设备状态智能采集监测系统(SCADA)在锅炉制造行业的应用

设备状态智能采集监测系统(SCADA)是以计算机和以太网通讯技术为基础的生产过程监视系统,对生产设备的相关状态及工作参数进行实时远程监测。项目规划初期,我们基于公司离散化生产、通讯协议种类多、智能设备覆盖程度低等特点采用了针对性的建设方案,有效地解决了重型制造业在从自动化向智能化升级过程中的诸多痛点。管理者可以通过该系统远程监控设备的工作状态、能耗、工艺参数、报警文本等生产过程数据,为数字化生产管理提供必要的数据支撑。

基于Bi-LSTM和支持向量机的风机叶片短期覆冰状态预测模型

风机叶片覆冰灾害严重危害风电场安全经济运行,对风机叶片覆冰状态的预测是预防覆冰灾害的有效手段。针对传统覆冰状态预测方法精度较差问题,基于风电场SCADA监测数据,提出一种基于Bi-LSTM和SVM的风机叶片短期覆冰状态预测模型。首先,采用PCA对风机叶片覆冰状态监测特征指标进行降维,筛选可以反映风机叶片覆冰状态的特征指标;其次,基于大量历史数据,对Bi-LSTM和SVM模型进行训练,训练结果表明模型有较好精确度;最后,将多组实际数据集输入Bi-LSTM预测模型,预测输出值输入SVM模型,对风机叶片是否会出现覆冰故障进行判别。结果表明,所提方法可准确实现叶片覆冰状态预测,准确率可达95%。