本發(fā)明涉及污水處理設(shè)備設(shè)計領(lǐng)域，具體涉及一種帶有報警器的污水處理罐裝置。

背景技術(shù)：

污水處理中經(jīng)常用到處理罐裝置。該處理罐的罐體通常為長形(腰形)，其內(nèi)布置各種處理設(shè)置；由于罐體通常密閉，因此當其內(nèi)的處理設(shè)置需要維修時具有困難。而一些通常設(shè)置的檢修窗口則因為受到結(jié)構(gòu)等因素影響，尺寸有限。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明提供一種帶有報警器的污水處理罐裝置。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

一種帶有報警器的污水處理罐裝置，包括上罐體和下罐體，上罐體和下罐體分別與罐體固定架固定連接，從而能夠?qū)崿F(xiàn)彼此分開的支撐；上罐體和下罐體之間設(shè)置檢修窗口，上罐體和下罐體的外圓周表面上設(shè)置有外螺紋，連接套筒能夠通過螺紋配合而覆蓋在所述檢修窗口處從而將所述罐體密閉；所述上罐體的頂部設(shè)置依次連接的傳感器組合裝置、微處理器和報警器，所述微處理器用于判斷傳感器組合裝置發(fā)送的采集數(shù)據(jù)是否在預定范圍內(nèi)，當超出預定范圍時，促使報警器報警。

本發(fā)明的有益效果為：通過結(jié)構(gòu)設(shè)置，在上罐體和下罐體之間設(shè)置檢修窗口和連接套筒，保證了罐體封閉性的同時加大了檢修窗口的尺度，便于維修，從而解決了上述的技術(shù)問題，且設(shè)置傳感器組合裝置、微處理器和報警器，助于工作人員了解罐內(nèi)情況。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的應用場景不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)簡易示意圖。

圖2是本發(fā)明健康狀態(tài)監(jiān)測器的結(jié)構(gòu)示意圖。

附圖標記：

上罐體1、下罐體1′、罐體固定架2、連接套筒3、檢修窗口4、傳感器組合裝置5、微處理器6、報警器7、健康狀態(tài)監(jiān)測器8、指標設(shè)定單元9、數(shù)據(jù)歸一化單元10、主要構(gòu)件評估單元11、主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12、綜合評估單元13、觀察口14。

具體實施方式

結(jié)合以下應用場景對本發(fā)明作進一步描述。

應用場景1

參見圖1、圖2，本應用場景的一個實施例中的一種帶有報警器的污水處理罐裝置，包括上罐體1和下罐體1′，上罐體1和下罐體1′分別與罐體固定架3固定連接，從而能夠?qū)崿F(xiàn)彼此分開的支撐；上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4，上罐體1和下罐體1′的外圓周表面上設(shè)置有外螺紋，連接套筒3能夠通過螺紋配合而覆蓋在所述檢修窗口4處從而將所述罐體密閉；所述上罐體1的頂部設(shè)置依次連接的傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，所述微處理器6用于判斷傳感器組合裝置5發(fā)送的采集數(shù)據(jù)是否在預定范圍內(nèi)，當超出預定范圍時，促使報警器7報警。

優(yōu)選的，所述傳感器組合裝置5包括藥液濃度傳感器、液位傳感器、溫度傳感器。

本發(fā)明上述優(yōu)選實施例通過結(jié)構(gòu)設(shè)置，在上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4和連接套筒3，保證了罐體封閉性的同時加大了檢修窗口4的尺度，便于維修，從而解決了上述的技術(shù)問題，且設(shè)置傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，助于工作人員了解罐內(nèi)情況。

優(yōu)選的，所述上罐體1的上部設(shè)置有透明的觀察口14。

本優(yōu)選實施例有助于工作人員更加直觀地了解罐內(nèi)的情況。

優(yōu)選的，所述污水處理罐裝置還包括健康狀態(tài)監(jiān)測器2，所述健康狀態(tài)監(jiān)測器2包括指標設(shè)定單元9、數(shù)據(jù)歸一化單元10、主要構(gòu)件評估單元11、主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12和綜合評估單元13；所述指標設(shè)定單元9用于確定監(jiān)測數(shù)據(jù)采集模塊1的采集指標，所述采集指標包括主要構(gòu)件、主要構(gòu)件的監(jiān)測項目以及各監(jiān)測項目在重要程度上的權(quán)重因子，所述主要構(gòu)件為各類傳感器和報警器7；所述數(shù)據(jù)歸一化單元10用于對所述狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行歸一化處理；所述主要構(gòu)件評估單元11用于評估所述主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12用于所述各主要構(gòu)件是否處于健康狀態(tài)；所述綜合評估單元13用于評估污水處理罐裝置的健康狀態(tài)。

