CN113559630B - 一种用于除尘设备的自动清灰方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法及***，其中，所述方法包括：根据粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；获得第一清灰指标，并获得第一提醒信息；根据第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，并获得第二提醒信息；根据第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，并获得第三提醒信息；根据第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数；对第一除尘设备进行清灰处理。现有技术当改变运行条件、处理对象时，无法根据新的情况自主判断并优化调整清灰方案，存在清灰方法灵活性差、无法自动调节的技术问题。

Description

一种用于除尘设备的自动清灰方法及***

技术领域

本发明涉及除尘技术领域，具体涉及一种用于除尘设备的自动清灰方法及***。

背景技术

除尘设备是除尘与收集粉尘的主要设备，不同的除尘设备应用于不同的工况调节，收集不同性质的粉尘，满足不同的排放要求。清灰是除尘设备运行过程中重要的一环，若清灰时间过长，收尘时间缩短，可能造成滤袋泄露或破损，若清灰时间过短，滤袋上的粉尘未完全掉落，就转入除尘作业，会导致阻力很快恢复并逐渐升高。清灰周期及清灰时间的确定往往需要考虑多方面因素，如所采取的清灰方式和处理对象等。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术虽然在设计清灰方案时，已经考虑到多种因素的波动和变化，但是当改变运行条件、处理对象时，无法根据新的情况自主判断并优化调整清灰方案，存在清灰方法灵活性差、无法自动调节的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法及***，解决了现有技术虽然在设计清灰方案时，已经考虑到多种因素的波动和变化，但是当改变运行条件、处理对象时，无法根据新的情况自主判断并优化调整清灰方案，存在清灰方法灵活性差、无法自动调节的技术问题。达到了增强清灰方案的灵活性和准确性，并且能够根据作业情况对清灰方案进行实时自动化调整的技术效果。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法及***。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法，其中，所述方法包括：获得第一除尘设备的第一安装环境；根据所述粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；根据所述第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数；根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理。

另一方面，本申请实施例提供了一种用于除尘设备的自动清灰***，其中，所述***包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一除尘设备的第一安装环境；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数；第一处理单元，所述第一处理单元用于根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理。

第三方面，本申请实施例提供了一种用于除尘设备的自动清灰***，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于获得第一除尘设备的第一安装环境；根据所述粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；根据所述第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数；根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理的技术方案，本申请实施例通过提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法及***，达到了增强清灰方案的灵活性和准确性，并且能够根据作业情况对清灰方案进行实时自动化调整的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种用于除尘设备的自动清灰方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种用于除尘设备的自动清灰方法的清灰数据对比的流程示意图；

图3为本申请实施例一种用于除尘设备的自动清灰方法的除尘量预测的流程示意图；

图4为本申请实施例一种用于除尘设备的自动清灰方法的灰尘累积量分析的流程示意图；

图5为本申请实施例一种用于除尘设备的自动清灰方法的对所述灰尘累积量调整的流程示意图；

图6为本申请实施例一种用于除尘设备的自动清灰方法的含尘聚集度的流程示意图；

图7为本申请实施例一种用于除尘设备的自动清灰方法的清灰参数优化的流程示意图；

图8为本申请实施例一种用于除尘设备的自动清灰***的结构示意图；

图9为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第五获得单元15，第六获得单元16，第一处理单元17，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。

具体实施方式

本申请实施例通过提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法及***，解决了现有技术虽然在设计清灰方案时，已经考虑到多种因素的波动和变化，但是当改变运行条件、处理对象时，无法根据新的情况自主判断并优化调整清灰方案，存在清灰方法灵活性差、无法自动调节的技术问题。达到了增强清灰方案的灵活性和准确性，并且能够根据作业情况对清灰方案进行实时自动化调整的技术效果。

