【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业智能化，具体是涉及一种锅炉防磨防爆智能实时监控系统及其方法。
技术介绍
1、在锅炉运行过程中，由于长时间的高温高压工作环境，锅炉的各个部位容易遭受磨损和腐蚀，进而可能引发爆管等严重故障，不仅影响锅炉的正常运行，还会造成巨大的经济损失和安全隐患，传统的锅炉监控方法往往依赖于人工巡检和定期检测，这种方法不仅效率低下，而且难以及时发现和处理潜在的磨损和爆炸风险；
2、随着物联网和大数据技术的快速发展，智能化、实时化的监控系统逐渐成为工业领域的重要趋势，然而，针对锅炉防磨防爆的智能化监控系统尚存在诸多挑战，例如，如何高效地采集和处理锅炉各部位的传感器数据，如何实时准确地识别和处理异常数据，如何快速传递预警信息并采取相应的处理措施，以及如何对异常情况进行综合评估和判断等，都是当前亟待解决的问题，对此，我们提出了锅炉防磨防爆智能实时监控系统及其方法。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，公开了一种锅炉防磨防爆智能实时监控系统及其方法。
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种锅炉防磨防爆智能实时监控系统，包括：锅炉数据采集模块、边缘智能处理模块、并行加速运算模块、多源通信模块和智能预警模块；
3、锅炉数据采集模块用于通过高频率采集锅炉各部位传感器数据；
4、边缘智能处理模块与所述锅炉数据采集模块电性连接，所述边缘智能处理模块用于对靠近传感器的边缘设备进行数据处理与分析，利用内置智能算法实时对采集数
5、并行加速运算模块与所述边缘智能处理模块电性连接，所述并行加速运算模块用于运用并行计算技术，将复杂数据分析任务分解为多个子任务同时执行，针对经边缘处理后传输的数据快速进行深度分析，通过并行化机器学习算法挖掘数据潜在异常模式；
6、多元通信模块与所述并行加速运算模块电性连接，所述多源通信模块用于构建多条不同类型通信链路，预警信息传递前，对每条通信链路进行评估，选择最优的链路传输至智能预警模块和运维人员；
7、智能预警模块与所述多元通信模块电性连接，所述智能预警模块用于整合各方面数据及分析结果，运用智能算法和故障模型，对异常情况综合评估和判断，根据预设风险等级和处理优先级。
8、在一些可能的实施例中，通过高频率采集锅炉各部位传感器数据具体包括：
9、对于温度传感器，基于既往数据设定热交换速率阈值和采集时间间隔阈值，若热交换速率高于设定阈值时，则低于采集时间间隔阈值进行采集；若热交换速率低于或等于设定阈值时，则高于采集时间间隔阈值进行采集；
10、对于压力传感器，基于既往数据设定压力波动程度阈值和采集频率阈值，若压力波动程度大于设定阈值时，则采集频率大于采集频率阈值；当压力波动程度小于或等于设定阈值时，则采集频率小于采集频率阈值。
11、在一些可能的实施例中，依据预设阈值和规则快速识别处理异常数据具体包括：
12、温度数据，计算一段时间内采集温度数据的均值和标准差，设定异常阈值范围，若采集的温度值超出该阈值范围，则判定该温度数据为异常；
13、压力数据，计算压力均值和标准差，设定压力异常阈值范围，超出此范围则判定压力数据异常。
14、在一些可能的实施例中，并行加速运算模块在运用并行计算技术时，按照数据量和任务复杂度分配计算资源；
15、将复杂数据分析任务分解为多个子任务，计算每个子任务预计处理的数据量；
16、对于每个子任务，根据其处理复杂度分配计算资源，处理复杂度通过评估任务内数学运算次数、数据依赖关系因素确定，根据复杂度为每个子任务分配处理器核心数量。
17、在一些可能的实施例中，对每条通信链路进行评估具体包括：
18、综合考虑链路带宽、延迟和误码率，链路带宽直接获取链路技术参数值，延迟通过向链路发送测试数据包并记录往返时间来计算，误码率通过发送数据位并统计错误数据位数来计算；
19、为每条链路计算综合评估值，采用权重分配方式，根据实际需求设定权重；
20、通过比较各条链路的综合评估值，选择评估值最大的链路作为最优链路，将预警信息传输至智能预警模块和运维人员。
21、在一些可能的实施例中，智能预警模块在对异常情况进行风险等级评估时，采用层次分析法；
22、确定影响风险等级的因素，所述因素包括：异常数据的严重程度、异常发生的频率、对锅炉运行安全的影响程度；
23、构建判断矩阵，通过比较各因素之间的重要程度确定矩阵元素；
24、计算判断矩阵的最大特征值和特征向量，对特征向量进行归一化处理得到各因素权重；
25、根据各因素的量化值，计算风险等级值，根据风险等级值划分不同风险等级。
26、在一些可能的实施例中，并行加速运算模块采用并行化的随机森林算法挖掘数据潜在异常模式；
27、随机森林由多棵决策树组成，在构建每棵决策树时，从经边缘处理后的数据集中随机有放回地抽取部分样本作为该决策树的训练集；