本優(yōu)選實施例構(gòu)建了健康狀態(tài)監(jiān)測器2的整體架構(gòu)，完善了系統(tǒng)的健康狀態(tài)分析功能。

優(yōu)選的，設(shè)主要構(gòu)件x共有m_x個監(jiān)測項目，采用監(jiān)測儀器α對第i個監(jiān)測項目進行監(jiān)測時，i＝1,...m_x，由于溫度和濕度的影響可能會產(chǎn)生監(jiān)測量誤差，引入溫度修正因子ψ_α和濕度修正因子Φ_α，其中T為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境溫度，T₀和為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準溫度，其中H為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境濕度，H₀為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準濕度，所述數(shù)據(jù)歸一化單元10采用的歸一化處理公式為：

$G_i=1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}\·{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2}$

其中，G_i表示第i個監(jiān)測項目被歸一化處理后的狀態(tài)監(jiān)測量，G_i∈[0,1]，當G_i靠近0時表示狀態(tài)良好，G_i靠近1時表示狀態(tài)較差；J_i為第i個監(jiān)測項目的原狀態(tài)監(jiān)測量，δ_bi為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍且對應于最佳狀態(tài)時的邊界值，δ_ci為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍但不屬于最佳狀態(tài)時的邊界值。

本優(yōu)選實施例設(shè)計了數(shù)據(jù)歸一化單元10的歸一化處理公式，將不同的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，方便狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的后續(xù)處理，并在歸一化處理公式中引入溫度修正因子和濕度修正因子，簡化了歸一化處理的過程，提高了歸一化處理的精度。

優(yōu)選的，設(shè)影響主要構(gòu)件x狀態(tài)的所有歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量集合為{G_i,i＝1,...,m_x}，主要構(gòu)件評估單元11采取的主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)指標Z_x的計算公式設(shè)定為：

若所有G_i≤1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}{Q}_i=1$

若至少有一個G_i＞1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}{Q}_i=1$

其中，Ζ_x表示主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)評估指標，Z_i∈[0,1],1-e^-0.5為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量對應于正常的臨界值，m_c為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量小于臨界值1-e^-0.5時的數(shù)目，Q_i為第i個監(jiān)測項目在主要構(gòu)件x中的重要程度上的權(quán)重因子，m_c＜m_x時，權(quán)重因子Q_i隨m_c的個數(shù)不同按比例調(diào)整。

本優(yōu)選實施例提出了主要構(gòu)件健康狀態(tài)的評估指標的計算公式，將不同的歸一化后的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，從而可以簡單全面地得到主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，簡化了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)的評估，在保證準確度的同時提高了健康狀態(tài)評估的速度。

優(yōu)選的，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12的判定原則為：若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x大于設(shè)定的閾值P_Y,判定所述主要構(gòu)件x為異常，若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x不大于設(shè)定的閾值P_Y,P_Y的取值范圍是[0.1,0.2],判定所述主要構(gòu)件x為健康，設(shè)有n個樣本的主要構(gòu)件的綜合狀態(tài)指標Z_x1,...,Z_xn取自連續(xù)分布H(Z_x)，所述主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率P_x的計算公式為：

$P_x=1-\frac{{\∫}_{e^{-1}}^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}{{\∫}_0^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}$

此處

${\hat{H}}_n\left(Z_x\right)=\frac{1}{n}\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}\·\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{-\frac{1}{2}\·(Z_x-Z_k)\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}}$

其中，為任意點Z_x處的核密度，b為樣本標準差，J為四分位數(shù)間距。

本優(yōu)選實施例通過對主要構(gòu)件的異常概率計算結(jié)果來判定主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，分析精度高，且加快了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)分析的速度。

優(yōu)選的，設(shè)污水處理罐裝置共有N個主要構(gòu)件，主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率為P_x，其中x＝1,2,…,N，所述綜合評估單元13采用的綜合狀態(tài)健康指標B的計算公式如下：

$B=1-{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N\left(P_x{W}_x\right),{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N{W}_x=1$

式中，W_x為第x個主要構(gòu)件在配電網(wǎng)中的重要程度的權(quán)重因子，設(shè)定閾值E，若B＞E，則配電網(wǎng)屬于健康狀態(tài)，E的取值范圍是[0.9,0.99]。

本優(yōu)選實施例利用權(quán)重因子計算污水處理罐裝置的健康狀態(tài)，計算精度高，進一步提高了系統(tǒng)監(jiān)測精度。

在此應用場景中，上述實施例取P_Y＝0.1，E＝0.9，系統(tǒng)的監(jiān)測分析速度相對提高了10％，監(jiān)測分析精度相對提高了12％。

應用場景2

參見圖1、圖2，本應用場景的一個實施例中的一種帶有報警器的污水處理罐裝置，包括上罐體1和下罐體1′，上罐體1和下罐體1′分別與罐體固定架3固定連接，從而能夠?qū)崿F(xiàn)彼此分開的支撐；上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4，上罐體1和下罐體1′的外圓周表面上設(shè)置有外螺紋，連接套筒3能夠通過螺紋配合而覆蓋在所述檢修窗口4處從而將所述罐體密閉；所述上罐體1的頂部設(shè)置依次連接的傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，所述微處理器6用于判斷傳感器組合裝置5發(fā)送的采集數(shù)據(jù)是否在預定范圍內(nèi)，當超出預定范圍時，促使報警器7報警。

