摘要
本发明涉及炉管智能诊断技术领域,尤其是涉及一种基于大数据AI的炉管泄露智能诊断方法,通过多源传感器实时采集锅炉运行数据,包括温度、压力、振动、声波及烟气成分数据;对采集的原始数据进行时序对齐、异常值剔除及标准化预处理;将预处理后的数据输入预训练的深度神经网络模型,深度神经网络模型通过历史正常数据与泄露事故数据对比训练获得;基于模型输出的泄露概率值及特征贡献度分析,生成实时诊断结果与预警等级;本发明通过多源感知、AI深度分析、动态预警及预测性维护闭环,实现了锅炉炉管泄露的早期、精准、自动化诊断,显著提升工业设备安全性与运维效率。
技术关键词
智能诊断方法
深度神经网络模型
大数据
锅炉运行数据
智能诊断系统
锅炉炉管泄露
激光气体分析仪
工业设备故障
智能诊断技术
锅炉运行状态
迁移学习技术
红外热成像仪
区块链存证
声波传感器
DCS系统
可视化界面
多模态
系统为您推荐了相关专利信息
氧量
锅炉运行数据
锅炉炉膛
历史运行数据
遗传算法
订单
充电桩管理平台
充电计费方法
大数据
浮动阈值
污水处理设备
时序特征
管理系统
历史监测数据
深度神经网络模型
工业大数据
能耗预测模型
模拟模型
数据分析方法
温度特征参数
分布式模型
深度神经网络模型
机器学习模型
阶段
副本