摘要
本发明涉及乙醇生产技术领域,公开了一种乙醇生产浓度在线监测方法、装置及系统,该方法收集乙醇生产过程中的历史数据,经过预处理后形成特征数据集。基于此数据集,构建乙醇浓度预测模型,利用深度学习算法预测未来浓度变化趋势。实时获取生产状态数据和环境条件数据,输入预测模型获取预测浓度值。结合乙醇生产线上的传感器实时检测浓度值,对两者进行比较分析,通过预设的浓度偏差阈值判断是否存在偏差,并记录偏差点。根据偏差点数量、偏差值和预设评估规则,对浓度控制状态进行评估,如发现异常则触发报警机制,及时发送评估结果和报警信息给相关人员。本发明提高了乙醇生产过程中的浓度监测智能化水平,有助于提前发现并预防潜在问题。
技术关键词
乙醇
偏差
浓度在线监测系统
深度学习算法
长短期记忆网络
传感器模块
数据采集模块
LSTM模型
浓度在线监测装置
模型预测值
机器学习算法
实时数据
曲线
网格搜索方法
LSTM算法
参数
异常数据
系统为您推荐了相关专利信息
循环神经网络模型
双目摄像头
机器人控制方法
实时位置
障碍物
运动监测系统
运动员
导航传感器
电子织物
惯性传感器
长短期记忆深度学习
跨模态
监测方法
实时图像
记忆单元
多模态特征融合
推荐系统
司机
数据处理模块
排序模型
场景构建方法
数字孪生
卫星影像数据
场景构建系统
数字高程模型