本發(fā)明涉及閥門(mén)監(jiān)測(cè)，具體涉及一種ai閥門(mén)終端及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)與各類基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行中，閥門(mén)作為關(guān)鍵控制部件，其運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)與高效控制至關(guān)重要。隨著工業(yè)自動(dòng)化、智能化發(fā)展需求的不斷提升，對(duì)閥門(mén)管理系統(tǒng)的智能化水平提出了更高要求。傳統(tǒng)人工巡檢與手動(dòng)操作閥門(mén)的方式，不僅效率低下、耗費(fèi)大量人力物力，還難以實(shí)現(xiàn)對(duì)閥門(mén)實(shí)時(shí)工況的精準(zhǔn)掌握，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患，容易導(dǎo)致生產(chǎn)中斷、安全事故等嚴(yán)重后果。在石油化工、電力能源等領(lǐng)域，閥門(mén)的微小故障若未及時(shí)處理，引發(fā)管道泄漏、爆炸等災(zāi)難性事故，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失與環(huán)境破壞。

2、同時(shí)，隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的快速發(fā)展，為閥門(mén)管理系統(tǒng)的智能化升級(jí)提供了技術(shù)支撐與創(chuàng)新機(jī)遇。將這些前沿技術(shù)應(yīng)用于閥門(mén)終端系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)閥門(mén)的智能化監(jiān)測(cè)、診斷與控制，成為提升工業(yè)生產(chǎn)安全性、穩(wěn)定性與高效性的必然趨勢(shì)。通過(guò)實(shí)時(shí)采集閥門(mén)工況及流體參數(shù)數(shù)據(jù)，借助ai算法進(jìn)行深度分析，能夠提前預(yù)測(cè)閥門(mén)故障，實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)，降低設(shè)備故障率，優(yōu)化生產(chǎn)流程，這對(duì)于推動(dòng)工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型、提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。

3、傳統(tǒng)的閥門(mén)管理技術(shù)方案主要依賴人工巡檢與簡(jiǎn)單的電氣控制。在人工巡檢方面，工作人員需按照固定的時(shí)間間隔，前往各個(gè)閥門(mén)安裝位置，通過(guò)目視檢查、觸摸感受、簡(jiǎn)單工具測(cè)量等方式，獲取閥門(mén)的外觀、溫度、壓力等基本信息。這種方式完全依靠人工經(jīng)驗(yàn)判斷閥門(mén)是否正常運(yùn)行，例如，工作人員憑借手感判斷閥門(mén)的振動(dòng)是否異常，通過(guò)觀察閥門(mén)表面是否有銹蝕、泄漏跡象來(lái)評(píng)估其工作狀態(tài)。

4、在控制方面，傳統(tǒng)閥門(mén)通常采用簡(jiǎn)單的電氣控制電路，根據(jù)操作人員的指令實(shí)現(xiàn)閥門(mén)的開(kāi)啟、關(guān)閉或開(kāi)度調(diào)節(jié)。操作人員通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)控制面板或遠(yuǎn)程控制臺(tái)，發(fā)送控制信號(hào)，驅(qū)動(dòng)電機(jī)帶動(dòng)閥門(mén)執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作。然而，這種傳統(tǒng)技術(shù)方案存在諸多缺點(diǎn)。人工巡檢的主觀性強(qiáng)，不同工作人員的經(jīng)驗(yàn)水平差異較大，導(dǎo)致對(duì)閥門(mén)故障的誤判或漏判。而且，人工巡檢的時(shí)間間隔較長(zhǎng)，無(wú)法實(shí)時(shí)掌握閥門(mén)的運(yùn)行狀態(tài)，一些突發(fā)故障難以在第一時(shí)間被發(fā)現(xiàn)。此外，人工巡檢效率低，在大型工業(yè)廠區(qū)中，閥門(mén)數(shù)量眾多，巡檢工作任務(wù)繁重，耗費(fèi)大量人力成本。對(duì)于簡(jiǎn)單的電氣控制方式，其控制精度有限，難以滿足現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)對(duì)閥門(mén)精確控制的需求，無(wú)法根據(jù)復(fù)雜多變的工況實(shí)時(shí)調(diào)整閥門(mén)開(kāi)度。

5、現(xiàn)有閥門(mén)管理技術(shù)在一定程度上引入了自動(dòng)化與信息化手段。在自動(dòng)化監(jiān)測(cè)方面，部分閥門(mén)配備了傳感器，如溫度傳感器、壓力傳感器等，能夠?qū)崟r(shí)采集閥門(mén)的運(yùn)行參數(shù)，并通過(guò)有線或無(wú)線方式傳輸至監(jiān)控中心。監(jiān)控中心的工作人員可以通過(guò)監(jiān)控軟件查看閥門(mén)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)閥門(mén)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。在控制方面，出現(xiàn)了基于plc(可編程邏輯控制器)的控制系統(tǒng)，通過(guò)編寫(xiě)程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)閥門(mén)的自動(dòng)化控制，能夠根據(jù)預(yù)設(shè)的邏輯和條件，自動(dòng)調(diào)節(jié)閥門(mén)的開(kāi)度。