優(yōu)選的，所述傳感器組合裝置5包括藥液濃度傳感器、液位傳感器、溫度傳感器。

本發(fā)明上述優(yōu)選實施例通過結(jié)構(gòu)設(shè)置，在上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4和連接套筒3，保證了罐體封閉性的同時加大了檢修窗口4的尺度，便于維修，從而解決了上述的技術(shù)問題，且設(shè)置傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，助于工作人員了解罐內(nèi)情況。

優(yōu)選的，所述上罐體1的上部設(shè)置有透明的觀察口14。

本優(yōu)選實施例有助于工作人員更加直觀地了解罐內(nèi)的情況。

優(yōu)選的，所述污水處理罐裝置還包括健康狀態(tài)監(jiān)測器2，所述健康狀態(tài)監(jiān)測器2包括指標設(shè)定單元9、數(shù)據(jù)歸一化單元10、主要構(gòu)件評估單元11、主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12和綜合評估單元13；所述指標設(shè)定單元9用于確定監(jiān)測數(shù)據(jù)采集模塊1的采集指標，所述采集指標包括主要構(gòu)件、主要構(gòu)件的監(jiān)測項目以及各監(jiān)測項目在重要程度上的權(quán)重因子，所述主要構(gòu)件為各類傳感器和報警器7；所述數(shù)據(jù)歸一化單元10用于對所述狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行歸一化處理；所述主要構(gòu)件評估單元11用于評估所述主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12用于所述各主要構(gòu)件是否處于健康狀態(tài)；所述綜合評估單元13用于評估污水處理罐裝置的健康狀態(tài)。

本優(yōu)選實施例構(gòu)建了健康狀態(tài)監(jiān)測器2的整體架構(gòu)，完善了系統(tǒng)的健康狀態(tài)分析功能。

優(yōu)選的，設(shè)主要構(gòu)件x共有m_x個監(jiān)測項目，采用監(jiān)測儀器α對第i個監(jiān)測項目進行監(jiān)測時，i＝1,...m_x，由于溫度和濕度的影響可能會產(chǎn)生監(jiān)測量誤差，引入溫度修正因子ψ_α和濕度修正因子Φ_α，其中T為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境溫度，T₀和為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準溫度，其中H為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境濕度，H₀為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準濕度，所述數(shù)據(jù)歸一化單元10采用的歸一化處理公式為：

$G_i=1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}\·{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2}$

其中，G_i表示第i個監(jiān)測項目被歸一化處理后的狀態(tài)監(jiān)測量，G_i∈[0,1]，當G_i靠近0時表示狀態(tài)良好，G_i靠近1時表示狀態(tài)較差；J_i為第i個監(jiān)測項目的原狀態(tài)監(jiān)測量，δ_bi為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍且對應于最佳狀態(tài)時的邊界值，δ_ci為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍但不屬于最佳狀態(tài)時的邊界值。

本優(yōu)選實施例設(shè)計了數(shù)據(jù)歸一化單元10的歸一化處理公式，將不同的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，方便狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的后續(xù)處理，并在歸一化處理公式中引入溫度修正因子和濕度修正因子，簡化了歸一化處理的過程，提高了歸一化處理的精度。

優(yōu)選的，設(shè)影響主要構(gòu)件x狀態(tài)的所有歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量集合為{G_i,i＝1,...,m_x}，主要構(gòu)件評估單元11采取的主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)指標Z_x的計算公式設(shè)定為：

若所有G_i≤1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}{Q}_i=1$

若至少有一個G_i＞1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}{Q}_i=1$

其中，Ζ_x表示主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)評估指標，Z_i∈[0,1],1-e^-0.5為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量對應于正常的臨界值，m_c為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量小于臨界值1-e^-0.5時的數(shù)目，Q_i為第i個監(jiān)測項目在主要構(gòu)件x中的重要程度上的權(quán)重因子，m_c＜m_x時，權(quán)重因子Q_i隨m_c的個數(shù)不同按比例調(diào)整。

本優(yōu)選實施例提出了主要構(gòu)件健康狀態(tài)的評估指標的計算公式，將不同的歸一化后的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，從而可以簡單全面地得到主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，簡化了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)的評估，在保證準確度的同時提高了健康狀態(tài)評估的速度。

