[发明专利]基于大数据的长寿命阀组参数优化方法及系统

说明书

本发明涉及大数据处理领域，具体为一种基于大数据的长寿命阀组参数优化方法及系统，该方法包括：统计与目标阀组工况相似的其他阀组的开度阈值，得到目标阀组工况对应的流开型阀门的统计开度阈值，进而基于所述统计开度阈值选择开度阈值与目标阀组相近的其他阀组，得到其他阀组集合；其中流开型阀门开度达到开度阈值时切换为流闭型阀门；基于其他阀组集合中其他阀组，获取流开型阀门切换为流闭型阀门的理想开度阈值和流闭型阀门切换为流开型阀门的理想开度阈值后，再结合目标阀组的开度阈值，获取目标阀组中流开型阀门的开度参考区间，根据目标阀组开度阈值在开度参考区间中的位置确定目标阀组中阀门的切换速度。本发明避免了阀组的过度损耗。

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，具体涉及一种基于大数据的长寿命阀组参数优化方法及系统。

背景技术

在高压阀工作的生产工艺中，高压阀组会因负载的不同出现振动和噪音。当高压阀出现振动时，意味着阀芯、阀座等内部零件被严重冲刷，产生一道道磨痕、深沟及凹坑，有的甚至造成阀杆断裂，这些都严重的影响了阀门的使用性能，降低了使用寿命。

在一些高压阀工作工艺中，可以使用高压阀组的方式同时使用流开流闭两种阀门，实现简单控制、磨损均衡的同时避免发生振动，但阀门振动和开启比例的标定是需要根据流体特性进行实地标定的，且阀门的压力与流速并不成比例关系，随着压力差、阀门断面形状、阀门开度不同等因素，无法确定压力与流速的关系，导致标定难度大。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于大数据的长寿命阀组参数优化方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于大数据的长寿命阀组参数优化方法，该方法包括以下具体步骤：

获取目标阀组和若干其他阀组的描述子，所述阀组中包括流开型阀门和流闭型阀门，流开型阀门开度达到开度阈值时切换为流闭型阀门；阀组的描述子中包括开度阈值和阀门切换过程中两阀门的压力值序列；

基于阀组的描述子，统计与目标阀组工况相似的其他阀组的开度阈值，得到目标阀组工况对应的流开型阀门的统计开度阈值，进而基于所述统计开度阈值选择开度阈值与目标阀组相近的其他阀组，得到其他阀组集合；

基于其他阀组集合中其他阀组的描述子，获取流开型阀门切换为流闭型阀门的理想开度阈值和流闭型阀门切换为流开型阀门的理想开度阈值；

结合目标阀组的开度阈值和所述理想开度阈值，获取目标阀组中流开型阀门的开度参考区间，根据目标阀组的开度阈值在开度参考区间中的位置确定目标阀组中阀门的切换速度。

进一步地，所述统计开度阈值的获取具体为：计算目标阀组与各其他阀组的工况相似度，基于工况相似度对其他阀组的开度阈值进行加权求和，得到所述统计开度阈值。

进一步地，目标阀组与任意一其他阀组的工况相似度的获取具体为：

基于目标阀组X和任意一其他阀组Y的压力值序列计算压力相关系数Corr(X，Y)=[(1+PPMCC(P_XA，P_YA))/2]*[(1+PPMCC(P_XB，P_YB))/2]，(P_XA，P_XB)、(P_YA，P_YB)分别为目标阀组X、任意一其他阀组Y对应的流闭型阀门的压力值序列和流开型阀门的压力值序列；PPMCC为皮尔逊相关系数；

目标阀组X和任意一其他阀组Y开度阈值的差值绝对值为残差系数R(X，Y)，其中，所述开度阈值的取值范围为[0，1]；

结合压力相关系数和残差系数，得到阀组相关系数C(X，Y)，压力相关系数越大，残差系数越小，阀组相关系数越大；基于阀组相关系数得到目标阀组X和其他阀组Y的工况相似度。