[发明专利]一种基于物联网的加热炉管控装置及异常报警系统

说明书

本发明公开了一种基于物联网的加热炉管控装置及异常报警系统，包括采集、分析和处理、划分、更新放大和最终重构误差对比；步骤一利用合纵边缘网关采集加热炉运行过程中各个plc点位的实时数据，步骤二通过数据处理模块在云端通过云技术、大数据平台技术、算法平台技术针对边缘侧传递来的数据进行建模分析和处理；步骤三利用特征映射器将原始的特征利用聚合层次聚类算法划分成若干个子特征空间集合。本发明目的是基于物联网技术、云和边缘计算技术提供一种基于自编码器的神经网络算法，结合大数据技术来判定工况异常，以便及时、快速、准确的提示报警信息，通过大数据报警等级进行预测警示，以便提早进一步的部位排查，避免风险隐患。

技术领域

本发明涉及石油炼化相关技术领域，具体为一种基于物联网的加热炉管控装置及异常报警系统。

背景技术

石油在炼化生产过程中本身具有高危险性，稍有不慎就会对国家、集体、企业造成不可估量的经济损失，这就要求在生产过程中对监控和实时故障准确报警提出更高的要求，将隐患风险扼杀在摇篮里，做到早发现、早处理，从而确保生产过程的安全性和稳定性。但是，现有技术的油田加热炉在集中生产运行中出现的工况异常并不容易被发现和准确报警，导致油田加热炉在集中生产运行存在的一定的安全隐患，并不能够完整的确保生产过程与工作人员的安全性和稳定性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于物联网的加热炉管控装置及异常报警系统，以解决上述背景技术中提出的现有技术的油田加热炉在集中生产运行中出现的工况异常并不容易被发现和准确报警，导致油田加热炉在集中生产运行存在的一定的安全隐患，并不能够完整的确保生产过程与工作人员的安全性和稳定性的问题。

本发明是通过以下技术方案实现的。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的加热炉管控装置及异常报警系统，包括采集、分析和处理、划分、更新放大和最终重构误差对比；

步骤一：利用合纵边缘网关采集加热炉运行过程中各个plc点位的实时数据，

步骤二：通过数据处理模块在云端通过云技术、大数据平台技术、算法平台技术针对边缘侧传递来的数据进行建模分析和处理；

步骤三：利用特征映射器将原始的特征利用聚合层次聚类算法划分成若干个子特征空间集合；

步骤四：通过异常映射器利用随机梯度下降法进行神经元的参数更新，得到训练集的最终重构误差，将最终误差进行一定增益系数的放大；

步骤五：通过测试模块获取来自数据处理模块的一条新数据，依次经过特征映射器、异常检测器模块，得到该条数据的重构，将其与训练集放大后的最终重构误差进行比较，若大于训练集放大后重构误差，则说明该条数据存在异常，在页面进行相应报警信息提示。

一种基于物联网的加热炉管控装置及异常报警系统，包括大数据报警预测警示系统、数据处理模块、特征映射器、异常映射器和测试模块，所述大数据报警预测警示系统设置有云端和边云协同的智能优化，且云端与边云协同的智能优化之间通过物联网平台网络信号连接在一起，并且边云协同的智能优化通过物联网平台与数据处理模块之间网络信号连接，所述数据处理模块通过合纵边缘网关与数据采集模块之间网络信号连接；

所述数据处理模块包括有合纵协议网关、算法平台、大数据平台、APP平台和聚合层次聚类算法，且数据处理模块与特征映射器之间电性连接，并且特征映射器与异常映射器之间电性连接，并且特征映射器内设置有子特征集合，同时异常映射器与测试模块之间电性连接在一起，所述异常映射器包括有集成层和误差输出层，且集成层内设置有自编码网络一，同时误差输出层内设置有自编码网络二。

作为进一步的技术方案，所述数据采集模块采集加热炉运行过程中各个plc点位的实时数据，且数据采集模块通过合纵边缘网关设置，所述数据采集模块基于合纵边缘网关和边缘计算技术获得加热炉各个维度的传感器数值特征及相关计算指标特征，且数据采集模块作为模型的输入特征，并且特征维度为n。