優(yōu)選的，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12的判定原則為：若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x大于設(shè)定的閾值P_Y,判定所述主要構(gòu)件x為異常，若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x不大于設(shè)定的閾值P_Y,P_Y的取值范圍是[0.1,0.2],判定所述主要構(gòu)件x為健康，設(shè)有n個樣本的主要構(gòu)件的綜合狀態(tài)指標Z_x1,...,Z_xn取自連續(xù)分布H(Z_x)，所述主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率P_x的計算公式為：

$P_x=1-\frac{{\∫}_{e^{-1}}^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}{{\∫}_0^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}$

此處

${\hat{H}}_n\left(Z_x\right)=\frac{1}{n}\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}\·\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{-\frac{1}{2}\·(Z_x-Z_k)\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}}$

其中，為任意點Z_x處的核密度，b為樣本標準差，J為四分位數(shù)間距。

本優(yōu)選實施例通過對主要構(gòu)件的異常概率計算結(jié)果來判定主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，分析精度高，且加快了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)分析的速度。

優(yōu)選的，設(shè)污水處理罐裝置共有N個主要構(gòu)件，主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率為P_x，其中x＝1,2,…,N，所述綜合評估單元13采用的綜合狀態(tài)健康指標B的計算公式如下：

$B=1-{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N\left(P_x{W}_x\right),{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N{W}_x=1$

式中，W_x為第x個主要構(gòu)件在配電網(wǎng)中的重要程度的權(quán)重因子，設(shè)定閾值E，若B＞E，則配電網(wǎng)屬于健康狀態(tài)，E的取值范圍是[0.9,0.99]。

本優(yōu)選實施例利用權(quán)重因子計算污水處理罐裝置的健康狀態(tài)，計算精度高，進一步提高了系統(tǒng)監(jiān)測精度。

在此應用場景中，上述實施例取P_Y＝0.12，E＝0.92，系統(tǒng)的監(jiān)測分析速度相對提高了9％，監(jiān)測分析精度相對提高了13％。

應用場景3

參見圖1、圖2，本應用場景的一個實施例中的一種帶有報警器的污水處理罐裝置，包括上罐體1和下罐體1′，上罐體1和下罐體1′分別與罐體固定架3固定連接，從而能夠?qū)崿F(xiàn)彼此分開的支撐；上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4，上罐體1和下罐體1′的外圓周表面上設(shè)置有外螺紋，連接套筒3能夠通過螺紋配合而覆蓋在所述檢修窗口4處從而將所述罐體密閉；所述上罐體1的頂部設(shè)置依次連接的傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，所述微處理器6用于判斷傳感器組合裝置5發(fā)送的采集數(shù)據(jù)是否在預定范圍內(nèi)，當超出預定范圍時，促使報警器7報警。

優(yōu)選的，所述傳感器組合裝置5包括藥液濃度傳感器、液位傳感器、溫度傳感器。

本發(fā)明上述優(yōu)選實施例通過結(jié)構(gòu)設(shè)置，在上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4和連接套筒3，保證了罐體封閉性的同時加大了檢修窗口4的尺度，便于維修，從而解決了上述的技術(shù)問題，且設(shè)置傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，助于工作人員了解罐內(nèi)情況。

優(yōu)選的，所述上罐體1的上部設(shè)置有透明的觀察口14。

本優(yōu)選實施例有助于工作人員更加直觀地了解罐內(nèi)的情況。

優(yōu)選的，所述污水處理罐裝置還包括健康狀態(tài)監(jiān)測器2，所述健康狀態(tài)監(jiān)測器2包括指標設(shè)定單元9、數(shù)據(jù)歸一化單元10、主要構(gòu)件評估單元11、主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12和綜合評估單元13；所述指標設(shè)定單元9用于確定監(jiān)測數(shù)據(jù)采集模塊1的采集指標，所述采集指標包括主要構(gòu)件、主要構(gòu)件的監(jiān)測項目以及各監(jiān)測項目在重要程度上的權(quán)重因子，所述主要構(gòu)件為各類傳感器和報警器7；所述數(shù)據(jù)歸一化單元10用于對所述狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行歸一化處理；所述主要構(gòu)件評估單元11用于評估所述主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12用于所述各主要構(gòu)件是否處于健康狀態(tài)；所述綜合評估單元13用于評估污水處理罐裝置的健康狀態(tài)。

本優(yōu)選實施例構(gòu)建了健康狀態(tài)監(jiān)測器2的整體架構(gòu)，完善了系統(tǒng)的健康狀態(tài)分析功能。

優(yōu)選的，設(shè)主要構(gòu)件x共有m_x個監(jiān)測項目，采用監(jiān)測儀器α對第i個監(jiān)測項目進行監(jiān)測時，i＝1,...m_x，由于溫度和濕度的影響可能會產(chǎn)生監(jiān)測量誤差，引入溫度修正因子ψ_α和濕度修正因子Φ_α，其中T為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境溫度，T₀和為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準溫度，其中H為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境濕度，H₀為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準濕度，所述數(shù)據(jù)歸一化單元10采用的歸一化處理公式為：