6、相比傳統(tǒng)技術(shù)，現(xiàn)有技術(shù)在監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性和控制自動(dòng)化程度上有了顯著提升，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)一些明顯的閥門(mén)故障，提高了生產(chǎn)的安全性和穩(wěn)定性。然而，現(xiàn)有技術(shù)仍存在不足。雖然實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸，但數(shù)據(jù)處理能力有限，大多只是簡(jiǎn)單地展示原始數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的深度分析與挖掘，無(wú)法準(zhǔn)確判斷閥門(mén)的潛在故障風(fēng)險(xiǎn)。而且，不同廠家生產(chǎn)的閥門(mén)設(shè)備和傳感器之間兼容性差，難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模閥門(mén)系統(tǒng)的統(tǒng)一管理和協(xié)同工作?；趐lc的控制系統(tǒng)靈活性不足，在面對(duì)復(fù)雜工況和多變的生產(chǎn)需求時(shí)，難以快速調(diào)整控制策略，無(wú)法實(shí)現(xiàn)智能化的自適應(yīng)控制。

7、因此，傳統(tǒng)閥門(mén)管理技術(shù)和現(xiàn)有技術(shù)都存在一定的局限性，難以滿足現(xiàn)代工業(yè)對(duì)閥門(mén)智能化、高效化管理的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于上述內(nèi)容，本技術(shù)公開(kāi)了一種ai閥門(mén)終端及系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)、精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)閥門(mén)工況，實(shí)現(xiàn)智能診斷與控制，并具備高度兼容性和靈活性的ai閥門(mén)終端系統(tǒng)，具體為：

2、所述ai無(wú)線閥門(mén)終端包括ai處理模塊、集成傳感器模塊、發(fā)電模塊、池組模塊、電機(jī)控制模塊、參數(shù)顯示模塊和無(wú)線通信模塊；

3、所述ai處理模塊和參數(shù)顯示模塊接收集成傳感器模塊傳來(lái)的閥門(mén)工況及流體參數(shù)數(shù)據(jù)，閥門(mén)工況及流體參數(shù)數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線通信模塊傳輸至ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)，通過(guò)ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)的ai算法分析閥門(mén)工況及流體參數(shù)，形成可信參數(shù)大數(shù)據(jù)；所述ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)將可信參數(shù)大數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比對(duì)，輸出ai決策；

4、所述電機(jī)控制模塊接收ai決策進(jìn)行控制閥門(mén)的開(kāi)關(guān)與調(diào)節(jié)；

5、所述發(fā)電模塊將動(dòng)能轉(zhuǎn)化為電能，為系統(tǒng)供電，池組模塊則儲(chǔ)存發(fā)電模塊產(chǎn)生的電能，在發(fā)電不足時(shí)及時(shí)輸出，減少對(duì)外部電源的依賴。

6、優(yōu)選的，所述ai處理模塊采用自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，根據(jù)閥門(mén)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，在接收集成傳感器模塊傳來(lái)的數(shù)據(jù)后，ai處理模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度特征提取，將數(shù)據(jù)分解為不同頻率和分辨率的特征分量，對(duì)特征分量進(jìn)行篩選和評(píng)估，去除噪聲和異常數(shù)據(jù)，獲取有效特征分量，輸入至ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)。

7、優(yōu)選的，所述集成傳感器模塊集成溫度、壓力、流速傳感器；所述溫度傳感器安裝在閥門(mén)的進(jìn)出口位置，監(jiān)測(cè)通過(guò)閥門(mén)的流體的溫度變化；所述壓力傳感器安裝在閥門(mén)的進(jìn)出口位置，監(jiān)測(cè)流體的壓力水平；所述流速傳感器安裝在溫度傳感器的前端，測(cè)量通過(guò)閥門(mén)的流體的速度。

8、優(yōu)選的，所述發(fā)電模塊采用ai智能管理架構(gòu)，通過(guò)無(wú)線通信模塊獲取集成傳感器模塊的流體參數(shù)數(shù)據(jù)，利用ai智能管理架構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)流體參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與分析，識(shí)別流體參數(shù)變化規(guī)律，以最大化發(fā)電效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性為目標(biāo)，動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)電模塊的工作參數(shù)。

