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摘要：本发明公开了基于场景分析的选煤厂设备健康评价方法及系统，属于电子数字数据处理领域，本发明获取周期内筛选设备的运行数据和选煤性能评估数据，获取筛选设备的运行数据和选煤性能评估数据导入筛选设备异常分析策略中进行筛选设备异常分析，将筛选设备异常分析结果导入筛选设备维护时间预测策略中进行筛选设备维护时间预测，根据预测得到的筛选设备维护时间进行维护准备，对选煤过程中的选煤均匀度和选煤质量进行综合分析，同时综合筛分层的孔径进行重要性加权对筛选设备选煤效果进行综合评估，然后综合选煤质量和筛选设备的运行情况对筛选设备进行健康综合评估，提高了设备健康评价准确性和设备安全性。

主权项：1.基于场景分析的选煤厂设备健康评价方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：获取周期内筛选设备的运行数据和选煤性能评估数据；获取筛选设备的运行数据和选煤性能评估数据导入筛选设备异常分析策略中进行筛选设备异常分析；将筛选设备异常分析结果导入筛选设备维护时间预测策略中进行筛选设备维护时间预测；根据预测得到的筛选设备维护时间进行维护准备；所述获取筛选设备的运行数据和选煤性能数据导入筛选设备异常分析策略中进行筛选设备异常分析包括以下具体步骤：S21、获取设定周期内筛选设备的各层筛分粒度的粒度分布数据，同时获取各层筛分粒度的标准粒度范围数据；S22、获取对应筛分层的标准粒度范围数据和设定周期内的对应筛分层的粒度分布数据，将对应筛分层的标准粒度范围数据和设定周期内的对应筛分层的粒度分布数据导入对应筛分层的筛分异常值计算公式中计算对应筛分层的筛分异常值，其中，第i个筛分层的筛分异常值计算公式为：，其中，xij为第i个筛分层的第j个煤炭颗粒的粒度大小，xim为对应第i个筛分层的标准粒度范围数据的中值，a为颗粒异常占比系数，mi为第i个筛分层的颗粒数量，为第i个筛分层的粒度平均值；S23、获取计算得到的所有筛分层的筛分异常值，将计算得到的所有筛分层的筛分异常值导入整体选煤异常值计算公式中计算整体选煤异常值，其中，整体选煤异常值计算公式为：，其中，n为筛分层数量，zi为第i个筛分层的孔径；所述获取筛选设备的运行数据和选煤性能评估数据导入筛选设备异常分析策略中进行筛选设备异常分析还包括以下具体步骤：S24、获取设定周期内的筛选设备的运行数据，将设定周期内的筛选设备的运行数据导入设备运行异常值计算公式中计算设备运行异常值，其中，设备运行异常值计算公式为：，其中，T为设定周期时长，M为运行数据种类，fc为第c种筛选设备的运行数据占比系数，vct为t时刻第c种筛选设备的运行数据，vcm为t时刻第c种筛选设备的运行数据标准值，dt为时间积分；S25、获取计算得到的整体选煤异常值和设备运行异常值导入筛选设备异常值计算公式中计算筛选设备异常值，其中，筛选设备异常值计算公式为：，其中，为选煤异常占比系数；所述将筛选设备异常分析结果导入筛选设备维护时间预测策略中进行筛选设备维护时间预测包括以下具体内容：S31、获取计算得到的筛选设备异常值与设定的筛选设备异常阈值进行对比，若计算得到的筛选设备异常值大于等于设定的筛选设备异常阈值，则立刻进行选煤维护预警，若计算得到的筛选设备异常值小于设定的筛选设备异常阈值，则进行S32；S32、获取上周期的筛选设备异常值、本周期的筛选设备异常值和筛选设备异常阈值代入维护时间计算公式中计算维护时间，其中，维护时间计算公式为：，其中，Xmz为筛选设备异常阈值，Xmt为本周期的筛选设备异常值，Xmt-1为上周期的筛选设备异常值，tm为上周期至本周期的设备运行时间。

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