本發明屬于設備監測預警，具體涉及一種污泥處理設備實時監測分析及預警系統。

背景技術：

1、污泥處理作為污水處理流程中的重要環節，廣泛依賴離心脫水機、帶式壓濾機等核心機械設備的穩定運行。設備在高負荷、連續工況下運行，常伴隨機械沖擊、負載波動、磨損老化等現象，若運行異常未能及時識別，極易引發設備停機、處理能力下降等問題，進而影響整個污水處理系統的效率與安全。

2、當前常見的設備監測手段主要包括人工定期巡檢和基于單參數閾值的簡單報警系統。例如，通過電流、電壓、溫度等基礎傳感器設定固定上下限，實現超限報警提示。然而，這類方式存在顯著局限性：一方面，人工巡檢周期長、覆蓋面有限，易導致關鍵狀態滯后發現；另一方面，單點監測難以反映設備多維運行特征與行為演化過程，無法有效識別如軸承疲勞、濾帶松弛、進泥異常等潛在風險。

3、此外，傳統預警系統缺乏對多參數關聯變化的分析能力，難以形成對設備狀態的整體認知，往往僅在設備出現明顯故障或性能突變后才觸發報警，預警效果滯后，容易錯過最佳干預時機。

技術實現思路

1、本發明提供一種污泥處理設備實時監測分析及預警系統，解決相關技術中預警滯后、難以實現多參數融合與早期故障識別的技術問題。

2、本發明提供了一種污泥處理設備實時監測分析及預警系統，包括：

3、行為切片構建模塊，用于在設備運行過程中，基于預設的關鍵行為事件類型實時監測設備狀態數據，當監測到滿足事件觸發條件的關鍵行為事件時，記錄觸發時間，并采集觸發時間前后第一預設時間段內的設備狀態數據，形成行為切片，并通過第一特征序列表示第一預設時間段內的設備狀態數據；

4、行為切片處理模塊，用于對行為切片中的第一特征序列進行處理，構建包括響應穩定性特征、動態張力沖擊特征和耦合抗擾能力特征的耦合特征向量；

5、行為圖譜生成模塊，用于將當前行為切片對應的耦合特征向量和本次設備運行期間已構建的行為切片的耦合特征向量進行聚合，形成行為圖譜，其中，行為圖譜為由耦合特征向量構成的二維矩陣結構，每一行對應一個行為切片的耦合特征向量；

6、風險評分生成模塊，用于將當前行為圖譜與預先建立的歷史圖譜數據庫中的狀態簇模板進行匹配，通過計算當前行為圖譜與各狀態簇模板間的結構距離，選取相似性最高的狀態簇模板，確定當前行為圖譜的狀態簇類別，根據狀態簇類別對應的風險評分區間以及當前行為圖譜與狀態簇模板間的匹配偏離程度計算得到當前設備的風險評分；

7、風險預警模塊，用于根據所述風險評分判定設備的風險等級，并輸出對應的預警措施。

8、進一步地，所述設備狀態數據包括：電流、振動加速度、溫度、壓力、轉速和電壓。

9、進一步地，通過行為切片的第一特征序列中振動加速度的最大值與最小值之差，乘以電流的標準差與溫度的標準差之和，得到第一中間特征；將第一中間特征和電流的平均值與溫度的平均值的乘積進行結合，得到響應穩定性特征；

10、通過行為切片的第一特征序列中振動加速度的最大值與最小值之差的平方，得到第二中間特征，通過電流平均值的平方與溫度平均值的平方，得到第三中間特征，通過轉速的標準差與轉速平均值的比值，得到第四中間特征，將第二中間特征、第三中間特征和第四中間特征進行結合，得到動態張力沖擊特征；

11、通過行為切片的第一特征序列中電流最大值與最小值之差的平方，得到第五中間特征，通過溫度最大值與最小值之差的平方，得到第六中間特征，通過振動加速度平均值的平方與轉速標準差的平方的和，得到第七中間特征，將第五中間特征、第六中間特征和第七中間特征進行結合，得到耦合抗擾能力特征。

12、進一步地，所述行為圖譜的構建方式包括：

13、按照行為切片發生的時間順序，根據第一預設規則選取預設時間窗口的行為切片；

14、將各行為切片對應的耦合特征向量根據權重機制進行加權處理，并按照時間順序依次排列，構成二維矩陣結構。

15、進一步地，所述第一預設規則用于根據設備當前運行階段自動調整時間窗口的選取方式；

16、其中，運行階段包括：啟動階段、穩定運行階段和停機過渡階段；

17、對于啟動階段，選取第二預設時間段內所有行為切片；

18、對于穩定運行階段，選取與當前切片時間間隔在第三預設時間段內的行為切片；

19、對于停機過渡階段，選取當前運行周期的所有行為切片。

20、進一步地，所述運行階段根據設備實時轉速與設定轉速之間的偏差率進行判定，其中，偏差率通過實時轉速和設定轉速的差值絕對值與設定轉速的比值得到，運行階段的判定方式包括：

21、當偏差率大于等于第一預設閾值，且偏差率的變化率為正時，判定為啟動階段；

22、當偏差率小于第一預設閾值時，判定為穩定運行階段；

23、當偏差率大于等于第一預設閾值，且偏差率的變化率為負時，判定為停機過渡階段。

24、進一步地，所述權重機制為：根據行為切片時間距離當前時間的時間間隔和平均無故障運行時間，引入行為時間增益系數，采用指數衰減方式計算權重，行為事件增益系數根據關鍵行為事件類型設定。

25、進一步地，所述風險評分生成模塊中行為圖譜與狀態簇模板的匹配過程，采用融合多個相似度度量指標的距離計算方式，所述距離計算方式包括以下三個指標：

26、矩陣結構一致性指標，通過在行為圖譜和狀態簇模板上構建滑動窗口，分別計算滑動窗口內特征的均值與標準差，并基于滑動窗口間對應統計特征的差值計算得到；

27、動態時序對齊距離指標，通過提取行為圖譜和狀態簇模板中耦合特征向量形成的序列，采用動態時間規整算法對其進行非線性對齊，并計算最小對齊路徑長度，得到動態時序對齊距離指標；

28、特征空間距離指標，采用馬氏距離計算行為圖譜和狀態簇模板在多維特征空間中的分布偏差；

29、通過對三個指標進行加權融合，得到所述結構距離。

30、進一步地，所述風險評分生成模塊基于當前行為圖譜與所屬狀態簇模板間的結構距離，在該狀態簇模板對應的風險評分區間內進行線性映射，得到風險評分。

31、本發明的有益效果在于：本發明采用基于關鍵行為事件驅動的切片機制，能夠主動捕捉設備運行中的非線性動態響應，通過多參數同步采集和行為特征提取，實現對設備狀態的實時識別與行為演化趨勢建模，彌補傳統定時采樣預警滯后的不足，顯著提升了故障早期識別的靈敏度和準確性；

32、本發明通過提取響應穩定性、動態張力沖擊和耦合抗擾能力等多維特征，構建行為圖譜，結合運行階段自適應聚合策略和差異化權重機制，全面反映設備在不同時段內的行為演化模式，增強系統對復雜工況變化的理解能力，為后續風險識別提供高價值輸入;

33、本發明通過結構距離匹配方式確定當前行為圖譜的狀態簇類別，并在風險評分區間內進行線性映射，輸出連續型風險評分；再結合評分等級區間輸出相應預警措施，實現風險趨勢識別、等級劃分與響應策略聯動，大幅提升污泥處理設備的主動預警能力與運維效率。