9、優(yōu)選的，所述池組模塊采用ai智能均衡管理架構(gòu)，實(shí)時(shí)收集電池單元的電壓、溫度、電量數(shù)據(jù)，匯總至智能管理核心，通過(guò)與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)進(jìn)行細(xì)致比對(duì)，ai智能均衡管理架構(gòu)依據(jù)比對(duì)結(jié)果判斷各電池單元的工作狀態(tài)，通過(guò)調(diào)節(jié)充放電電路，調(diào)整電池單元的充放電電流，實(shí)現(xiàn)池組內(nèi)各電池單元的電量平衡；

10、所述ai智能均衡管理架構(gòu)與ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)實(shí)時(shí)交互，依據(jù)ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)基于全局工況給出的決策，調(diào)整池組模塊的整體輸出功率和充放電策略。

11、優(yōu)選的，所述電機(jī)控制模塊接收ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)輸出的ai決策后，對(duì)決策信息進(jìn)行解析，明確閥門(mén)所需執(zhí)行的動(dòng)作，確定閥門(mén)開(kāi)啟、關(guān)閉或是調(diào)節(jié)到特定開(kāi)度；電機(jī)控制模塊內(nèi)部包括指令轉(zhuǎn)換單元，指令轉(zhuǎn)換單元將決策信息轉(zhuǎn)化為電機(jī)可識(shí)別的控制信號(hào)，控制信號(hào)包括電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)方向、速度和時(shí)長(zhǎng)參數(shù)，進(jìn)行控制電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)；

12、電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中，控制模塊會(huì)通過(guò)與集成傳感器模塊的連接，實(shí)時(shí)獲取閥門(mén)的位置、狀態(tài)的反饋信息，將其與ai決策目標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，若存在偏差則及時(shí)調(diào)整控制信號(hào)，確保閥門(mén)準(zhǔn)確執(zhí)行ai決策所要求的開(kāi)關(guān)與調(diào)節(jié)動(dòng)作。

13、優(yōu)選的，所述ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)由多個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)與一個(gè)中央管理節(jié)點(diǎn)組成；各邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)分別與不同區(qū)域的ai無(wú)線閥門(mén)終端建立專屬通信鏈路，實(shí)時(shí)接收閥門(mén)工況及流體參數(shù)數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選與整合，剔除重復(fù)及無(wú)效數(shù)據(jù)；中央管理節(jié)點(diǎn)則負(fù)責(zé)匯總各邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建涵蓋所有閥門(mén)信息的統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖。

14、一種ai閥門(mén)預(yù)警方法，包括以下步驟：

15、s1、通過(guò)集成傳感器模塊對(duì)閥門(mén)進(jìn)出口處流體的溫度、壓力以及流速進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，將采集到的閥門(mén)工況及流體參數(shù)數(shù)據(jù)傳輸至ai無(wú)線閥門(mén)終端的ai處理模塊和參數(shù)顯示模塊；

16、s2、ai處理模塊接收到集成傳感器模塊傳來(lái)的數(shù)據(jù)后，通過(guò)無(wú)線通信模塊將處理后的閥門(mén)工況及流體參數(shù)數(shù)據(jù)上傳至ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)；

17、s3、ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)接收到各ai無(wú)線閥門(mén)終端上傳的數(shù)據(jù)后，利用ai算法對(duì)不同閥門(mén)的工況參數(shù)和流體參數(shù)進(jìn)行分析，形成包含各類閥門(mén)運(yùn)行特征的可信參數(shù)大數(shù)據(jù)；

18、s4、ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)將形成的可信參數(shù)大數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定閾值進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果，運(yùn)用預(yù)設(shè)的決策規(guī)則，形成針對(duì)每個(gè)閥門(mén)的ai決策；

19、s5、根據(jù)生成的ai決策，ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)對(duì)每個(gè)閥門(mén)的運(yùn)行狀況進(jìn)行評(píng)估，輸出評(píng)估值，通過(guò)比對(duì)預(yù)先設(shè)定的評(píng)估閾值，進(jìn)行預(yù)警。

20、優(yōu)選的，所述s3中ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)接收到各ai無(wú)線閥門(mén)終端上傳的數(shù)據(jù)后，對(duì)多源異構(gòu)的閥門(mén)工況及流體參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，運(yùn)用自組織映射網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步聚類，將具有相似特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到同一類別，識(shí)別出不同類型閥門(mén)的典型運(yùn)行模式，通過(guò)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)挖掘數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列特征，捕捉閥門(mén)運(yùn)行狀態(tài)隨時(shí)間的變化規(guī)律，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析不同閥門(mén)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過(guò)空間聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次聚類，去除離群點(diǎn)和噪聲數(shù)據(jù)，構(gòu)建閥門(mén)運(yùn)行特征的可信參數(shù)大數(shù)據(jù)。

