摘要
本发明公开了一种基于物联网的烧结钕铁硼生产安全监控方法及系统,包括:在气流磨内分布式部署声发射等多模态传感器网络,实时采集反映内部颗粒碰撞与摩擦状态的时空数据;将所述数据输入至预训练的时空风险预测模型,如物理信息时空图神经网络,进行实时推理,输出表征未来风险的预测性时空风险图;根据该风险图评估各区域的风险等级,当任一区域的预测风险超过预设阈值时,自动触发分级控制干预,主动消除点火隐患。本发明还公开了实现该方法的监控系统。本发明通过深度融合物理机理与数据智能,实现了对严重局部异常的提前预测与主动干预,提升了自燃性粉末生产过程的安全水平。
技术关键词
声发射传感器
风险预测模型
气流磨
烧结钕铁硼
安全监控方法
深度强化学习
物理
数据采集单元
评估设备
生成式对抗网络
流体力学仿真
数据分布
时间卷积网络
安全监控系统
模态传感器
颗粒间
指标
高风险
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