除尘设备是除尘与收集粉尘的主要设备，不同的除尘设备应用于不同的工况调节，收集不同性质的粉尘，满足不同的排放要求。清灰是除尘设备运行过程中重要的一环，若清灰时间过长，收尘时间缩短，可能造成滤袋泄露或破损，若清灰时间过短，滤袋上的粉尘未完全掉落，就转入除尘作业，会导致阻力很快恢复并逐渐升高。清灰周期及清灰时间的确定往往需要考虑多方面因素，如所采取的清灰方式和处理对象等。现有技术虽然在设计清灰方案时，已经考虑到多种因素的波动和变化，但是当改变运行条件、处理对象时，无法根据新的情况自主判断并优化调整清灰方案，存在清灰方法灵活性差、无法自动调节的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法，其中，所述方法包括：获得第一除尘设备的第一安装环境；根据所述粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；根据所述第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数；根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法，其中，所述方法应用于一种除尘设备的自动清灰***，所述***与粉尘检测装置通信连接，所述方法包括：

S100：获得第一除尘设备的第一安装环境；

具体而言，所述第一除尘设备可为袋式除尘器，因为袋式除尘器为目前使用最为广泛的除尘设备，故以袋式除尘器为例。所述第一安装环境可以是轻工、机械制造、建材、化工和有色金属冶炼等企业的车间。获得所述第一除尘设备的第一安装环境，利于掌握所述第一除尘设备的具体情况和工作环境，为除尘方法的选用奠定基础。

S200：根据所述粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；

S300：根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；

具体而言，通过使用所述粉尘检测装置对所述第一安装环境内的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息，所述第一粉尘属性信息包括粉尘类型、粉尘颗粒直径等，第一含尘浓度信息为粉尘浓度。根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，所述第一清灰指标是不同属性粉尘的浓度指标，当超出第一预设清灰指标，即浓度超过预设浓度，则获得第一提醒信息。通过预设第一清灰指标，能够依照不同的粉尘属性，及时的进行清灰处理，提高了该方法的及时性和准确性。

S400：根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；

具体而言，所述第一除尘设备通过滤袋捕集粉尘的方式进行除尘，通过第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，所述滤袋排列信息指滤袋的排列间距，滤袋的间距会随着积累灰尘和清灰处理发生变化，所述第二清灰指标指滤袋的排列间距，如果超出第二预设清灰指标，即滤袋的排列间距超出预设的间距，获得第二提醒信息。能够提高清灰效率，减少由于不正确清灰对于滤袋的损伤，从而延长滤袋的使用寿命。

S500：根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；

具体而言，当含尘气流进入所述第一除尘设备时，会在除尘风道的风道口积累，获得所述第三清灰指标，所述第三清灰指标指在风道口沉积的粉尘量，所述第三预设清灰指标为提前预设的风道口沉积粉尘量，如果超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息，能够保证所述第一除尘设备正常运行，提高清灰效率。

S600：根据所述第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数；

S700：根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理。

具体而言，根据所述第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数。也就是说，无论是出现几个提醒信息或是出现哪一个提醒信息，当出现提醒信息时均能够获得第一清灰参数，所述第一清灰参数包括清灰周期、清灰时间等参数，按照所述第一清灰参数对第一除尘设备进行清灰处理。清灰处理方案兼顾了粉尘特性、滤袋和风道内积灰情况，通过提醒机制，能够及时对第一除尘设备进行清灰处理，提高清灰效率从而改善设备的除尘效果。

进一步的，如图2所示，所述根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息，步骤S400包括：

S410：根据所述第一除尘设备的所述滤袋排列信息，获得第一相对距离；

S420：根据所述第一相对距离，获得预设清灰层数据；

S430：通过对所述第一除尘设备的除尘量进行预测，获得第一预测含尘层数据；

S440：将所述预设清灰层数据和所述第一预测含尘层数据进行对比，获得第一对比结果；

S450：根据所述第一对比结果，生成所述第二清灰指标。

具体而言，通过所述滤袋的排列信息，能够获得滤袋间的相对距离，即获得第一相对距离，根据所述第一相对距离，获得预设清灰层数据，换句话说，根据这一相对距离，应该清理的灰尘层数据，通过对所述第一除尘设备的除尘量进行预测，根据滤袋的表面积、个数将除尘量转换为含尘层数据，获得第一预测含尘层数据。进一步的，将所述预设清灰层数据和所述第一预测含尘层数据进行对比，获得第一对比结果，从而生成所述第二清灰指标。能够防止清理掉滤袋上的首次附着粉尘层，保护滤袋，延长使用寿命。

