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    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＝。品质折叠散热翅片调试

    利用所述的理论背压模型根据当前工况数据确定当前理论背压；根据确定的当前理论背压和采集的实际背压的背压偏差进行空冷散热翅片灰污状况监测。本发明实施例中，所述的工况数据包括：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。本发明实施例中，所述的将所述的历史工况数据和背压数据作为神经网络的训练数据进行建模训练，生成理论背压模型包括：对所述的历史工况数据进行聚类处理，将所述历史工况数据分为不同类的历史工况数据；将分类后的历史工况数据作为输入数据，对应的背压数据作为输出数据，进行神经网络建模训练，生成各类历史工况数据对应的理论背压模型。本发明实施例中，所述的利用所述的理论背压模型根据当前工况数据确定当前理论背压包括：根据当前的工况数据和聚类处理后的历史工况数据确定当前工况数据对应的理论背压模型；根据对应的理论背压模型和当前的工况数据确定当前理论背压。同时，本发明还提供一种空冷散热翅片灰污状况监测装置，装置包括：数据获取模块，用于获取空冷散热翅片的冲洗后预设时段的历史工况数据和背压数据；建模模块。河北直销折叠散热翅片

    每一翅片单元30上分别形成有折弯部；从而使得本实用新型的散热翅片1的散热面积明显增大，在相同使用环境下，具有更加高效的散热效果。在一些实施例中，翅片单元30包括连接平板31、第二连接平板32以及作为折弯部的折弯平板33，连接平板31的一端连接至散热板10，第二连接平板32的一端连接至第二散热板20，折弯平板33的一端连接至连接平板31的另一端，折弯平板33的另一端连接至第二连接平板32的另一端；通过上述设计，在翅片单元30为分体制成时，只需将一平板在中部折弯形成折弯平板33即可，加工方式简单、容易实现。作为推荐的实施例，散热板10与第二散热板20相互平行，连接平板31和第二连接平板32分别垂直连接至散热板10和第二散热板20，折弯平板33的两端分别垂直连接至散热板10和第二散热板20；但不以此为限。作为更优的实施例，若干翅片单元30以相同朝向设置在散热板10与第二散热板20之间；但不以此为限。这里的“相同朝向”可以理解为各折弯平板33相对对应的连接平板31或者第二连接平板32朝同一方向弯折。作为推荐的方案，若干翅片单元30的折弯平板33位于同一平面且依次连接为一体，以进一步增强散热翅片1的散热效果，同时也能够增强散热翅片1的整体稳定性。

    所述穿过孔2的形状和尺寸与加热棒100的横截面形状和尺寸相适配，穿过孔2的设置数量与加热棒100的设置数量相同，每片翅片本体1依次通过穿过孔2套在加热棒100上，除个套在加热棒100上的翅片本体1外，其余翅片本体1上的插接部5均紧密插入至加热棒100的外表壁和其相邻的另一个翅片本体1的延伸部4之间，以将翅片本体1固定在加热棒100上的同时对相邻两个翅片本体1之间的装配距离进行限位，防止过度装配导致翅片本体发生形变，翅片本体1还通过螺栓200穿过固定孔7后，将翅片本体1紧固在一起，能够防止翅片本体1的两端翘起以及与通风型ptc加热器之间个整体固定，螺栓200的两端分别固定在加热棒100的固定件上(图中未示处)；具体地，其余翅片本体1上的插接部5均紧密插入至加热棒100的外表壁和其相邻的另一个翅片本体1的延伸部4之间，如图3所示，将其中一个翅片本体1设为翅片本体1a，将与其相邻的另一个翅片本体设为第二翅片本体1b，在安装时，翅片本体1a被首先套在加热棒100上，然后将第二翅片本体1b套在加热棒100上，使第二翅片本体1b与翅片本体1a叠合，此时，第二翅片本体1b的插接部5通过翅片本体1a的引导部3引导。

    附图说明此处所说明的附图用来提供对本实用新型的进一步理解，构成本实用新型的一部分，本实用新型的示意性实施方式及其说明用于解释本实用新型，并不构成对本实用新型的不当限定。在附图中：图1为本实用新型中实施例1的结构示意图；图2为本实用新型中实施例2的结构示意图；其中，1-翅片本体；2-凸起部；3-第二凸起部；11-凸边；12-第二凸边；13-第三凸边。具体实施方式如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接受的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。在本实用新型的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，是为了便于描述本实用新型和简化描述。湖南销售折叠散热翅片

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    用于将所述的历史工况数据和背压数据作为神经网络的训练数据进行建模训练，生成理论背压模型；理论背压确定模块，用于利用所述的理论背压模型根据当前工况数据确定当前理论背压；监测模块，用于根据确定的当前理论背压和采集的实际背压的背压偏差进行空冷散热翅片灰污状况监测。本发明实施例中，所述的建模模块包括：聚类单元，用于对所述的历史工况数据进行聚类处理，将所述历史工况数据分为不同类的历史工况数据；训练单元，用于将分类后的历史工况数据作为输入数据，对应的背压数据作为输出数据，进行神经网络建模训练，生成各类历史工况数据对应的理论背压模型。本发明实施例中，所述的理论背压确定模块包括：根据当前的工况数据和聚类处理后的历史工况数据确定当前工况数据对应的理论背压模型；根据对应的理论背压模型和当前的工况数据确定当前理论背压。同时，本发明还提供一种计算机设备，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，处理器执行计算机程序时实现上述方法。同时，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。本发明提供空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置。品质折叠散热翅片调试

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