$G_i=1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}\·{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2}$

其中，G_i表示第i個監(jiān)測項目被歸一化處理后的狀態(tài)監(jiān)測量，G_i∈[0,1]，當G_i靠近0時表示狀態(tài)良好，G_i靠近1時表示狀態(tài)較差；J_i為第i個監(jiān)測項目的原狀態(tài)監(jiān)測量，δ_bi為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍且對應于最佳狀態(tài)時的邊界值，δ_ci為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍但不屬于最佳狀態(tài)時的邊界值。

本優(yōu)選實施例設(shè)計了數(shù)據(jù)歸一化單元10的歸一化處理公式，將不同的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，方便狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的后續(xù)處理，并在歸一化處理公式中引入溫度修正因子和濕度修正因子，簡化了歸一化處理的過程，提高了歸一化處理的精度。

優(yōu)選的，設(shè)影響主要構(gòu)件x狀態(tài)的所有歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量集合為{G_i,i＝1,...,m_x}，主要構(gòu)件評估單元11采取的主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)指標Z_x的計算公式設(shè)定為：

若所有G_i≤1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}{Q}_i=1$

若至少有一個G_i＞1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}{Q}_i=1$

其中，Ζ_x表示主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)評估指標，Z_i∈[0,1],1-e^-0.5為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量對應于正常的臨界值，m_c為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量小于臨界值1-e^-0.5時的數(shù)目，Q_i為第i個監(jiān)測項目在主要構(gòu)件x中的重要程度上的權(quán)重因子，m_c＜m_x時，權(quán)重因子Q_i隨m_c的個數(shù)不同按比例調(diào)整。

本優(yōu)選實施例提出了主要構(gòu)件健康狀態(tài)的評估指標的計算公式，將不同的歸一化后的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，從而可以簡單全面地得到主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，簡化了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)的評估，在保證準確度的同時提高了健康狀態(tài)評估的速度。

優(yōu)選的，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12的判定原則為：若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x大于設(shè)定的閾值P_Y,判定所述主要構(gòu)件x為異常，若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x不大于設(shè)定的閾值P_Y,P_Y的取值范圍是[0.1,0.2],判定所述主要構(gòu)件x為健康，設(shè)有n個樣本的主要構(gòu)件的綜合狀態(tài)指標Z_x1,...,Z_xn取自連續(xù)分布H(Z_x)，所述主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率P_x的計算公式為：

$P_x=1-\frac{{\∫}_{e^{-1}}^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}{{\∫}_0^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}$

此處

${\hat{H}}_n\left(Z_x\right)=\frac{1}{n}\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}\·\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{-\frac{1}{2}\·(Z_x-Z_k)\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}}$

其中，為任意點Z_x處的核密度，b為樣本標準差，J為四分位數(shù)間距。

本優(yōu)選實施例通過對主要構(gòu)件的異常概率計算結(jié)果來判定主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，分析精度高，且加快了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)分析的速度。

優(yōu)選的，設(shè)污水處理罐裝置共有N個主要構(gòu)件，主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率為P_x，其中x＝1,2,…,N，所述綜合評估單元13采用的綜合狀態(tài)健康指標B的計算公式如下：

$B=1-{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N\left(P_x{W}_x\right),{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N{W}_x=1$

式中，W_x為第x個主要構(gòu)件在配電網(wǎng)中的重要程度的權(quán)重因子，設(shè)定閾值E，若B＞E，則配電網(wǎng)屬于健康狀態(tài)，E的取值范圍是[0.9,0.99]。

本優(yōu)選實施例利用權(quán)重因子計算污水處理罐裝置的健康狀態(tài)，計算精度高，進一步提高了系統(tǒng)監(jiān)測精度。

在此應用場景中，上述實施例取T＝0.15，E＝0.94，系統(tǒng)的監(jiān)測分析速度相對提高了8％，監(jiān)測分析精度相對提高了10％。。

應用場景4

參見圖1、圖2，本應用場景的一個實施例中的一種帶有報警器的污水處理罐裝置，包括上罐體1和下罐體1′，上罐體1和下罐體1′分別與罐體固定架3固定連接，從而能夠?qū)崿F(xiàn)彼此分開的支撐；上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4，上罐體1和下罐體1′的外圓周表面上設(shè)置有外螺紋，連接套筒3能夠通過螺紋配合而覆蓋在所述檢修窗口4處從而將所述罐體密閉；所述上罐體1的頂部設(shè)置依次連接的傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，所述微處理器6用于判斷傳感器組合裝置5發(fā)送的采集數(shù)據(jù)是否在預定范圍內(nèi)，當超出預定范圍時，促使報警器7報警。