进一步的，如图3所示，所述通过对所述第一除尘设备的除尘量进行预测，获得第一预测含尘层数据，步骤S430还包括：

S431：获得所述第一除尘设备的滤袋属性信息，其中，所述滤袋属性信息包括多个属性信息；

S432：通过对所述第一除尘设备进风口的含尘气流量进行测定，获得第一实时含尘数据；

S433：根据所述滤袋属性信息和所述第一实时含尘数据进行含尘层预测，获得所述第一预测含尘层数据。

具体而言，所述第一除尘设备的滤袋属性信息包括多个属性信息，如滤袋的材料、过滤孔径大小、滤袋的使用年限等信息，测定所述第一除尘设备进风口的含尘气流量，获得第一实时含尘数据，根据所述滤袋属性信息和所述第一实时含尘数据能够对粉尘积累情况进行初步预测，获得所述第一预测含尘层数据。比如，滤袋使用年限较久，过滤孔径较小，滤袋表面积累粉尘速度就相应迅速，就需要及时进行清灰处理。通过所述滤袋属性信息和实时含尘数据，能够对含尘层进行科学合理的预测，从而为后续清灰处理奠定基础。

进一步的，如图4所示，所述根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息，步骤S600还包括：

S610：获得所述第一除尘设备进风口的第一结构信息；

S620：通过对所述第一结构信息进行灰尘累积分析，获得第一灰尘累积量；

S630：当所述第一灰尘累积量大于预设灰尘累积量时，获得灰尘累积量差值，其中，所述灰尘累积量差值为所述第一灰尘累积量与所述预设灰尘累积量的差值；

S640：根据所述灰尘累积量差值，生成所述第三清灰指标。

具体而言，因为除尘设备进口灰尘累积会导致滤袋负担，进风口的灰尘会与外界灰尘一起，影响分析准确性，所以，对于进风口的结构与累积灰尘的关联度进行分析，获得所述第一除尘设备进风口的第一结构信息，所述第一结构信息包括是否设有风机，风机扇叶数量，进风口的几何形状和形状大小，进风口的平面倾斜角度等。通过对所述第一结构信息进行灰尘累积分析，获得第一灰尘累积量，所述第一灰尘累积量为在进风口处的灰尘积累量，当所述第一灰尘累积量大于预设灰尘累积量时，获得所述第一灰尘累积量与所述预设灰尘累积量的差值，即所述灰尘累积量差值，从而生成所述第三清灰指标。所述第三清灰指标考虑到了进风口的灰尘积累，使得清灰处理方案更加完整，并且能够适用于不同类型的除尘设备，适用性更强。

进一步的，如图5所示，所述通过对所述第一结构信息进行灰尘累积分析，获得第一灰尘累积量，步骤S620包括：

S621：通过对所述第一除尘设备进风口的湿度进行采集，获得第一湿度信息；

S622：根据所述第一湿度信息和所述第一粉尘属性信息，确定第一影响系数；

S622：根据所述第一影响系数对所述第一灰尘累积量进行调整，获得第二灰尘累积量。

具体而言，由于进风口的湿度会对粉尘产生一定的影响，如湿度较大导致粉尘结块，从而沉积在进风口处，因此采集所述第一除尘设备进风口的湿度，获得第一湿度信息，由于湿度导致的粉尘在进风口结块沉积会对进风口位置处的灰尘累积量即所述第一灰尘累积量造成影响，故根据所述第一湿度信息和所述第一粉尘属性信息，确定第一影响系数，进一步的根据所述第一影响系数对所述第一灰尘累积量进行调整，获得第二灰尘累积量。经过采集湿度信息，从而对第一灰尘累积量进行调整，使得到的第二灰尘累积量更具有实际意义，同时能够提高方案设计的准确性。

