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申请/专利权人：山东联化新材料有限责任公司

摘要：本发明涉及工业流程设备运行监测技术领域，提出了基于数据分析的工业流程运行监测系统，包括：数据获取模块，用于获取机械设备运行过程中的图像数据、声纹数据、震动数据，数据优化模块，用于对获取的图像数据、声纹数据以及震动数据进行优化处理，模型预测模块，用于对优化后的图像数据、声纹数据以及震动数据进行预测，算法验证模块，采用交叉验证方式，对预测结果进行验证。本发明实现了在同算力下，通过获取少量的精准数据反映工业流程中的机械设备运行状态，保证能够实时获取数据，并对这些数据进行处理，对机械设备运行状态进行监控预测，提高对机械设备运行状态预测的准确性，在机械设备出现故障前能够及时地对故障进行预警。

主权项：1.基于数据分析的工业流程运行监测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取机械设备运行过程中的图像数据、声纹数据、震动数据，其中，图像数据由高分辨率的工业相机采集，能够捕捉设备在不同运行阶段的清晰画面，为后续的图像识别和故障诊断提供详细的视觉信息，声纹数据借助先进的音频传感器获取，为后续及时发现声音异常所对应的潜在故障提供清晰声纹，震动数据则通过精密的震动传感器获取，准确测量设备的震动幅度、频率和方向参数，为评估设备的运行稳定性和健康状况提供重要依据；数据优化模块，用于对获取的图像数据、声纹数据以及震动数据进行优化处理，其中，对图像数据处理采用红外图像拼接法，并采用灰度分布直方图表示图像像素分布的统计工具，直观了解图像中不同灰度级别像素的占比，对声纹数据处理采用降噪重叠的方式，并再用离散傅里叶变换，对每个分帧信号先施加汉明窗再变换，以增加信号两端连续性，从而减小傅里叶变换造成的失真现象，对震动数据处理采用ＳＶＭ算法的物联网技术构建模型，提取震动数据中的特征空间；模型预测模块，用于对优化后的图像数据、声纹数据以及震动数据进行预测，其中，对图像数据通过计算像素分布概率能够获得高质量的红外图像，改善图像的对比度，使得图像的灰度级别更加平缓和连续，对声纹数据通过分帧信号分别求取特征向量，组成特征向量组，对震动数据采用最优超平面，最大化震动类别的边界，利用拉格朗日乘子法，求得最优解；算法验证模块，采用交叉验证方式，对预测结果进行验证；风险评估模块，采用时间失效模型，对机械设备运行状态的风险度进行评估；训练优化模块，采用二叉树算法模型，对数据样本进行训练学习，得出最佳函数参数。

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