優(yōu)選的，所述傳感器組合裝置5包括藥液濃度傳感器、液位傳感器、溫度傳感器。

本發(fā)明上述優(yōu)選實施例通過結(jié)構(gòu)設(shè)置，在上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4和連接套筒3，保證了罐體封閉性的同時加大了檢修窗口4的尺度，便于維修，從而解決了上述的技術(shù)問題，且設(shè)置傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，助于工作人員了解罐內(nèi)情況。

優(yōu)選的，所述上罐體1的上部設(shè)置有透明的觀察口14。

本優(yōu)選實施例有助于工作人員更加直觀地了解罐內(nèi)的情況。

優(yōu)選的，所述污水處理罐裝置還包括健康狀態(tài)監(jiān)測器2，所述健康狀態(tài)監(jiān)測器2包括指標設(shè)定單元9、數(shù)據(jù)歸一化單元10、主要構(gòu)件評估單元11、主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12和綜合評估單元13；所述指標設(shè)定單元9用于確定監(jiān)測數(shù)據(jù)采集模塊1的采集指標，所述采集指標包括主要構(gòu)件、主要構(gòu)件的監(jiān)測項目以及各監(jiān)測項目在重要程度上的權(quán)重因子，所述主要構(gòu)件為各類傳感器和報警器7；所述數(shù)據(jù)歸一化單元10用于對所述狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行歸一化處理；所述主要構(gòu)件評估單元11用于評估所述主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12用于所述各主要構(gòu)件是否處于健康狀態(tài)；所述綜合評估單元13用于評估污水處理罐裝置的健康狀態(tài)。

本優(yōu)選實施例構(gòu)建了健康狀態(tài)監(jiān)測器2的整體架構(gòu)，完善了系統(tǒng)的健康狀態(tài)分析功能。

優(yōu)選的，設(shè)主要構(gòu)件x共有m_x個監(jiān)測項目，采用監(jiān)測儀器α對第i個監(jiān)測項目進行監(jiān)測時，i＝1,...m_x，由于溫度和濕度的影響可能會產(chǎn)生監(jiān)測量誤差，引入溫度修正因子ψ_α和濕度修正因子Φ_α，其中T為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境溫度，T₀和為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準溫度，其中H為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境濕度，H₀為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準濕度，所述數(shù)據(jù)歸一化單元10采用的歸一化處理公式為：

$G_i=1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}\·{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2}$

其中，G_i表示第i個監(jiān)測項目被歸一化處理后的狀態(tài)監(jiān)測量，G_i∈[0,1]，當G_i靠近0時表示狀態(tài)良好，G_i靠近1時表示狀態(tài)較差；J_i為第i個監(jiān)測項目的原狀態(tài)監(jiān)測量，δ_bi為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍且對應于最佳狀態(tài)時的邊界值，δ_ci為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍但不屬于最佳狀態(tài)時的邊界值。

本優(yōu)選實施例設(shè)計了數(shù)據(jù)歸一化單元10的歸一化處理公式，將不同的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，方便狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的后續(xù)處理，并在歸一化處理公式中引入溫度修正因子和濕度修正因子，簡化了歸一化處理的過程，提高了歸一化處理的精度。

優(yōu)選的，設(shè)影響主要構(gòu)件x狀態(tài)的所有歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量集合為{G_i,i＝1,...,m_x}，主要構(gòu)件評估單元11采取的主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)指標Z_x的計算公式設(shè)定為：

若所有G_i≤1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}{Q}_i=1$

若至少有一個G_i＞1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}{Q}_i=1$

其中，Ζ_x表示主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)評估指標，Z_i∈[0,1],1-e^-0.5為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量對應于正常的臨界值，m_c為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量小于臨界值1-e^-0.5時的數(shù)目，Q_i為第i個監(jiān)測項目在主要構(gòu)件x中的重要程度上的權(quán)重因子，m_c＜m_x時，權(quán)重因子Q_i隨m_c的個數(shù)不同按比例調(diào)整。

本優(yōu)選實施例提出了主要構(gòu)件健康狀態(tài)的評估指標的計算公式，將不同的歸一化后的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，從而可以簡單全面地得到主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，簡化了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)的評估，在保證準確度的同時提高了健康狀態(tài)評估的速度。

優(yōu)選的，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12的判定原則為：若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x大于設(shè)定的閾值P_Y,判定所述主要構(gòu)件x為異常，若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x不大于設(shè)定的閾值P_Y,P_Y的取值范圍是[0.1,0.2],判定所述主要構(gòu)件x為健康，設(shè)有n個樣本的主要構(gòu)件的綜合狀態(tài)指標Z_x1,...,Z_xn取自連續(xù)分布H(Z_x)，所述主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率P_x的計算公式為：

$P_x=1-\frac{{\∫}_{e^{-1}}^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}{{\∫}_0^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}$

