基于炉身静压监测判断高炉炉况系统的制作方法

1.基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：

2.根据权利要求1所述的基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，所述远程协作平台了解高炉操作人员和远程专家团队的具体需求，确定平台需要达到的目标，设计物联网架构和软件系统架构，开发和集成远程协作平台，将平台部署到实际高炉环境之中去，并进行功能、性能和安全测试，培训和推广给高炉操作人员和远程专家团队，定期对平台进行维护和优化。

3.根据权利要求1所述的基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，所述数据采集与传输模块在高炉炉身位置部署多个静压力传感器，将传感器通过无线方式连接至智能采集终端、智能采集终端对数据进行预处理，利用物联网技术与远端服务器建立数据传输通道，远端服务器实时接收数据并进行解密、解压、初步处理，在此过程中对数据进行加密。

4.根据权利要求1所述的基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，所述数据分析模块对接收到的静压力数据进行数据清洗，将清洗后的数据转换为适合分析的格式，并进行标准化处理，该模块将静压力数据与高炉运行的其它关键参数整合，形成多维度数据集，分析鼓风压力与静压力测试值的差值，计算静压力变化率，以捕捉高炉内部压力的动态变化，同时，提取对高炉炉况判断有重要影响的特征，并创建决策树模型来识别高炉炉况的状态，通过k-means聚类算法将高炉运行数据进行聚类，发现潜在的运行模式和问题区域。

5.根据权利要求4所述的基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，所述数据分析模块创建决策树模型判断高炉炉况的类别，将特征数据集划分为训练集、验证集和测试集，从根节点开始，计算每个特征的信息增益来选择最优的分裂特征和分裂点，信息增益的计算公式为：，其中，h(d)是数据集d的熵，values(a)是特征a的所有可能取值，dv是根据特征a的取值v划分后的子集，和分别表示数据集d和子集dv的样本数量，根据选择的最优分裂特征和分裂点，将数据集划分为多个子节点，重复分裂步骤直到达到预设的树深度，使用测试集数据对训练好的决策树模型进行评估，根据评估结果调整决策树的深度和分裂标准，将训练好并优化的决策树模型应用于新的高炉数据，输入静压力变化值及其它关键参数，预测高炉炉况状态。

6.根据权利要求4所述的基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，所述数据分析模块通过k-means聚类算法将高炉运行数据聚类，发现潜在的运行模式和问题区域，将收集的高炉运行的静压值，温度、压力、风量和燃料消耗的特征数据，整理为一个数据集x={x1,x2,...,xn}，通过试验确定k值数量，随机选择k个数据点作为初始的聚类中心，记为c={c1,c2,...,ck}，对于每个数据点xi，计算其到每个聚类中心cj的欧氏距离，欧氏距离公式为：，其中，d表示每个数据点的特征数量，xik表示第i个数据点的第k个特征值，表示第j个聚类中心的第k个特征值，将xi分配到距离最近的聚类中心所属的聚类，计算每个聚类中所有数据点的均值，作为新的聚类中心，均值公式为：，其中，sj是第j个聚类中的数据点集合，是其数量，不断重复上述分配和更新步骤，直到聚类中心不再发生显著变化，检查每个聚类中的数据点特征，发现潜在的运行模式和问题区域。

7.根据权利要求1所述的基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，所述高炉炉况判断与指导模块基于数据分析模块输出的结果，通过apriori算法识别导致高炉炉况异常的具体问题，并分析形成问题的原因，根据问题识别和原因分析的结果，利用遗传算法自动生成针对性的操作建议和调整方案，将高炉炉况判断的结果、问题识别、原因分析以及操作建议和调整方案整合成一份完整的高炉炉况判断报告，通过远程协作平台，建立高炉操作人员与远程专家团队之间的实时通讯连接，将审核通过的高炉炉况判断报告分享给高炉操作人员和远程专家团队，根据报告内容和高炉操作人员的实际情况，远程专家团队提供进一步的远程指导和支持，在远程指导后，持续跟踪高炉的运行状况，评估指导效果。

8.根据权利要求7所述的基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，所述高炉炉况判断与指导模块通过apriori算法识别导致高炉炉况异常的具体问题，从传输的数据集中提取静压值，温度、压力、气体成分、原料质量、操作参数的数据，按照一定的时间间隔构建事务数据集，定义支持度和置信度，支持度：表示一个项集在数据集中出现的频繁程度，数学表达式为：，其中，a是一个项集，count(a)是包含a的事务数量，n是总事务数量，置信度：表示在一个项集出现的情况下，另一个项集出现的概率，数学表达式为：，其中，a和b是两个项集，挖掘出满足最小支持度阈值的频繁项集，基于频繁项集生成关联规则，并计算其置信度，筛选出与高炉炉况异常相关的关联规则，确定导致高炉炉况异常的具体因素组合，通过深入研究工艺过程、设备性能、操作流程来确定根本原因。

9.根据权利要求7所述的基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，所述高炉炉况判断与指导模块，利用遗传算法自动生成针对性的操作建议和调整方案，确定进行调整的操作参数作为决策变量，记为x={x1,x2,...,xn}，根据最大化生产效率 c(x)来构建目标函数，其数学表达式为：，其中，ai、bi和c为常数，根据高炉的物理限制、安全要求和工艺条件来设定约束条件，温度限制：tmin≤t(x)≤tmax，静压力限制：pmin≤p(x)≤pmax，随机生成一组初始的决策变量组合作为初始种群，对于每个决策变量组合，根据目标函数计算其适应度值，表示该个体的优劣程度，选择适应度高的个体进行交叉和变异操作，生成新的个体，组成新的种群，在每一代种群中，比较当前最优解和新生成个体的适应度值，更新最优解，不断进行迭代，直到找到满意的解，输出最终的最优决策变量组合，作为针对性的操作建议和调整方案。

10.根据权利要求1所述的基于炉身静压监测判断高炉炉况系统，其特征在于，所述可视化展示模块与上述各模块建立稳定数据接口对接，实时接收高炉炉况判断结果，并对接收到的数据进行整合，根据可视化展示的需求，将数据从原始格式转换为图表的形式进行展示，根据高炉炉况数据的特性和展示需求，设计监控大屏和客户端软件的布局，利用前端图表库绘制与渲染图表，实现动态更新和增强交互性，并提供历史数据查询与对比分析功能。