21、優(yōu)選的，所述s4中，ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)根據(jù)閥門(mén)的運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，在模型中，將各類閥門(mén)運(yùn)行特征作為節(jié)點(diǎn)，特征之間的關(guān)系作為邊，并為每個(gè)節(jié)點(diǎn)分配條件概率表，預(yù)設(shè)閾值以動(dòng)態(tài)區(qū)間的形式設(shè)定，依據(jù)閥門(mén)的實(shí)時(shí)工況進(jìn)行調(diào)整，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，根據(jù)后驗(yàn)概率偏離正常范圍的程度進(jìn)行匹配，從而運(yùn)用預(yù)設(shè)的決策規(guī)則，針對(duì)每個(gè)閥門(mén)形成ai決策。

22、相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)的技術(shù)方案具有以下技術(shù)效果：

23、本發(fā)明通過(guò)ai無(wú)線閥門(mén)終端中的集成傳感器模塊集成溫度、壓力、流速傳感器，并分別安裝在閥門(mén)進(jìn)出口及特定位置，實(shí)時(shí)采集閥門(mén)工況及流體參數(shù)數(shù)據(jù)，解決了傳統(tǒng)人工巡檢無(wú)法實(shí)時(shí)、精確獲取閥門(mén)及流體信息的技術(shù)問(wèn)題，能及時(shí)且精準(zhǔn)地掌握閥門(mén)工作狀態(tài)和流態(tài)情況，為后續(xù)對(duì)閥門(mén)的精準(zhǔn)控制和故障診斷提供全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提升系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和安全性。

24、本發(fā)明利用ai處理模塊采用的自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，對(duì)集成傳感器模塊傳來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度特征提取、篩選評(píng)估并去除噪聲異常數(shù)據(jù)，再傳輸至ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)，解決了原始數(shù)據(jù)存在噪聲干擾、特征不清晰，導(dǎo)致難以有效分析利用的技術(shù)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵有效特征，使ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)獲取的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，基于這些數(shù)據(jù)形成的可信參數(shù)大數(shù)據(jù)更精準(zhǔn)，從而為后續(xù)的ai決策提供可靠依據(jù)，提高閥門(mén)系統(tǒng)的智能化決策水平。

25、本發(fā)明的發(fā)電模塊運(yùn)用ai智能管理架構(gòu)，通過(guò)無(wú)線通信模塊獲取流體參數(shù)數(shù)據(jù)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析并動(dòng)態(tài)調(diào)整工作參數(shù)，解決了傳統(tǒng)發(fā)電方式無(wú)法根據(jù)工況變化自適應(yīng)調(diào)整，導(dǎo)致發(fā)電效率低、系統(tǒng)供電不穩(wěn)定的技術(shù)問(wèn)題，達(dá)成了根據(jù)流體參數(shù)變化規(guī)律，動(dòng)態(tài)優(yōu)化發(fā)電模塊工作狀態(tài)，提高發(fā)電效率，確保系統(tǒng)穩(wěn)定供電的效果，減少對(duì)外部電源的依賴，降低能源成本，增強(qiáng)閥門(mén)終端系統(tǒng)的獨(dú)立性和穩(wěn)定性。

26、本發(fā)明的池組模塊采用ai智能均衡管理架構(gòu)，實(shí)時(shí)收集電池單元數(shù)據(jù)并進(jìn)行比對(duì)，調(diào)節(jié)充放電電路實(shí)現(xiàn)電量平衡，同時(shí)與ai網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)交互調(diào)整整體充放電策略，解決了電池組內(nèi)各電池單元電量不均衡，影響電池壽命和系統(tǒng)供電穩(wěn)定性的技術(shù)問(wèn)題，保證池組內(nèi)各電池單元工作狀態(tài)良好、延長(zhǎng)電池使用壽命，且能根據(jù)系統(tǒng)全局工況靈活調(diào)整供電策略，確保在不同工況下都能為系統(tǒng)穩(wěn)定供電的技術(shù)效果，提升了閥門(mén)終端系統(tǒng)供電的可靠性和持續(xù)性。

27、上述說(shuō)明僅是本技術(shù)技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本技術(shù)的技術(shù)手段，從而可依照說(shuō)明書(shū)的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本技術(shù)的上述和其他目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下以本技術(shù)的較佳實(shí)施例并配合附圖詳細(xì)說(shuō)明如后。

28、根據(jù)下文結(jié)合附圖對(duì)本技術(shù)具體實(shí)施例的詳細(xì)描述，本領(lǐng)域技術(shù)人員將會(huì)更加明了本技術(shù)的上述及其他目的、優(yōu)點(diǎn)和特征。