此處

${\hat{H}}_n\left(Z_x\right)=\frac{1}{n}\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}\·\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{-\frac{1}{2}\·(Z_x-Z_k)\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}}$

其中，為任意點Z_x處的核密度，b為樣本標準差，J為四分位數(shù)間距。

本優(yōu)選實施例通過對主要構(gòu)件的異常概率計算結(jié)果來判定主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，分析精度高，且加快了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)分析的速度。

優(yōu)選的，設(shè)污水處理罐裝置共有N個主要構(gòu)件，主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率為P_x，其中x＝1,2,…,N，所述綜合評估單元13采用的綜合狀態(tài)健康指標B的計算公式如下：

$B=1-{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N\left(P_x{W}_x\right),{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N{W}_x=1$

式中，W_x為第x個主要構(gòu)件在配電網(wǎng)中的重要程度的權(quán)重因子，設(shè)定閾值E，若B＞E，則配電網(wǎng)屬于健康狀態(tài)，E的取值范圍是[0.9,0.99]。

本優(yōu)選實施例利用權(quán)重因子計算污水處理罐裝置的健康狀態(tài)，計算精度高，進一步提高了系統(tǒng)監(jiān)測精度。

在此應用場景中，上述實施例取T＝0.18，E＝0.98，系統(tǒng)的監(jiān)測分析速度相對提高了11％，監(jiān)測分析精度相對提高了9％。

應用場景5

參見圖1、圖2，本應用場景的一個實施例中的一種帶有報警器的污水處理罐裝置，包括上罐體1和下罐體1′，上罐體1和下罐體1′分別與罐體固定架3固定連接，從而能夠?qū)崿F(xiàn)彼此分開的支撐；上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4，上罐體1和下罐體1′的外圓周表面上設(shè)置有外螺紋，連接套筒3能夠通過螺紋配合而覆蓋在所述檢修窗口4處從而將所述罐體密閉；所述上罐體1的頂部設(shè)置依次連接的傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，所述微處理器6用于判斷傳感器組合裝置5發(fā)送的采集數(shù)據(jù)是否在預定范圍內(nèi)，當超出預定范圍時，促使報警器7報警。

優(yōu)選的，所述傳感器組合裝置5包括藥液濃度傳感器、液位傳感器、溫度傳感器。

本發(fā)明上述優(yōu)選實施例通過結(jié)構(gòu)設(shè)置，在上罐體1和下罐體1′之間設(shè)置檢修窗口4和連接套筒3，保證了罐體封閉性的同時加大了檢修窗口4的尺度，便于維修，從而解決了上述的技術(shù)問題，且設(shè)置傳感器組合裝置5、微處理器6和報警器7，助于工作人員了解罐內(nèi)情況。

優(yōu)選的，所述上罐體1的上部設(shè)置有透明的觀察口14。

本優(yōu)選實施例有助于工作人員更加直觀地了解罐內(nèi)的情況。

優(yōu)選的，所述污水處理罐裝置還包括健康狀態(tài)監(jiān)測器2，所述健康狀態(tài)監(jiān)測器2包括指標設(shè)定單元9、數(shù)據(jù)歸一化單元10、主要構(gòu)件評估單元11、主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12和綜合評估單元13；所述指標設(shè)定單元9用于確定監(jiān)測數(shù)據(jù)采集模塊1的采集指標，所述采集指標包括主要構(gòu)件、主要構(gòu)件的監(jiān)測項目以及各監(jiān)測項目在重要程度上的權(quán)重因子，所述主要構(gòu)件為各類傳感器和報警器7；所述數(shù)據(jù)歸一化單元10用于對所述狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行歸一化處理；所述主要構(gòu)件評估單元11用于評估所述主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12用于所述各主要構(gòu)件是否處于健康狀態(tài)；所述綜合評估單元13用于評估污水處理罐裝置的健康狀態(tài)。

本優(yōu)選實施例構(gòu)建了健康狀態(tài)監(jiān)測器2的整體架構(gòu)，完善了系統(tǒng)的健康狀態(tài)分析功能。

優(yōu)選的，設(shè)主要構(gòu)件x共有m_x個監(jiān)測項目，采用監(jiān)測儀器α對第i個監(jiān)測項目進行監(jiān)測時，i＝1,...m_x，由于溫度和濕度的影響可能會產(chǎn)生監(jiān)測量誤差，引入溫度修正因子ψ_α和濕度修正因子Φ_α，其中T為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境溫度，T₀和為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準溫度，其中H為監(jiān)測儀器α對監(jiān)測項目進行監(jiān)測時的環(huán)境濕度，H₀為監(jiān)測儀器α監(jiān)測時適用的標準濕度，所述數(shù)據(jù)歸一化單元10采用的歸一化處理公式為：

$G_i=1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}\·{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2}$

