云南流体规划研究院有限公司

本申请属于工业自动化控制技术领域，具体涉及一种煤制油机泵智能传感器自诊断自校准方法，旨在解决煤制油机泵传感器在特殊工况下的监测可靠性问题。该方法包括：构建多类型传感器网络，部署振动、温度、压力、流量传感器实现机泵状态全面感知；建立与煤化工工艺介质特性关联的机泵机理模型，融合深度学习算法构建机理‑数据双驱动故障诊断模型；建立环境参数与校准系数的映射关系，采用时变校准系数动态更新算法实现传感器漂移自补偿；建立异常检测与自校准触发的联动机制，实现传感器异常状态的自动检测和自校准恢复。本申请能够有效提升煤制油机泵传感器在复杂工况下的监测可靠性和长期运行稳定性，为煤制油机泵的智能化运维提供技术支撑。

本发明公开了一种烷基化循环系统的监测方法，涉及烷基化循环系统监测技术领域，方法包括接收烷基化循环管路设定节点处多类传感器采集、并经PLC控制器汇聚上传的运行参数数据；对各路运行参数数据执行小波包变换，将原始时域信号分解为多个频带分量；组合全部频带分量生成多维观测矩阵，通过独立成分分析模型完成盲源分离，区分信号分量与噪声分量后经逆变换重构出去噪后运行参数信号；构建时间‑空间二维时空网格完成多参数时空配准；将各网格单元内参数值与对应正常工况基线范围比对，对偏离幅度超阈值的工况生成监测告警信息。本方法可提升工况偏离监测的准确性，降低监测误报与漏报概率。