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龙图腾网获悉南通清风通用机械有限公司申请的专利一种除尘设备滤袋动态清灰方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120984011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511509235.8，技术领域涉及：B01D46/04；该发明授权一种除尘设备滤袋动态清灰方法及系统是由蒋昊辰设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种除尘设备滤袋动态清灰方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种除尘设备滤袋动态清灰方法及系统，涉及除尘设备技术领域，包括如下步骤：在除尘设备的每个净气室出口对应于每条滤袋处安装微型热式质量流量传感器，在滤袋清灰喷吹管上安装声波激发器以及在滤袋底部安装声波接收传感器，在确认滤袋健康的初始工况下启动传感器，持续采集每条滤袋在不同总工况下的实时流量数据，运用统计过程控制法，为每一条滤袋建立与总工况联动的个性化动态流量健康基线模型，同时，对每条滤袋进行声波扫描；本发明通过建立个性化动态基线模型和声波传导基线档案，结合运用无监督异常检测算法，能够在滤袋出现早期微弱异常和局部故障时及时察觉发现，预警时间大大提前。

本发明授权一种除尘设备滤袋动态清灰方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种除尘设备滤袋动态清灰方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在除尘设备的每个净气室出口对应于每条滤袋处安装微型热式质量流量传感器，在滤袋清灰喷吹管上安装声波激发器以及在滤袋底部安装声波接收传感器，在确认滤袋健康的初始工况下启动传感器，持续采集每条滤袋在不同总工况下的实时流量数据，运用统计过程控制法，为每一条滤袋建立与总工况联动的个性化动态流量健康基线模型，同时，对每条滤袋进行声波扫描，记录声波信号特征，并建立声波传导基线档案； S2、清灰系统正常运行时，基于持续采集各滤袋的实时流量数据，计算各滤袋流量值与个性化动态基线的偏离度，预设置信阈值，将连续时间窗口内所有滤袋的偏离度数据输入至孤立森林无监督异常检测算法中，自动计算异常分数，再与预设置信阈值对比分析，识别并标记出初步异常滤袋，生成包含滤袋ID的异常清单； S3、基于初步异常滤袋，通过控制目标滤袋的声波激发器发射出声信号到声波接收传感器接收，与声波传导基线档案比对分析声学特征参数变化量验证异常，结合预设的声学特征阈值进行对比分析，生成诊断结果； S4、基于诊断结果，自适应生成参数化的清灰指令，当脉冲喷吹控制系统接收清灰指令后，对指定目标滤袋执行清灰动作，通过长期数据积累，利用机器学习算法优化清灰策略，自适应学习出最优清灰参数； 所述实时流量数据的采集步骤如下： 在除尘设备的每个净气室出口，对应于每条滤袋处安装微型热式质量流量传感器，在滤袋清灰喷吹管上安装声波激发器且在滤袋底部安装声波接收传感器，以及在除尘设备进风口安装风量和温度的总工况传感器，对所有传感器进行初始化设置，并处于正常工作状态； 在启动传感器进行数据采集之前，需要确认滤袋处于健康的初始工况； 在确认滤袋健康的初始工况下，发送启动微型热式质量流量传感器和总工况传感器的同步采集指令，开始持续采集每条滤袋的实时流量数据，并关联记录时间戳、每条滤袋的实时体积流量值、对应时刻的总处理风量、对应时刻的烟气进口温度的原始数据； 对每个传感器的实时流量读数进行滑动平均滤波处理； 在自学习周期为24小时内，尽可能覆盖多种工况变化重复原始数据采集和处理，并将周期内采集到的所有数据构建时间序列数据集； 所述个性化动态流量健康基线模型的建立步骤如下： 从时间序列数据集中提取采集到的每条滤袋在不同总风量、温度工况下的实时流量数据，根据总风量和温度工况对数据进行分组，每个组代表一种特定的工况组合，实现工况参数分箱； 将时间序列数据集的所有数据点，按照对应的总风量和温度值，归类到上述不同总风量和温度区间的工况箱中； 运用统计过程控制SPC法，对于每一个工况箱，通过计算落入各个箱内的所有滤袋流量数据的样本均值和样本标准差，来定义各个工况箱下的基准值与控制界限； 将每个工况箱的控制界限与对应的总风量和温度工况关联起来，当遍历所有工况箱后，构建出每一条滤袋的个性化动态流量健康基线模型； 基于个性化动态流量健康基线模型，输入当前的总风量和温度工况，通过查询对应的控制界限，输出该工况下各个滤袋流量的预期基准值和正常波动范围； 对于落入分箱之间的工况，通过线性插值法计算对应的上控制限UCL、下控制限LCL和中心均值的控制界限； 所述声波传导基线档案的建立步骤如下： 在确认滤袋健康的初始工况下，控制声波激发器对每条滤袋进行声波扫描，声波激发器发射出特定频率和强度的声波信号，声波信号经过滤袋传播后被声波接收传感器接收； 对第条滤袋重复次声波信号激发-采集过程，并将次接收到的声波信号进行叠加平均，得到高质量的平均时域信号，其中，平均时域信号的计算公式为，式中，表示为第条滤袋在重复次声波信号激发-采集过程中的时刻的平均时域信号，表示为重复声波信号激发-采集过程的总次数，表示为第条滤袋在第次声波信号激发-采集过程中的时刻接收到的声波信号； 从高质量的平均时域信号中计算出声波信号发射时刻和接收时刻的时间差值、测量信号的峰值和对平均时域信号进行快速傅里叶变换得到的频谱，以提取并记录传播时间、振幅、频谱的声波信号特征，其中，传播时间的表达式为，式中，表示为第条滤袋扫描声波信号的传播时间，表示为声波接收传感器接收到信号的时刻，表示为声波激发器发射信号的时刻； 振幅的表达式为，式中，表示为第条滤袋的平均时域信号的振幅，表示为从平均时域信号中取最大值幅值，表示为声波信号的特定频率和强度； 频谱的表达式为，式中，表示为第条滤袋的声波信号的频谱，表示为对平均时域信号的快速傅里叶变换运算； 将每一条滤袋上提取出的声波信号特征作为对应滤袋在健康状态下的声波传导基线档案，且声波传导基线档案包含滤袋的ID信息、声波信号特征的健康基准值范围。

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