摘要
本发明涉及一种SCR炉外脱硝工艺中的设备异常识别方法,通过获取催化剂设备的高频声波信号数据和温度梯度差值数据,并基于公共时间轴构建相应的数据集;利用温度场矩阵分析模块和设备健康指数计算模型,结合多模态特征融合算法,生成设备健康指数;进一步,通过监测三维特征张量和实时数据,计算实时设备健康指数,并基于异常类型概率模型输出异常类型的概率值;最终,利用动态风险预警判断模型分析异常概率值,判断设备是否存在异常,并生成设备异常检测报告推送至运维人员。本发明能够实时、准确地识别设备异常,提高设备的运行可靠性和维护效率。
技术关键词
异常识别方法
催化剂设备
多模态特征融合
数据
机器自学习
生成催化剂
指数
喷枪
压电传感器阵列
声波
生成设备
分析模块
电磁流量计
信号
设备异常检测
催化剂层
矩阵
节点特征
加权融合算法
系统为您推荐了相关专利信息
风速预测方法
LSTM模型
回归方法
线性回归模型
数据
模型转换方法
建筑钢结构
AutoCAD二次开发技术
计算机可读程序
格式
语义变化检测方法
相关性计算方法
多尺度特征
大规模高维数据
动态调制机制
风功率预测方法
位置更新
注意力机制
历史负荷数据
算法