CN119492037A 锅炉运行状态的实时监测和定期安全检查方法 （苏勇）_第1页
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蒙古自治州库尔勒市香梨街道康都世锅炉运行状态的实时监测和定期安全检查开了锅炉运行状态的实时监测和定期安全检查2将所述传感器采集的数据传输至数据处理平台，所述数据处理平台集定期对工业锅炉进行运行工况下的安全检查，安全检查包括对工业锅炉历史运行数据进行清洗和特征提取，提取包括压力波动、基于清洗和特征提取的数据，训练人工智能模型，所述模型用310.根据权利要求1所述的锅炉运行状态的实时监测和定期安全检查方法，其特征在4[0003]现有的工业锅炉运行状态监测系统主要依赖传感器采集实时数据，通过对压力、5控平台允许操作人员远程监控工业锅炉运行状态并生6[0048]将传感器采集的数据传输至数据处理平台，数据处理平台集成大数据分析模块、78外线光谱和低温燃烧产生的红外线光谱有明显[0065]氧气传感器基于氧化锆电池或氧化物电阻的电化学特性9史数据中的特征与故障模式的关系进行训练，逐渐学习和识别出工业锅炉故障的典型特大之前采取干预措施，这种智能化的故障预测系统大大降低了工业锅炉故障停机的可能[0075]请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，大数据分析模块通过以下步骤实分析基于统计学的差异检测算法和机器学习模型，能够准确识别工业锅炉运行中的异常。性能变化趋势。特征提取过程可以借助机器学习算法，如主成分分析(PCA)或深度学习网态调整检修周期减少了传统固定周期检修带来的资源浪费，优化了工业锅炉的运维成本，[0097]系统能够在锅炉运行状态下自动触发并记录高水位和

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