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    ②平均值；即各参数{x1,...,x9}的均值，x1负荷，…，x9背压；③方差矩阵；针对每一工况数据，即某个{x1,...,x9}，都会通过贝叶斯理论计算得到它属于每类的概率，例如属于类、第二类、第三类的概率分别为、、，其中，属于类的概率为，那么就将该工况数据分到类，无论是针对历史数据分类时还是实时数据分类时都是这个过程，只不过历史数据会影响每一类的总体特征，而在调用时，只是为了给实时数据选用合适的模型，并不影响已分好的数据种类。在给定训练样本的情况下，根据em算法估算不同高斯组分的均值和协方差以及每个高斯分布的混合系数，得到终的概率分布情况。模型建立。通过gmm建模得到不同的数据类，针对不用类的数据以机组负荷、排气流量、风机频率、环境温度、环境风速、环境风向、环境湿度和空冷凝结水温作为输入，以理论背压作为输出，采用bp神经网络进行理论背压的建模。将80％的数据进行训练，剩余20％的数据进行验证，本实施例中，bp算法程序流程如图2所示。不断修正模型中的隐层层数以及每个隐层的节点数，反复训练相关权重将误差控制在3％以内，以符合工程实际应用。步骤(5)散热翅片清洁状况监测。得到不同类数据的理论背压模型后。贵州折叠散热翅片供应商家

    观测样本xn可以自动归类为第k个高斯分布。本发明一实施例中，进行数据分类具体为：发电过程随着负荷等条件的变化表现为多模态特征，本发明一实施例考虑了机组负荷、排气流量、风机频率、环境温度、环境风速、环境风向、环境湿度、空冷凝结水温以及背压九个参数，因此，高斯混合模型根据历史训练数据{x1,...,x9}的特征，引入潜变量结合似然函数大化理论实现高效的模态划分并完成建模，边缘概率分布p(x)表征观测量在某个高斯组分的概率值，针对历史工况数据进行分类时结合高斯混合模型给出的先验概率和贝叶斯推论计算数据所属类别，即以该数据为输入，用贝叶斯理论计算得出属于每类的概率，属于哪类的概率大就判定为哪一类数据。具体为，针对实时数据，会以该数据为输入，用贝叶斯理论计算得出属于每类的概率，属于哪类的概率大就判定为哪一类数据，再根据该类数据对应的理论模型计算背压。这和数据分类时针对每一个工况的分类计算过程是一样的。以历史工况数据进行gmm分类，假设分成3类(分成几类是根据数据状况确定，并不以此为限)，则后会得到这三类各自的：①概率πk；即工况数据属于属于这类的比例，例如每类数据各占总训练数据的30％/30％/40％，则π1＝，π2＝，π3＝。甘肃正规折叠散热翅片

    具体是实施方式下面结合附图对本发明做进一步阐述：参见图1至图4所示，一种带有弯折散热翅片的散热单片10，包括本体101和散热部102，本体101设置有中空腔体，平板状发热体2设置于中空腔体内，散热部102设置于本体101的端部边缘，并沿本体101至少一侧的端部边缘向外延伸，散热部102包括与本体101的端部边缘所在平面呈一定夹角延伸的散热翅片1021。推荐地，中空腔体沿纵向方向设置，相应地，平板状发热体2沿纵向方向布置。该种结构设计采用板状发热体替代发热油、代替ptc发热件及鼓风机等，发热速度快、热传导迅速、对于焊接工艺要求不高。推荐地，散热翅片1021与本体101的端部边缘所在平面呈锐角、直角、钝角、平角设置。散热翅片的设置能够有效提高散热面积、加速热传导，对于扩大散热范围起到积极作用。参见图1至图5所示，散热翅片1021进行至少一次弯折。推荐地，散热翅片1021进行至少两次弯折，更推荐地，散热翅片1021与本体101的端部边缘所在平面呈直角和平角设置，对于形成整洁的产品外观起到重要作用。参见图1、图5所示，散热翅片1021上设置有散热孔1020。该种结构设计不但能够提高相邻散热翅片之间的对流。