进一步的，如图6所述，本申请实施例步骤S600还包括：

S650：通过对所述第一除尘设备进风口的风速进行测定，获得第一风速信息；

S660：根据所述第一结构信息和所述第一风速信息，获得除尘风向信息；

S670：根据所述除尘风向信息进行风向聚集度计算，并根据所述风向聚集度对所述第一预测含尘层数据进行调整，获得第二预测含尘层数据。

具体而言，在采集所述第一结构信息后，对所述第一除尘设备进风口的风速进行测定，获得第一风速信息，结合所述第一结构信息和所述第一风速信息，能够预测粉尘在滤袋上的附着情况，如是否均匀分布在每一个滤袋上，或是由于进风口的结构导致风向集中使得粉尘集中分布在某些滤袋上。从而获得除尘风向信息，根据所述除尘风向信息进行风向聚集度计算，所述风向聚集度为风向聚集程度，根据所述风向聚集度对所述第一预测含尘层数据进行调整，获得第二预测含尘层数据。能够避免忽视不同滤袋上的灰尘累积量不同，而盲目机械化清理的情况，提高清灰的准确性。

进一步的，如图7所述，所述根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理，步骤S700还包括：

S710：获得所述第一除尘设备的第一历史除尘数据；

S720：通过对所述第一历史除尘数据进行分析，获得第一参数特征；

S730：通过对所述第一除尘设备在预设周期内的所述第一清灰参数进行采集，获得第二参数特征；

S740：根据所述第一参数特征和第二参数特征，获得第一优化参数；

S750：基于所述第一优化参数对所述第一清灰参数进行优化，获得第二清灰参数。

具体而言，获得所述第一除尘设备的第一历史除尘数据，所述第一历史除尘数据指设备的历史运行数据，通过对所述第一历史除尘数据进行分析，获得第一参数特征，对所述第一除尘设备在预设周期内的所述第一清灰参数进行采集，即在试运行的实时数据中采集对应的所述第一清灰参数，获得第二参数特征。根据所述第一参数特征和第二参数特征，获得第一优化参数，将所述第一优化参数和所述第一清灰参数输入神经网络模型，神经网络(Neural Networks，NN)是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂神经网络***，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习***。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），是对人类大脑***的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。

通过模型的训练使得输出的信息更加准确，所述训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据均包括所述第一优化参数和所述第一清灰参数，所述神经网络模型进行不断的自我修正、调整，直至获得的输出结果与所述标识信息一致，结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习。当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率或达到收敛状态时，则监督学习过程结束，从而获得第二清灰参数，根据所述第二清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理。从而达到了提高数据训练智能化程度的技术效果。

综上所述，本申请实施例所提供的一种用于除尘设备的自动清灰方法及***具有如下技术效果：

1、由于获得第一除尘设备的第一安装环境；根据所述粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；根据所述第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数；根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理的技术方案，本申请实施例通过提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法及***，达到了增强清灰方案的灵活性和准确性，并且能够根据作业情况对清灰方案进行实时自动化调整的技术效果。

2、由于采用了通过对灰尘累积量进行分析并考虑到了进风口的灰尘积累，使得清灰处理方案更加完整，并且能够适用于不同类型的除尘设备，适用性更强。

实施例二

基于与前述实施例中一种用于除尘设备的自动清灰方法相同的发明构思，如图8所示，本申请实施例提供了一种用于除尘设备的自动清灰***，其中，所述***包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一除尘设备的第一安装环境；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于根据粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；

第四获得单元14，所述第四获得单元14用于根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；

第五获得单元15，所述第五获得单元15用于根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；

第六获得单元16，所述第六获得单元16用于根据所述第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数；

第一处理单元17，所述第一处理单元17用于根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理。

进一步的，所述***包括：

第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一除尘设备的所述滤袋排列信息，获得第一相对距离；

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述第一相对距离，获得预设清灰层数据；

第九获得单元，所述第九获得单元用于通过对所述第一除尘设备的除尘量进行预测，获得第一预测含尘层数据；

第十获得单元，所述第十获得单元用于将所述预设清灰层数据和所述第一预测含尘层数据进行对比，获得第一对比结果；

第一生成单元，所述第一生成单元用于根据所述第一对比结果，生成所述第二清灰指标。

进一步的，所述***包括：

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于获得所述第一除尘设备的滤袋属性信息，其中，所述滤袋属性信息包括多个属性信息；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于通过对所述第一除尘设备进风口的含尘气流量进行测定，获得第一实时含尘数据；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述滤袋属性信息和所述第一实时含尘数据进行含尘层预测，获得所述第一预测含尘层数据。