28、对于每个节点的分裂，从多个特征中随机选择部分特征，通过比较选择最优特征进行分裂；
29、每棵决策树并行构建，最后通过投票机制确定数据的分类结果，若多数决策树判断某数据为异常，则判定该数据存在潜在异常模式。
30、在一些可能的实施例中，智能预警模块构建故障模型时，采用故障树分析法；
31、将故障情况作为顶事件，导致爆管的直接原因设为中间事件，每个中间事件又进一步分解为基本事件，用逻辑门表示事件之间的关系，根据各基本事件发生的可能性，通过逻辑门关系计算中间事件和顶事件发生的可能性。
32、第二方面，本专利技术实施例提供一种锅炉防磨防爆智能实时监控方法，用于实现如前文记载的所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，所述方法包括：
33、高频率采集锅炉各部位传感器数据；
34、在靠近传感器的边缘设备，利用内置智能算法实时对采集数据初步分析，按预设阈值和规则处理异常数据并触发初步预警，同时筛选和预处理数据；
35、运用并行计算技术，将复杂数据分析任务分解为多个子任务同时执行，针对边缘处理后的数据深度分析，挖掘潜在异常模式；
36、构建多条不同类型通信链路，传递预警信息前评估每条链路，选择最优链路传输至智能预警模块和运维人员；
37、整合各方面数据及分析结果，运用智能算法和故障模型，按预设风险等级和处理优先级对异常情况综合评估与判断。
38、在一些可能的实施例中，筛选和预处理数据具体包括：
39、数据筛选，根据通过时间戳来界定数据范围，并依据锅炉防磨防爆的专业知识和历史数据分析设定参数重要性权重，根据权重高低进行筛选；
【技术保护点】
1.一种锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，包括：锅炉数据采集模块、边缘智能处理模块、并行加速运算模块、多源通信模块和智能预警模块；
2.根据权利要求1所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，通过高频率采集锅炉各部位传感器数据具体包括：
3.根据权利要求1所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，依据预设阈值和规则快速识别处理异常数据具体包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，并行加速运算模块在运用并行计算技术时，按照数据量和任务复杂度分配计算资源；
5.根据权利要求1至3任一项所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，对每条通信链路进行评估具体包括：
6.根据权利要求1至3任一项所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，智能预警模块在对异常情况进行风险等级评估时，采用层次分析法；
7.根据权利要求1至3任一项所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，并行加速运算模块采用并行化的随机森林算法挖掘数据潜在异常模式；
8
9.一种锅炉防磨防爆智能实时监控方法，其特征在于，用于实现如权利要求1至8任一项所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的锅炉防磨防爆智能实时监控方法，其特征在于，筛选和预处理数据具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，包括：锅炉数据采集模块、边缘智能处理模块、并行加速运算模块、多源通信模块和智能预警模块；
2.根据权利要求1所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，通过高频率采集锅炉各部位传感器数据具体包括：
3.根据权利要求1所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，依据预设阈值和规则快速识别处理异常数据具体包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，并行加速运算模块在运用并行计算技术时，按照数据量和任务复杂度分配计算资源；
5.根据权利要求1至3任一项所述的锅炉防磨防爆智能实时监控系统，其特征在于，对每条通信链路进行评估具体包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：殷尊，孙璞杰，王鹏，蔡晖，张红军，周荣灿，王军民，李佼佼，侯召堂，高磊，高延忠，吕游，张福祥，林琳，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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