本發(fā)明屬于鍋爐側(cè)輔機(jī)監(jiān)測(cè)，具體為鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測(cè)平臺(tái)應(yīng)用。

背景技術(shù)：

1、鍋爐側(cè)主要輔機(jī)是鍋爐系統(tǒng)正常運(yùn)行的關(guān)鍵設(shè)備，它們各自承擔(dān)著重要職責(zé)，確保鍋爐高效、安全地工作。以下是對(duì)鍋爐側(cè)主要輔機(jī)的簡(jiǎn)要介紹：鼓風(fēng)機(jī)：鼓風(fēng)機(jī)為鍋爐提供適量的空氣，以確保燃料在爐膛內(nèi)充分燃燒。它將冷空氣送入爐膛，與燃料混合，提高燃燒效率。鼓風(fēng)機(jī)的性能直接影響鍋爐的熱效率和燃料消耗。引風(fēng)機(jī)：引風(fēng)機(jī)的任務(wù)是抽取鍋爐燃燒產(chǎn)生的煙氣，維持爐膛負(fù)壓，防止煙氣泄漏到車間，同時(shí)為煙氣的后續(xù)處理創(chuàng)造條件。引風(fēng)機(jī)的選型應(yīng)根據(jù)鍋爐煙氣的流量和阻力來(lái)確定。給水泵：給水泵負(fù)責(zé)將除氧器中的軟化水送入鍋爐，補(bǔ)充鍋爐在運(yùn)行過(guò)程中消耗的水分。給水泵的流量和揚(yáng)程需滿足鍋爐最大蒸發(fā)量的需求，并有一定的備用能力。除氧器：除氧器用于去除給水中的溶解氧，防止鍋爐內(nèi)部氧腐蝕。它通過(guò)加熱和真空聯(lián)合作用，降低水中氧的溶解度，保證鍋爐水質(zhì)。軟化水設(shè)備：軟化水設(shè)備通過(guò)離子交換等技術(shù)，去除水中的鈣、鎂離子，防止鍋爐結(jié)垢。這些鍋爐側(cè)主要輔機(jī)共同構(gòu)成了鍋爐的輔助系統(tǒng)，它們的有效運(yùn)行是鍋爐穩(wěn)定、高效、安全工作的前提。在日常維護(hù)和管理中，對(duì)這些輔機(jī)的檢查、保養(yǎng)和故障排除是確保鍋爐系統(tǒng)正常運(yùn)行的重要措施。

2、但是常見(jiàn)的主要輔機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在使用過(guò)程中存在數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的問(wèn)題，如數(shù)據(jù)噪聲、異常值等，這些問(wèn)題會(huì)影響模型的訓(xùn)練效果和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。同時(shí)現(xiàn)有技術(shù)中模型泛化能力不足的問(wèn)題，特別是在處理不同分布或規(guī)模的數(shù)據(jù)時(shí)，模型可能無(wú)法很好地適應(yīng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于：為了解決上述提出的問(wèn)題，提供鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測(cè)平臺(tái)應(yīng)用。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測(cè)平臺(tái)應(yīng)用，所述平臺(tái)應(yīng)用包括：

3、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理與分析模塊、ai智能預(yù)警模塊、多維度監(jiān)測(cè)模塊、報(bào)警與應(yīng)急處理模塊和系統(tǒng)管理與維護(hù)模塊；

4、所述ai智能預(yù)警模塊的內(nèi)部設(shè)置有數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊、特征提取子模塊、模型訓(xùn)練子模塊、模型評(píng)估子模塊、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)子模塊和預(yù)警觸發(fā)子模塊；

5、所述數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)收集鍋爐輔機(jī)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸模塊發(fā)送出去。

6、所述數(shù)據(jù)傳輸模塊將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至數(shù)據(jù)處理與分析模塊，以便進(jìn)行進(jìn)一步的處理和分析。

7、所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和分析后，將結(jié)果傳遞給ai智能預(yù)警模塊，用于構(gòu)建和更新預(yù)警模型。

8、所述ai智能預(yù)警模塊根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行預(yù)警判斷，并將預(yù)警信息傳遞給多維度監(jiān)測(cè)模塊，以便在監(jiān)測(cè)界面上展示。

9、所述多維度監(jiān)測(cè)模塊在接收到預(yù)警信息后，可以觸發(fā)報(bào)警與應(yīng)急處理模塊的動(dòng)作，如發(fā)出報(bào)警信號(hào)和展示應(yīng)急處理建議。

