【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及化工生產自動化，具體為一種化工生產控制系統。
技術介紹
1、目前，隨著化工企業生產規模和可實現功能的逐步擴大，化工生產所配置的生產裝置規模和復雜度也得到了大幅度的提升，這種環境下，僅僅依靠人工進行生產控制已經無法滿足化工企業的生產要求，而信息技術的發站及其在多領域的應用使得化工生產自動化越來越普及，推動力化工企業的產品生產控制逐步向自動化、智能化、規模化以及復雜化方向發展。
2、傳統的化工生產控制系統在監控和故障處理方面存在諸多不足，雖然能夠監測到一些基本的生產參數，但對于復雜故障的診斷和預警能力有限，一旦發生故障，通常需要依賴人工進行排查和修復，這不僅耗時耗力，而且可能導致生產中斷，甚至引發安全事故，因此，開發一種能夠自動診斷故障并提前預警的化工生產控制系統，對提升化工生產的整體水平和安全性具有重要意義。
技術實現思路
1、本專利技術的目的就是為了彌補現有技術的不足，提供了一種化工生產控制系統，它能夠通過故障診斷模塊中的多種故障診斷模型，可以對不同類型的故障進行準確識別，無論是設備故障、工藝異常還是操作失誤，系統都能夠快速定位并發出預警，此外，預警模塊可以通過多種方式發送預警信號，確保操作人員能夠迅速接收到信息，并采取相應的應對措施，這種快速響應機制有助于防止故障擴大化，進一步保障化工生產的安全進行。
2、本專利技術為解決上述技術問題，提供如下技術方案：一種化工生產控制系統，包括數據采集模塊、數據處理模塊、故障診斷模塊和預警模塊，所述數據采集
3、進一步地，所述數據采集模塊包括多種高精度傳感器和信號調理電路，用于實時采集化工生產過程中的多種參數，并對采集到的信號進行放大、濾波處理，以提高信號的質量和穩定性。
4、更進一步地，所述數據處理模塊采用先進的數據處理算法，包括濾波、去噪、標準化預處理操作，以及特征提取算法，以提取出與故障相關的關鍵特征，為后續的故障診斷提供有力支持：
5、(1)濾波算法：
6、濾波算法用于消除信號中的噪聲和干擾，其公式為：其中，(x[n])是輸入信號，(y[n])是濾波后的輸出信號，(n)是移動平均的窗口大小，實施步驟：確定窗口大小(n)，對輸入信號(x[n])進行遍歷，對每個采樣點計算其前(n)個采樣點的平均值作為輸出；
7、(2)均值濾波去噪：
8、均值濾波將每個數據點的值替換為它周圍鄰近數據點的平均值，其公式為：其中，(y[n])是濾波后的輸出，(x[n])是原始信號，(s)是選定的鄰域，(m)是鄰域內像素或數據點的總數，去噪算法用于進一步減少信號中的噪聲；
9、特征提取算法：
10、特征提取算法用于從預處理后的信號中提取與故障相關的關鍵特征，涉及的算法包括峰值檢測、均值計算、方差計算；
11、峰值檢測：通過比較相鄰采樣點的值來識別信號中的峰值；
12、均值計算：計算信號的平均值，反映信號的整體水平，計算公式為：其中，(n)是數據點的數量，(xi)是每個數據點的值，公式用于計算數據集中所有數值的平均值；
13、方差計算：計算信號值與均值的偏差的平方的平均值，反映信號的波動程度，方差的計算公式為：其中，(n)是數據點的數量，(xi)是每個數據點的值，均值是數據集的平均值。這個公式計算了每個數據點與均值之間差的平方的平均值，從而提供了數據分布離散程度的度量。
14、更進一步地，所述故障診斷模塊實施步驟如下；
15、(1)數據收集與預處理：收集相關的化工生產過程數據，并進行清洗、歸一化預處理操作；
16、(2)特征提取：從預處理后的數據中提取有意義的特征，這些特征將用于后續的故障診斷；
17、(3)模型訓練：使用選定的算法和收集的數據訓練故障診斷模型；
18、(4)模型評估與優化：評估模型的性能，并根據需要進行參數調整或模型優化；
19、(5)在線故障診斷：將訓練好的模型部署到實際系統中，用于實時檢測和診斷故障。
20、更進一步地，所述歸一化的計算公式如下，
21、z-score歸一化，也稱為標準化，是一種將數據映射到均值為0，標準差為1的正態分布內的方法，其具體計算公式如下：
22、
23、其中，xnorm是歸一化后的數據，(x)是原始數據，(μ)是原始數據的均值，(σ)是原始數據的標準差，這種歸一化方法能夠消除數據的尺度差異，使得不同特征或變量之間具有相同的尺度。
24、更進一步地，所述模型訓練采用循環神經網絡(rnn)算法，rnn的公式可以表達為：ht＝f(w·ht-1+u·xt+b)ht＝f(w·ht-1+u·xt+b)ht＝f(w·ht-1+u·xt+b)，其中：ht表示第t時刻的隱藏狀態，w和u是權重矩陣，用于捕捉不同時刻輸入和隱藏狀態之間的關聯性，b是偏置項，f是激活函數，用于引入非線性因素，使模型能夠捕捉復雜的模式，xt是第t時刻的輸入。
25、這個公式體現了rnn中的循環連接，即每個時刻的輸出不僅取決于當前時刻的輸入，還取決于之前時刻的隱藏狀態，這種結構使得rnn能夠捕捉序列數據中的時間依賴性和關聯性，從而適用于處理時間序列、語音或文本序列數據。
26、更進一步地，通過數據采集模塊實時采集化工生產過程中的各種數據；通過數據處理模塊對采集到的數據進行處理和分析，提取出與故障相關的關鍵特征；通過故障診斷模塊基于處理后的數據進行故障自動診斷；在診斷出故障后，通過預警模塊及時發出預警信號，以便操作人員及時采取措施處理故障。
