摘要
本发明公开了一种化工系统多工况的报警管理系统,涉及化工系统报警管理技术领域,该系统包括数据采集模块,用于实时采集化工系统的运行数据和工况信息;数据预处理模块,对采集到的化工系统的运行数据进行清洗、标准化和归一化处理,消除数据中的噪声和异常值。本发明通过采用机器学习和大数据分析技术,实现了对历史数据的深度挖掘和利用,能够自适应多工况变化,系统能够识别出不同工况下的异常模式和趋势,提前发现可能的故障点,提高了故障预测的准确性和及时性,从历史数据中学习到系统在不同工况下的运行规律,挖掘出更多有价值的信息,为故障预测和预防提供更为全面和准确的数据支持,能够有效的减少非计划停机时间和生产损失。
技术关键词
化工系统
报警管理系统
报警管理模块
工况
数据采集模块
可视化界面
特征提取模块
深度学习算法
报警管理技术
大数据分析技术
移动平均滤波
特征选择
训练预测模型
历史故障数据
系统运行状态
归一化算法
特征提取方法
系统为您推荐了相关专利信息
滤波器模型
电力系统
变流器
同步发电机转子
参数
远程智能控制系统
模糊PID控制器
工业知识图谱
分布式光纤振动传感器
设备运行数据