[發明專利]一種多區域空氣分離設備AI智能監測系統

有效

• 申請號: 202011515419.2
• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112650786B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 李冠雄
• 申請（專利權）人: 河南德爾液空科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G01M99/00;B01D53/00
• 代理公司: 廣州博聯知識產權代理有限公司 44663
• 代理人: 梁志標

1.一種多區域空氣分離設備AI智能監測系統，其特征在于：包括數據輸入端、運算處理端、調控端、監測端和數據返回端；

所述數據輸入端用于獲取空氣分離設備的計劃生產量信息、理論地域參數-生產量信息和理論地域參數-維修時間信息；所述理論地域參數-生產量信息、理論地域參數-維修時間信息分別表示不同溫度、濕度、空氣組分含量、空分設備工作參數下的理論生產量和理論維修時間；

所述監測端用于生成地域信息、實際參數信息、實際維修時間信息和實際生產量信息，所述地域信息包括空氣分離設備所在地在時間T內的平均溫度、濕度、空氣組分含量，所述實際參數信息、實際維修時間信息和實際生產量信息分別包括空氣分離設備工作時間T內的平均工作參數、平均維修時間間隔和平均生產量；

所述數據返回端用于將數據輸入端獲取的數據及監測端生成的數據傳送至運算處理端；

所述運算處理端生成預測維修時間信息和預測生產量信息，根據實際維修時間信息修正預測維修時間并生成新的預測維修時間信息，根據實際生產量信息修正預測生產量信息生成新的預測生產量信息；

所述運算處理端生成預測維修時間信息和預測生產量信息具體包括：利用大數據統計，確定特定參數、地域信息下空氣分離設備的維修時間和生產量，生成預測維修時間信息和預測生產量信息；

利用大數據統計計算的具體方式為：

確定一個參數組，該參數組包括地域信息、實際參數信息中所有種類的參數，且每種參數值包括一個；所述參數組包括空氣分離設備空冷塔的溫度值K、空壓機的壓力值P、分子篩承受的壓力溫度k、膨脹機內部的壓力p；

確定每組參數組對應的預測維修時間S，預測生產量Q；

利用大數據庫，采用回歸運算，推算出預測維修時間與參數的關系和預測生產量和參數的關系，即S＝F(K，P，k，p)+ε和Q＝f(K，P，k，p)+δ；

將實際參數信息、地域信息中的參數帶入到上述關系式中，得出的S與Q即為預測維修時間信息和預測生產量信息；

所述調控端用于獲取地域信息、計劃生產量信息、預測生產量信息和預測維修時間信息并確定空氣分離設備的參數，控制空氣分離設備的預測生產量大于計劃生產量且預測維修時間間隔最長。

2.如權利要求1所述的多區域空氣分離設備AI智能監測系統，其特征在于：所述T的取值為3個月。

3.如權利要求2所述的多區域空氣分離設備AI智能監測系統，其特征在于，所述運算處理端根據實際維修時間修正預測維修時間生成新的預測維修時間信息的步驟為：

A.運算處理端獲取預測維修時間信息，確定該區域的空氣分離設備預測維修的時間t1；

B.運算處理端獲取實際維修時間信息，確定該區域的空氣分離設備實際維修的時間t2；

C.對比預測維修時間信息與實際維修時間信息，取時間點t3為修正后的預測維修時間，并生成新的預測維修時間信息，刪除舊的預測維修時間信息，t3＝t1+(t2-t1)/2。

4.如權利要求3所述的多區域空氣分離設備AI智能監測系統，其特征在于，所述運算處理端，根據實際生產量信息修正預測生產量信息生成新的預測生產量信息的步驟為：

a.運算處理端獲取預測生產量信息，確定該區域的空氣分離設備的預測生產量M1；

b.運算處理端獲取實際生產量信息，確定該區域的空氣分離設備實際生產量M2；

c.對比理論生產量信息和實際生產量信息，取M3為修正后的理論生產量，并生成新的理論生產量信息，刪除舊的理論生產量信息，M3＝M1+(M2-M1)/2。

5.如權利要求4所述的多區域空氣分離設備AI智能監測系統，其特征在于，所述運算處理端生成預測維修時間信息和預測生產量信息的方式為，利用大數據統計，確定特定地域信息、特定工作參數下空氣分離設備的維修時間和生產量，生成預測維修時間信息和預測生產量信息。

6.如權利要求5所述的多區域空氣分離設備AI智能監測系統，其特征在于：所述監測端采用傳感器。

7.如權利要求6所述的多區域空氣分離設備AI智能監測系統，其特征在于：所述監測端設置多個，用于監測位于不同地域的空氣分離設備。