10、所述報(bào)警與應(yīng)急處理模塊的操作記錄和狀態(tài)信息可以被系統(tǒng)管理與維護(hù)模塊監(jiān)控，以便進(jìn)行系統(tǒng)日志管理和維護(hù)。

11、所述系統(tǒng)管理與維護(hù)模塊負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的配置、監(jiān)控、維護(hù)和升級(jí)，與所有其他模塊都有連接，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和安全性。

12、在一優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述數(shù)據(jù)采集模塊是系統(tǒng)的前端部分，負(fù)責(zé)從鍋爐輔機(jī)設(shè)備上實(shí)時(shí)采集各種運(yùn)行參數(shù)。其運(yùn)行流程首先是通過(guò)安裝在不同設(shè)備上的傳感器(如溫度傳感器、壓力傳感器、流量傳感器等)來(lái)捕捉設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)。隨后，傳感器將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，通過(guò)信號(hào)轉(zhuǎn)換器傳輸至數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)按照預(yù)設(shè)的采樣頻率和精度進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，最后將采集到的數(shù)據(jù)打包，準(zhǔn)備發(fā)送至數(shù)據(jù)傳輸模塊；

13、所述數(shù)據(jù)傳輸模塊承擔(dān)著將采集到的數(shù)據(jù)安全、高效地傳輸至數(shù)據(jù)處理與分析模塊的任務(wù)。其運(yùn)行流程包括建立穩(wěn)定的通信連接，通過(guò)有線或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)采集模塊打包的數(shù)據(jù)傳輸出去。在傳輸過(guò)程中，采用加密和校驗(yàn)機(jī)制保證數(shù)據(jù)的安全性、完整性和可靠性。數(shù)據(jù)傳輸模塊還需處理網(wǎng)絡(luò)延遲、數(shù)據(jù)丟包等問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和連續(xù)性。

14、在一優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊通過(guò)數(shù)據(jù)清洗去除這些異常值。然后，使用z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算公式為：其中x是原始數(shù)據(jù)，μ是均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差。最后，通過(guò)最大最小歸一化將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間，計(jì)算公式為：

15、其中xmin和xmax分別是數(shù)據(jù)的最小值和最大值；

16、所述特征提取子模塊使用主成分分析(pca)來(lái)降維和提取特征，通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量來(lái)找到數(shù)據(jù)的主要成分，計(jì)算公式為：其中x是數(shù)據(jù)矩陣，n是樣本數(shù)量。選擇特征值最大的幾個(gè)特征向量作為主要成分，從而提取出最重要的特征。

17、在一優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述模型訓(xùn)練子模塊使用支持向量機(jī)(svm)作為預(yù)警模型，其目標(biāo)是找到一個(gè)最佳的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開(kāi)。svm的訓(xùn)練過(guò)程是解決一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，其目標(biāo)函數(shù)為：subject?toyi(wtφ(xi)+b)≥1，其中w是權(quán)重向量，b是偏置項(xiàng)，(xi)是特征向量，yi是類別標(biāo)簽。

18、在一優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述模型評(píng)估子模塊使用交叉驗(yàn)證方法來(lái)評(píng)估模型，將數(shù)據(jù)集分為5個(gè)子集，每次用4個(gè)子集訓(xùn)練模型，用剩下的1個(gè)子集測(cè)試模型，計(jì)算平均準(zhǔn)確率其中tp是真正例，tn是真負(fù)例，fp是假正例，fn是假負(fù)例。

19、在一優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)子模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。所述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)子模塊實(shí)時(shí)采集到一組設(shè)備數(shù)據(jù)，將其輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的svm模型中，模型會(huì)輸出一個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果，表明設(shè)備是否處于正常狀態(tài)；

20、所述預(yù)警觸發(fā)子模塊當(dāng)監(jiān)測(cè)到潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，觸發(fā)預(yù)警信號(hào)。所述預(yù)警觸發(fā)子模塊如果實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)子模塊的預(yù)測(cè)結(jié)果顯示設(shè)備存在故障風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)警觸發(fā)子模塊會(huì)根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值來(lái)觸發(fā)預(yù)警。預(yù)警信號(hào)可能包括發(fā)送警報(bào)信息到運(yùn)維人員的手機(jī)，或在監(jiān)控界面上顯示紅色警告。