27、更進一步地，所述數據采集模塊能夠通過多種高精度傳感器實時采集溫度、壓力、流量、液位參數，以便采集化工生產過程中的各種數據。
28、更進一步地，所述故障診斷模塊內置了基于規則的診斷模型和基于機器學習的診斷模型多種故障診斷模型，能夠根據處理后的數據和提取的特征，自動診斷出化工生產過程中的故障。
29、更進一步地，所述預警模塊具有多種預警方式，包括聲光報警、短信通知、郵件提醒，能夠確保預警信息的及時性和有效性。
30、一、本專利技術通過故障診斷模塊中的多種故障診斷模型，可以對不同類型的故障進行準確識別，無論是設備故障、工藝異常還是操作失誤，系統都能夠快速定位并發出預警，此外，預警模塊可以通過多種方式發送預警信號，確保操作人員能夠迅速接收到信息，并采取相應的應對措施，這種快速響應機制有助于防止故障擴大化，進一步保障化工生產的安全進行。
31、二、本專利技術通過實時監控和數據分析，操作人員可以更好地了解生產過程中的瓶頸和潛在問題，從而優化生產流程，提高生產效率，同時，由于故障能夠及時被發現和處理，避免了因故障本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種化工生產控制系統，其特征在于，包括數據采集模塊、數據處理模塊、故障診斷模塊和預警模塊，所述數據采集模塊用于實時采集化工生產過程中的各種數據；所述數據處理模塊用于對采集到的數據進行處理和分析；所述故障診斷模塊用于基于處理后的數據進行故障自動診斷；所述預警模塊用于在診斷出故障后及時發出預警信號。
2.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括多種高精度傳感器和信號調理電路，用于實時采集化工生產過程中的多種參數，并對采集到的信號進行放大、濾波處理，以提高信號的質量和穩定性。
3.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于：所述數據處理模塊采用先進的數據處理算法，包括濾波、去噪、標準化預處理操作，以及特征提取算法，以提取出與故障相關的關鍵特征，為后續的故障診斷提供有力支持：
4.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于：所述故障診斷模塊實施步驟如下；
5.根據權利要求4所述的一種化工生產控制系統，其特征在于：所述歸一化的計算公式如下，
6.根據權利要求4所述的一種化工
7.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于，通過數據采集模塊實時采集化工生產過程中的各種數據；通過數據處理模塊對采集到的數據進行處理和分析，提取出與故障相關的關鍵特征；通過故障診斷模塊基于處理后的數據進行故障自動診斷；在診斷出故障后，通過預警模塊及時發出預警信號，以便操作人員及時采取措施處理故障。
8.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于，所述數據采集模塊能夠通過多種高精度傳感器實時采集溫度、壓力、流量、液位參數，以便采集化工生產過程中的各種數據。
9.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于，所述故障診斷模塊內置了基于規則的診斷模型和基于機器學習的診斷模型多種故障診斷模型，能夠根據處理后的數據和提取的特征，自動診斷出化工生產過程中的故障。
10.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于,所述預警模塊具有多種預警方式，包括聲光報警、短信通知、郵件提醒，能夠確保預警信息的及時性和有效性。
...【技術特征摘要】
1.一種化工生產控制系統，其特征在于，包括數據采集模塊、數據處理模塊、故障診斷模塊和預警模塊，所述數據采集模塊用于實時采集化工生產過程中的各種數據；所述數據處理模塊用于對采集到的數據進行處理和分析；所述故障診斷模塊用于基于處理后的數據進行故障自動診斷；所述預警模塊用于在診斷出故障后及時發出預警信號。
2.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括多種高精度傳感器和信號調理電路，用于實時采集化工生產過程中的多種參數，并對采集到的信號進行放大、濾波處理，以提高信號的質量和穩定性。
3.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于：所述數據處理模塊采用先進的數據處理算法，包括濾波、去噪、標準化預處理操作，以及特征提取算法，以提取出與故障相關的關鍵特征，為后續的故障診斷提供有力支持：
4.根據權利要求1所述的一種化工生產控制系統，其特征在于：所述故障診斷模塊實施步驟如下；
5.根據權利要求4所述的一種化工生產控制系統，其特征在于：所述歸一化的計算公式如下，
6.根據權利要求4所述的一種化工生產控制系統，其特征在于：所述模型訓練采用循環神經網絡(rnn)算法，rnn的公式可以表達為：ht＝f(w·ht-1+u·xt+b)ht＝f(w·ht-1...
【專利技術屬性】
技術研發人員：董穎超，
申請(專利權)人：南通超遠新材料有限公司，
類型：發明
國別省市：
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