[发明专利]碱式电解槽的温度传感器故障诊断方法与装置

权利要求书

1.一种碱式电解槽的温度传感器故障诊断方法，其特征在于，包括：

获取碱式电解槽的温度传感器的历史时序数据；

使用CEEMDAN算法对所述历史时序数据进行分解，得到模态分量集合；

从所述模态分量集合中筛选出预定模态分量；

计算所述预定模态分量对应的多个尺度方差排列熵，所述多个尺度方差排列熵用于表征所述预定模态分量的宏观分布信息与局部排列信息；

将多个尺度方差排列熵构建成一个特征向量；

基于所述特征向量对所述碱式电解槽的温度传感器的故障进行诊断。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述模态分量集合中筛选出预定模态分量，包括：

使用峭度和方差两个指标，从所述模态分量集合中筛选出所述预定模态分量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述特征向量对所述碱式电解槽的温度传感器的故障进行诊断，包括：

将所述特征向量输入至XGBoost分类器，所述XGBoost分类器输出所述特征向量对应的所述历史时序数据的故障类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述XGBoost分类器进行优化。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述XGBoost分类器进行优化，包括：

对萤火虫算法进行改进，得到改进的萤火虫算法；

采用所述改进的萤火虫算法对所述XGBoost分类器的超参数进行优化，得到优化的超参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对萤火虫算法进行改进，包括：

生成萤火虫种群，所述萤火虫种群包括普通种群和精英种群，所述精英种群由所述普通种群中的一部分精英个体组成；

对所述普通种群进行第一预定次迭代；

在迭代完成后，对粒子进行适应度排序，得到粒子序列；

从所述粒子序列中筛选出适应度最高的所述粒子；

将适应度最高的所述粒子输入至所述精英种群中，得到更新后的精英种群；

对更新后的精英种群进行第二预定次迭代，得到预定精英种群；

用所述预定精英种群中的粒子替换掉普通种群中诊断正确率较低的粒子。

7.一种碱式电解槽的温度传感器故障诊断装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取碱式电解槽的温度传感器的历史时序数据；

分解单元，用于使用CEEMDAN算法对所述历史时序数据进行分解，得到模态分量集合；

筛选单元，用于从所述模态分量集合中筛选出预定模态分量；

计算单元，用于计算所述预定模态分量对应的多个尺度方差排列熵，所述多个尺度方差排列熵用于表征所述预定模态分量的宏观分布信息与局部排列信息；

构建单元，用于将多个尺度方差排列熵构建成一个特征向量；

诊断单元，用于基于所述特征向量对所述碱式电解槽的温度传感器的故障进行诊断。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述筛选单元还用于使用峭度和方差两个指标，从所述模态分量集合中筛选出所述预定模态分量。

9.一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包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的碱式电解槽的温度传感器故障诊断方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的碱式电解槽的温度传感器故障诊断方法。