    第二凸起部凸起的高度不能太大或太小，凸起的高度太小起不到增大流体与翅片本体摩擦的作用，而凸起的高度太大会增大流体的阻力，降低换热的速度。作为对本实用新型中所述的换热器的散热翅片的改进，所述翅片本体为经过亲水处理的金属箔片。由于翅片本体在换热的过程中由于温差可能会积霜，甚至结冰，因此，采用经过亲水处理的金属箔片，如亲水铝箔、不锈钢箔或普通光箔等，可以减少翅片本体之间的凝露水或融霜水的积聚现象，改善换热性能。作为对本实用新型中所述的换热器的散热翅片的改进，所述凸起部为三角形、方形、圆形、椭圆形、泪滴形中的任意一种。凸起部可以设置为不同的形状，只要保证能对流体起到导向的作用即可，可以根据实际的生产需求进行合理适配。与现有技术相比，本实用新型至少具有以下有益效果：1)本实用新型通过设置凸起部和第二凸起部，增大了散热翅片的换热表面积，加快了换热的效率；2)凸起部将翅片本体的表面导流成不同的风道，可改变流体流动的方向，起到了导向的作用，提高换热的效果；3)第二凸起部设置在所述风道上，增大了流体与散热翅片之间的摩擦，提高流体的扰动，使得换热更充分。

    另外由于电厂内各项数据存在一定延迟，可能出现各个数据无法准确对应的情况，因此，本实施例中，对采集的历史数据进行数据分析前先进行预处理。本实施例中对历史数据的预处理包括：剔除异常值；针对数据中可能存在一些异常值，例如数值超过正常运行的上下限和数值在一段时间内保持不变等，需要剔除掉这些数据，保证结果的可靠性。数据时均化；针对数据可能出现无法准确对应的情况，对数据进行一定时间的时均化处理可有效改善该问题，例如对各项数据进行30min累计。步骤(3)冲洗历史数据选取。在步骤(2)处理过的数据基础上，选取冲洗历史数据。本实施例中通过空冷岛冲洗后7天内的工况下的累计数据，作为空冷换热翅片清洁状况下的数据计算出佳理论背压，以该理论背压数据建立目标库，使之成为直接空冷散热翅片冲洗模型的目标函数。步骤(4)理论背压模型建立。数据获取；本实施例中，利用神经网络训练建立背压模型涉及的模型数据包括：设计数据以及冲洗后的历史数据(冲洗一周内)。获取设计数据以及冲洗后时间段机组负荷、排气流量、风机频率、环境温度、环境风速、环境风向、环境湿度、空冷凝结水温以及背压的不同工况数据。并且，随着新的一轮冲洗后。折叠散热翅片厂家直销

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    判断各个历史工况的分类并用该类理论背压模型算得理论背压，并对实时工况进行计算与历史数据进行整合，划分合理的工况(数据量大)，比较不同时刻的理论背压与实际背压偏差值，示意图如图2所示。gmm建模的思路就是所有数据都是由多个正态分布的数据叠加合成，即将历史工况数据拆成多个正态分布的数据，拆开的每类数据都视为一类，针对不同类的历史工况数据和背压数据训练出不同的理想背压模型，对于实时数据要调用模型计算理论背压时要调用模型时，先对实时数据进行判定，看它属于之前拆分的哪一类数据，就调用相应数据类型训练出的模型即可。通过监测相同工况背压偏差值的历史曲线以监测空冷散热翅片整体清洁状况，指导相关冲洗周期并且预测冲洗后的背压值。本发明实施例提供的空冷散热翅片灰污状况监测方法，获取相关设计参数以及冲洗好的历史参数，以机组负荷、排气流量、风机频率、环境温度、环境风速、环境风向、环境湿度和空冷凝结水温作为输入作为输入，以理论背压作为输出，建立空冷凝汽器热力(背压)特性模型。再用建立模型算出预测背压与实际背压进行对比得到偏差。在相似工况下比较不同时刻的背压偏差值。贵州折叠散热翅片供应商家

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