进一步的，所述***包括：

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于获得所述第一除尘设备进风口的第一结构信息；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于通过对所述第一结构信息进行灰尘累积分析，获得第一灰尘累积量；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于当所述第一灰尘累积量大于预设灰尘累积量时，获得灰尘累积量差值，其中，所述灰尘累积量差值为所述第一灰尘累积量与所述预设灰尘累积量的差值；

第二生成单元，所述第二生成单元用于根据所述灰尘累积量差值，生成所述第三清灰指标。

进一步的，所述***包括：

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于通过对所述第一除尘设备进风口的湿度进行采集，获得第一湿度信息；

第一确定单元，所述第一确定单元用于根据所述第一湿度信息和所述第一粉尘属性信息，确定第一影响系数；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第一影响系数对所述第一灰尘累积量进行调整，获得第二灰尘累积量。

进一步的，所述***包括：

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于通过对所述第一除尘设备进风口的风速进行测定，获得第一风速信息；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述第一结构信息和所述第一风速信息，获得除尘风向信息；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述除尘风向信息进行风向聚集度计算，并根据所述风向聚集度对所述第一预测含尘层数据进行调整，获得第二预测含尘层数据。

进一步的，所述***包括：

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于获得所述第一除尘设备的第一历史除尘数据；

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于通过对所述第一历史除尘数据进行分析，获得第一参数特征；

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于通过对所述第一除尘设备在预设周期内的所述第一清灰参数进行采集，获得第二参数特征；

第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述第一参数特征和第二参数特征，获得第一优化参数；

第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于基于所述第一优化参数对所述第一清灰参数进行优化，获得第二清灰参数。

下面参考图9来描述本申请实施例的电子设备，

基于与前述实施例中一种用于除尘设备的自动清灰方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于除尘设备的自动清灰***，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得***以执行第一方面任一项所述的方法

该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry Standardarchitecture，简称EISA)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图9中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器302可以是一个CPU，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。

通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN),无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)，有线接入网等。

存储器301可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable Programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdiscread-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

其中，存储器301用于存储执行本申请方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本申请上述实施例提供的一种用于除尘设备的自动清灰方法。

可选的，本申请实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本申请实施例对此不作具体限定。

本申请实施例提供了一种用于除尘设备的自动清灰方法，其中，所述方法包括：由于获得第一除尘设备的第一安装环境；根据所述粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；根据所述第一提醒信息和/或第二提醒信息和/或第三提醒信息，获得第一清灰参数；根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理。

本领域普通技术人员可以理解：本申请中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请实施例的范围，也不表示先后顺序。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a ,b,或c中的至少一项(个、种)，可以表示：a ,b,c,a -b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

本申请实施例中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本申请实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种用于除尘设备的自动清灰方法，其中，所述方法应用于一种除尘设备的自动清灰***，所述***与粉尘检测装置通信连接，所述方法包括：

获得第一除尘设备的第一安装环境；

根据所述粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；

根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；

根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；其中，所述滤袋排列信息指滤袋的排列间距，滤袋的间距会随着积累灰尘和清灰处理发生变化，所述第二清灰指标指滤袋的排列间距，如果超出第二预设清灰指标，即滤袋的排列间距超出预设的间距，获得第二提醒信息；

根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；

根据所述第一提醒信息和第二提醒信息和第三提醒信息，获得第一清灰参数；

根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理；

其中，所述根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息，所述方法还包括：

根据所述第一除尘设备的所述滤袋排列信息，获得第一相对距离；其中，所述第一相对距离为滤袋间的相对距离；

根据所述第一相对距离，获得预设清灰层数据；

通过对所述第一除尘设备的除尘量进行预测，获得第一预测含尘层数据；

将所述预设清灰层数据和所述第一预测含尘层数据进行对比，获得第一对比结果；

根据所述第一对比结果，生成所述第二清灰指标。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述通过对所述第一除尘设备的除尘量进行预测，获得第一预测含尘层数据，所述方法还包括：

