聚类算法在粮库温度传感器优化布置中的应用研究

聚类算法在粮库温度传感器优化布置中的应用研究

论文摘要

粮温异常严重影响粮食储藏状态,准确探测到粮堆内高温异常是各项工作的基础,合理布置温度传感器是保障探测准确性的关键。以华北地区某平房仓粮温监测数据为基础,利用聚类模型对粮温空间分布、时间段聚类,探索粮堆温度场空间分布规律。结合多重响应分析结果,提出传感器优化布置方案。采用时间序列模型预测未来粮温变化,对布置方案进行检验和修正,得出最终优化布置方案:测温点位根据风险级别可分为6类,其中0级风险经检验不会出现高温异常,则可不再布控传感器。测温点位从240处减少至124处,重点布控在粮面、粮堆四周靠墙部位及粮堆底面,保证了测量准确性。经过以上优化布置,可有效减少测温传感器数量,降低企业储粮成本。

论文目录

  • 1 测温点位优化布置的基本思路
  • 2 粮堆温度场物理模型及数据来源
  •   2.1 高大平房仓物理模型
  •   2.2 储粮粮堆及测试仪器布放
  •   2.3 数据统计性质
  • 3 粮堆温度场K-Means聚类算法实现
  • 4 结果与分析
  •   4.1 聚类结果分析
  •   4.2 基于聚类结果的多重响应分析
  •   4.3 最具辨识度点位的选取
  • 5 基于ARIMA算法的预测与检验
  •   5.1 时间序列模型介绍
  •   5.2 ARIMA算法基本原理
  •   5.3 ARIMA算法结果与分析
  • 6 粮温测量仪布控方案优化策略
  • 7 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 郝山山,赵欣然,石宇佳

    关键词: 粮温监测,数据挖掘,多重响应

    来源: 中国粮油学报 2019年S2期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,农业科技

    专业: 农艺学

    单位: 中国安全生产科学研究院,应急管理部重大危险源监控与事故应急技术实验室

    基金: 国家科技支撑计划(2017YFC0805900),中国安全生产科学院基本科研课题(2016JBKY13)

    分类号: S379

    页码: 64-70

    总页数: 7

    文件大小: 1003K

    下载量: 55

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