一种焦炉异常工况智能巡检方法

本发明涉及焦炉巡检，具体涉及一种焦炉异常工况智能巡检方法，采用快速傅里叶变换FFT将温度和压力数据从时域转换至频域，并提取频谱特征，利用循环神经网络RNN基于温度和压力数据的频谱特征识别对应的焦炉工况状态，以进行智能预警；基于LM算法构建频谱特征模型，利用频谱特征模型对温度和压力数据进行异常数据拟合，以判断是否存在异常工况，并进行智能预警；记录每个周期内温度和压力数据的最大值、最小值，采用周期内最值异常检测方法判断每个周期内是否存在异常工况，并进行智能预警；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法对焦炉异常工况进行准确、及时监测的缺陷。