获得所述第一除尘设备的滤袋属性信息，其中，所述滤袋属性信息包括多个属性信息；

通过对所述第一除尘设备进风口的含尘气流量进行测定，获得第一实时含尘数据；

根据所述滤袋属性信息和所述第一实时含尘数据进行含尘层预测，获得所述第一预测含尘层数据。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息，所述方法还包括：

获得所述第一除尘设备进风口的第一结构信息；

通过对所述第一结构信息进行灰尘累积分析，获得第一灰尘累积量；

当所述第一灰尘累积量大于预设灰尘累积量时，获得灰尘累积量差值，其中，所述灰尘累积量差值为所述第一灰尘累积量与所述预设灰尘累积量的差值；

根据所述灰尘累积量差值，生成所述第三清灰指标。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述通过对所述第一结构信息进行灰尘累积分析，获得第一灰尘累积量，所述方法还包括：

通过对所述第一除尘设备进风口的湿度进行采集，获得第一湿度信息；

根据所述第一湿度信息和所述第一粉尘属性信息，确定第一影响系数；

根据所述第一影响系数对所述第一灰尘累积量进行调整，获得第二灰尘累积量。

5.如权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

通过对所述第一除尘设备进风口的风速进行测定，获得第一风速信息；

根据所述第一结构信息和所述第一风速信息，获得除尘风向信息；

根据所述除尘风向信息进行风向聚集度计算，并根据所述风向聚集度对所述第一预测含尘层数据进行调整，获得第二预测含尘层数据。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理，所述方法还包括：

获得所述第一除尘设备的第一历史除尘数据；

通过对所述第一历史除尘数据进行分析，获得第一参数特征；

通过对所述第一除尘设备在预设周期内的所述第一清灰参数进行采集，获得第二参数特征；

根据所述第一参数特征和第二参数特征，获得第一优化参数；

基于所述第一优化参数对所述第一清灰参数进行优化，获得第二清灰参数。

7.一种用于除尘设备的自动清灰***，其中，所述***包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一除尘设备的第一安装环境；

第二获得单元，所述第二获得单元用于根据粉尘检测装置对所述第一安装环境的粉尘进行检测，获得第一粉尘属性信息和第一含尘浓度信息；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一粉尘属性信息和所述第一含尘浓度信息获得第一清灰指标，若超出第一预设清灰指标，获得第一提醒信息；

第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第一除尘设备的滤袋排列信息获得第二清灰指标，若超出第二预设清灰指标，获得第二提醒信息；其中，所述滤袋排列信息指滤袋的排列间距，滤袋的间距会随着积累灰尘和清灰处理发生变化，所述第二清灰指标指滤袋的排列间距，如果超出第二预设清灰指标，即滤袋的排列间距超出预设的间距，获得第二提醒信息；

第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一除尘设备的除尘风道信息获得第三清灰指标，若超出第三预设清灰指标，获得第三提醒信息；

第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述第一提醒信息和第二提醒信息和第三提醒信息，获得第一清灰参数；

第一处理单元，所述第一处理单元用于根据所述第一清灰参数对所述第一除尘设备进行清灰处理；

其中，所述***还包括：

第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一除尘设备的所述滤袋排列信息，获得第一相对距离；其中，第一相对距离为滤袋间的相对距离；

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述第一相对距离，获得预设清灰层数据；

第九获得单元，所述第九获得单元用于通过对所述第一除尘设备的除尘量进行预测，获得第一预测含尘层数据；

第十获得单元，所述第十获得单元用于将所述预设清灰层数据和所述第一预测含尘层数据进行对比，获得第一对比结果；

第一生成单元，所述第一生成单元用于根据所述第一对比结果，生成所述第二清灰指标。

8.一种用于除尘设备的自动清灰***，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使***以执行如权利要求1~6任一项所述的方法。

Images