各评估坐标与最近坐标点之间的欧式距离，标记为评判距离；统计各所述评估坐标的评判距离，根据所述评判距离确定异常数据。

22、进一步地，对排放采集数据进行异常分析的方法包括：

23、设置排放监测组分以及对应的标准含量；

24、根据排放监测组分实时识别排放采集数据中的对应数据，标记为关联数据，将识别的关联数据与对应的标准含量进行实时比较，判断关联数据是否异常。

25、进一步地，当关联数据在标准含量允许范围内时，进行补充异常分析，获取关联数据变化曲线，识别所述关联数据变化曲线中对应的末端点，以末端点为基准选择a个参照点，a为正整数，且a≥5；

26、按照各所述参照点的出现顺序依次识别对应的曲线斜率，标记为参照斜率kv，v表示对应的参照点，v=1、2、……、a，识别末端点的曲线斜率，标记为末端斜率h；

27、根据公式h=|h+kmax{|kv+1-kv|}×sign(ht)|计算对应的评估值h，其中当v=a时，kv+1=h；ht为对应选择的kv+1-kv；将评估值h大于阈值x2的关联数据，视为异常数据。

28、步骤s5：根据异常数据种类按照预设的预警方案进行异常预警。

29、进一步地，进行异常预警的方法包括：

30、建立预警库，所述预警库用于储存各种预警方案；

31、根据异常数据种类匹配对应的预警方案，按照获得的预警方案进行预警处理。

32、应用于有机肥料生产系统的数据采集处理系统，包括采集模块、显示模块和分析模块；

33、所述采集模块用于根据当前的有机肥料生产系统信息，补充各采集设备，并进行设备采集数据和排放采集数据的采集；

34、所述显示模块用于建立显示模型，并将获得的设备采集数据和排放采集数据输入到显示模型中进行实时显示；

35、所述分析模块用于对设备采集数据和排放采集数据进行异常分析，当没有异常数据时，不进行相应操作，当具有异常数据时，根据异常数据种类按照预设的预警方案进行异常预警。

36、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

37、通过本发明实现对有机肥料生产系统的数据采集和处理，智能化的判定有机化肥生产过程中是否出现异常数据，使得当出现异常数据时能够及时发现、识别，且通过智能采集、分析，可以极大的降低人工的参与程度，避免可能的对员工身体伤害；为将来的无人化、少人化的生产打下基础；避免设备异常带来的异常排放，导致对周边环境造成污染。

技术特征：

1.应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，其特征在于，方法包括：

2.根据权利要求1所述的应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，其特征在于，各采集设备的设置方法包括：

3.根据权利要求1所述的应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，其特征在于，对设备采集数据进行异常分析的方法包括：

4.根据权利要求3所述的应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，其特征在于，f(xi)为孤立森林算法，表达式为：，输入是有机肥料生产设备的第i个设备采集数据xi，它的输出是对应的异常数据yi。

5.根据权利要求1所述的应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，其特征在于，对设备采集数据进行异常分析的方法包括：

6.根据权利要求1所述的应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，其特征在于，对排放采集数据进行异常分析的方法包括：

7.根据权利要求6所述的应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，其特征在于，当关联数据在标准含量允许范围内时，进行补充异常分析，获取关联数据变化曲线，识别所述关联数据变化曲线中对应的末端点，以末端点为基准选择a个参照点，a为正整数，且a≥5；

8.根据权利要求1所述的应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，其特征在于，进行异常预警的方法包括：

9.应用于有机肥料生产系统的数据采集处理系统，其特征在于，执行权利要求1至8任意一项所述的应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法，包括采集模块、显示模块和分析模块；

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法的步骤。

技术总结
本发明公开了应用于有机肥料生产系统的数据采集处理方法及系统，属于有机肥料生产数据采集处理技术领域，方法包括：步骤S1：识别有机肥料生产系统信息，根据有机肥料生产系统信息设置设备数据采集和排放数据采集各自对应的采集设备；步骤S2：建立显示模型，显示模型对设备采集数据和排放采集数据进行实时显示；步骤S3：实时获取设备采集数据和排放采集数据，将获得的设备采集数据和排放采集数据输入到显示模型中进行实时显示；步骤S4：对设备采集数据和排放采集数据进行异常分析，确定是否具有异常数据；当没有异常数据时，返回步骤S3；当具有异常数据时，进入步骤S5；步骤S5：根据异常数据种类按照预设的预警方案进行异常预警。

技术研发人员：迟元峰,任咣营,郑瑞东
受保护的技术使用者：临沂大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16