厂房除尘防爆系统设计及相关数据分析研究

• 作 者: 叶俊
• 出 处: 西安电子科技大学
• 发表日期: 2021年05期
• 关键词: 粉尘爆炸 时间序列分析 预测 快速DTW 异常检测

涉尘企业在其产品加工过程中伴随粉尘的产生,导致粉尘爆炸事故时有发生。近年来,国家应急管理部针对粉尘防爆问题多次下发相关法律法规文件,旨在进一步控制粉尘爆炸安全事故的发生,涉尘企业则是其重点关注对象。尽管涉尘厂房已配备各类除尘设备,却存在诸如效率低、反馈不及时以及不能统一监管的问题。此外,安全监督部门亦不能及时开展检查、监管的工作,对安全事件难以及时做出反应并处理。本文研究了粉尘防爆相关理论,整理分析了厂房除尘防爆流程中存在的问题,结合实际应用场景的需求,设计实现了一种以物联网为基础的除尘防爆系统,并制定系统各功能模块,主要包括:以不同业务间的独立性对监管区域进行纵向划分,形成区域管理功能;对市政项目进行信息整合与规范化管理而形成项目管理功能;为保障传感监控设备整个生命周期可控而形成设备管理功能;对存在问题的项目实现异地监管,形成任务管理功能;为相关人员提供集地图功能于一体的全局地图统计与监控数据可视化服务的GIS全局地图功能。本系统使用目前业界流行的Spring Cloud架构作为整体方案的技术框架,通过Spring Boot构建服务组件,将各个微服务组件独立开发部署,使得各功能模块满足高内聚低耦合的特点,并通过运用Nginx服务、Tomcat集群、Redis缓存、MySQL集群等技术来提升系统的并发能力、可靠性、可用性。针对除尘防爆系统收集的数据具有的时间特性,本课题基于时间序列分析理论进行研究,通过采集的数据对厂房工况进行异常检测、预测预警等,主要工作包括:1、研究相关时序模型,并选择本文所用的预测模型;2、对历史工况数据进行预处理,使其符合时序模型要求;3、为所用模型确定参数,并进行拟合评估;4、调整优化参数,提升预测效果;5、从时间序列相似性度量切入,研究时间序列异常检测,主要对相似性度量算法DTW进行研究,在分析总结前人的研究的基础上,结合数据特点为时间序列赋予不同权重,并充分利用权重,为DTW算法在相似距离的计算中,提供标识停止计算的上、下界阈值,从而做出改进,提高了计算效率,而后以改进的DTW算法所得的相似距离为依据,进行聚类分析,对时间序列的异常与否进行标记,从而应用于工况异常检测,满足项目工程应用的需求。截至目前,本系统在江苏、广东、重庆等省市地区的多个厂房已安装并稳定运行一年,实现了对涉尘企业厂房生产过程中的工况进行自动监测的功能,满足了监管要求,提高了监管效率,为人民的生命财产安全提供可靠保障,保证企业的生产安全。