其中，G_i表示第i個監(jiān)測項目被歸一化處理后的狀態(tài)監(jiān)測量，G_i∈[0,1]，當G_i靠近0時表示狀態(tài)良好，G_i靠近1時表示狀態(tài)較差；J_i為第i個監(jiān)測項目的原狀態(tài)監(jiān)測量，δ_bi為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍且對應于最佳狀態(tài)時的邊界值，δ_ci為第i個監(jiān)測項目處于正常狀態(tài)范圍但不屬于最佳狀態(tài)時的邊界值。

本優(yōu)選實施例設(shè)計了數(shù)據(jù)歸一化單元10的歸一化處理公式，將不同的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，方便狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的后續(xù)處理，并在歸一化處理公式中引入溫度修正因子和濕度修正因子，簡化了歸一化處理的過程，提高了歸一化處理的精度。

優(yōu)選的，設(shè)影響主要構(gòu)件x狀態(tài)的所有歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量集合為{G_i,i＝1,...,m_x}，主要構(gòu)件評估單元11采取的主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)指標Z_x的計算公式設(shè)定為：

若所有G_i≤1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_x}{\Σ}}{Q}_i=1$

若至少有一個G_i＞1-e^-0.5時，

$Z_x=\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}(1-e^{-\frac{1}{2}\·{\left|\frac{J_i\·{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α}}-{\mathrm{\δ}}_{bi}}{{\mathrm{\δ}}_{bi}-{\mathrm{\δ}}_{ci}}\right|}^2})Q_i,\underset{i=1}{\overset{m_c}{\Σ}}{Q}_i=1$

其中，Ζ_x表示主要構(gòu)件x的健康狀態(tài)評估指標，Z_i∈[0,1],1-e^-0.5為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量對應于正常的臨界值，m_c為歸一化后的狀態(tài)監(jiān)測量小于臨界值1-e^-0.5時的數(shù)目，Q_i為第i個監(jiān)測項目在主要構(gòu)件x中的重要程度上的權(quán)重因子，m_c＜m_x時，權(quán)重因子Q_i隨m_c的個數(shù)不同按比例調(diào)整。

本優(yōu)選實施例提出了主要構(gòu)件健康狀態(tài)的評估指標的計算公式，將不同的歸一化后的監(jiān)測量都變換到0到1之間并具有相同的正常與異常的邊界，從而可以簡單全面地得到主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，簡化了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)的評估，在保證準確度的同時提高了健康狀態(tài)評估的速度。

優(yōu)選的，所述主要構(gòu)件健康狀態(tài)判定單元12的判定原則為：若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x大于設(shè)定的閾值P_Y,判定所述主要構(gòu)件x為異常，若主要構(gòu)件x狀態(tài)異常的概率P_x不大于設(shè)定的閾值P_Y,P_Y的取值范圍是[0.1,0.2],判定所述主要構(gòu)件x為健康，設(shè)有n個樣本的主要構(gòu)件的綜合狀態(tài)指標Z_x1,...,Z_xn取自連續(xù)分布H(Z_x)，所述主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率P_x的計算公式為：

$P_x=1-\frac{{\∫}_{e^{-1}}^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}{{\∫}_0^1{\hat{H}}_n\left(Z_x\right){\mathrm{dZ}}_x}$

此處

${\hat{H}}_n\left(Z_x\right)=\frac{1}{n}\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}\·\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{-\frac{1}{2}\·(Z_x-Z_k)\·\frac{n^{1/5}}{1.6\mathrm{\φ}}}$

其中，為任意點Z_x處的核密度，b為樣本標準差，J為四分位數(shù)間距。

本優(yōu)選實施例通過對主要構(gòu)件的異常概率計算結(jié)果來判定主要構(gòu)件的健康狀態(tài)，分析精度高，且加快了主要構(gòu)件的健康狀態(tài)分析的速度。

優(yōu)選的，設(shè)污水處理罐裝置共有N個主要構(gòu)件，主要構(gòu)件x處于狀態(tài)異常的概率為P_x，其中x＝1,2,…,N，所述綜合評估單元13采用的綜合狀態(tài)健康指標B的計算公式如下：

$B=1-{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N\left(P_x{W}_x\right),{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^N{W}_x=1$

式中，W_x為第x個主要構(gòu)件在配電網(wǎng)中的重要程度的權(quán)重因子，設(shè)定閾值E，若B＞E，則配電網(wǎng)屬于健康狀態(tài)，E的取值范圍是[0.9,0.99]。

本優(yōu)選實施例利用權(quán)重因子計算污水處理罐裝置的健康狀態(tài)，計算精度高，進一步提高了系統(tǒng)監(jiān)測精度。

在此應用場景中，上述實施例取T＝0.2，E＝0.99，系統(tǒng)的監(jiān)測分析速度相對提高了12％，監(jiān)測分析精度相對提高了14％。

最后應當說明的是，以上應用場景僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳應用場景對本發(fā)明作了詳細地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應當理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。