袋式除尘器具有除尘效率高和运行稳定的特点,在产生烟气的生产企业中得到广泛应用。滤袋作为袋式除尘器的核心部件,如果发生破损,直接影响除尘效率,甚至导致设备失效。针对目前袋式除尘器滤袋破损检测方法单一,主要依靠出口粉尘浓度检测,灵敏度低,误检率高,局限性大等问题,本文提出了一种基于多传感器数据融合的袋式除尘器滤袋破损监测方法。本文的主要研究工作如下:1、分析袋式除尘器工作机理、滤袋破损的原因及现有的滤袋破损检测方法,提出可供滤袋破损监测使用的特征指标,明确了在袋式除尘器滤袋破损监测中使用多传感器数据融合方法的可行性与必要性。2、将多传感器数据融合技术用于袋式除尘器滤袋破损监测中,研究多传感器数据融合结构及各种融合算法的优劣、适用场合,结合滤袋破损监测缺乏先验知识等特点,构建了决策级融合的滤袋破损监测系统,使用D-S证据理论进行信息融合,综合判断滤袋的使用状况。重点研究了基于D-S证据理论的滤袋破损监测信息融合方法,构建了基于模糊数学中隶属度函数的基本概率分配模型;通过比较不同冲突证据处理方法的性能差异,提出了改进的冲突证据处理策略,使该算法适用于具有不同特征指标的滤袋破损监测。3、研发了袋式除尘器滤袋破损监测在线实验系统;建立滤袋破损监测的实验方法,编写信息融合算法程序,设计过滤清灰实验,验证算法的实际在线监测性能,最后完成了与实验配套的袋式除尘器滤袋破损监测软件的开发。本文提出的基于多传感器数据融合的袋式除尘器滤袋破损监测系统,能够准确地检测出滤袋的破损状况,相比单传感器检测方法,提高了检测灵敏度与可靠性,为袋式除尘器设备的物联化、智能化发展奠定基础。