21、在一優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述多維度監(jiān)測(cè)模塊負(fù)責(zé)展示鍋爐輔機(jī)設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)和預(yù)警信息。其運(yùn)行流程包括接收來(lái)自ai智能預(yù)警模塊的預(yù)警信息，以及從數(shù)據(jù)處理與分析模塊獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。監(jiān)測(cè)界面將多個(gè)維度的數(shù)據(jù)以圖表、曲線等形式直觀展示，便于運(yùn)維人員全面了解設(shè)備運(yùn)行狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理問(wèn)題。

22、在一優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述報(bào)警與應(yīng)急處理模塊在檢測(cè)到設(shè)備故障或預(yù)警時(shí)，迅速作出響應(yīng)。其運(yùn)行流程包括接收ai智能預(yù)警模塊的預(yù)警信號(hào)，立即啟動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)，發(fā)出聲光報(bào)警，提醒運(yùn)維人員。同時(shí)，根據(jù)故障類型和嚴(yán)重程度，提供相應(yīng)的應(yīng)急處理建議，指導(dǎo)運(yùn)維人員進(jìn)行故障排查和處理，確保設(shè)備安全。

23、在一優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述系統(tǒng)管理與維護(hù)模塊負(fù)責(zé)整個(gè)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的配置、監(jiān)控、維護(hù)和升級(jí)。其運(yùn)行流程包括用戶權(quán)限管理、系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)查詢、報(bào)表生成等。此外，該模塊還負(fù)責(zé)監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)異常及時(shí)報(bào)警，并根據(jù)需要進(jìn)行軟件升級(jí)和硬件維護(hù)，確保系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運(yùn)行。

24、綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：

25、1、本發(fā)明中，數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊的有益效果總結(jié)：數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，顯著提升了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。這種處理不僅消除了數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，確保了模型的輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無(wú)誤，而且還通過(guò)特征縮放增強(qiáng)了模型的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)分布。因此，數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊為后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，減少了模型訓(xùn)練過(guò)程中的誤差，提高了模型的預(yù)測(cè)精度和魯棒性。特征提取子模塊利用主成分分析等技術(shù)，有效地從高維數(shù)據(jù)中提取出最重要的特征，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的降維。這不僅簡(jiǎn)化了模型的復(fù)雜度，減少了計(jì)算資源的消耗，還提高了模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)效率。此外，通過(guò)篩選出與預(yù)測(cè)目標(biāo)高度相關(guān)的特征，特征提取子模塊增強(qiáng)了模型的解釋性，使得模型輸出更加可靠和易于理解。因此，特征提取子模塊在提升模型性能的同時(shí)，也為模型的實(shí)際應(yīng)用提供了便利。

26、2、本發(fā)明中，模型訓(xùn)練子模塊通過(guò)采用支持向量機(jī)等先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的模式和關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。模型的自我學(xué)習(xí)和調(diào)整能力使其能夠適應(yīng)設(shè)備運(yùn)行中的變化，保持預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。此外，模型訓(xùn)練子模塊的持續(xù)優(yōu)化有助于提高設(shè)備的運(yùn)行效率和可靠性，為設(shè)備維護(hù)和故障預(yù)防提供了強(qiáng)有力的支持。模型評(píng)估子模塊通過(guò)交叉驗(yàn)證等評(píng)估技術(shù)，確保了模型的性能達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)，防止了過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生。這種評(píng)估不僅提高了模型在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性，還確保了模型在面對(duì)未知數(shù)據(jù)時(shí)具有良好的泛化能力。因此，模型評(píng)估子模塊是保障模型有效性的關(guān)鍵步驟，它為模型的部署和應(yīng)用提供了重要的參考依據(jù)。

27、3、本發(fā)明中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)子模塊通過(guò)持續(xù)跟蹤設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，能夠在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題和異常，為運(yùn)維人員提供了及時(shí)的反饋。這種實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)制大幅縮短了故障響應(yīng)時(shí)間，有助于及時(shí)采取糾正措施，從而避免了可能的設(shè)備損壞和生產(chǎn)線中斷，保障了生產(chǎn)的連續(xù)性和安全性。預(yù)警觸發(fā)子模塊在檢測(cè)到設(shè)備異?；驖撛诠收蠒r(shí)，能夠迅速觸發(fā)預(yù)警信號(hào)，通知相關(guān)人員采取行動(dòng)。這種預(yù)警機(jī)制顯著提高了設(shè)備維護(hù)的主動(dòng)性和預(yù)見(jiàn)性，有效預(yù)防了設(shè)備故障的發(fā)生，降低了維修成本和停機(jī)時(shí)間，同時(shí)也確保了操作人員和設(shè)備的安全，為企業(yè)帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)效益和安全保障。