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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110095204A(43)申请公布日2019.08.06(21)申请号201910340803.4(22)申请日2019.04.25(71)申请人广东石油化工学院地址525099广东省茂名市茂南区官渡二路139号(72)发明人彭志平赵俊峰邓锡海邱金波崔得龙何杰光(74)专利代理机构广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙)44446代理人凌衍芬(51)Int.Cl.G01K13/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图6页(54)发明名称一种乙烯裂解炉管温度诊断系统(57)摘要本发明涉及一种乙烯裂解炉管温度诊断系统,包括边缘设备和工业云服务器。边缘设备包括:数据采集模块用于构成CNN网络模型的训练数据集;模型构建模块用于将训练数据集输入PC端的CNN网络模型进行训练,在PC端构建CNN重管识别模型,将构建好的PC端的CNN重管识别模型移植至智能测温仪内部的嵌入式处理器,在嵌入式处理器内对CNN重管识别模型进行重构;温度计算模块用于利用嵌入式处理器的CNN重管识别模型判断提取的炉管距离数据是否为重管,对非重管与重管的炉管外表面温度值进行计算;工业云服务器接收计算得到的炉管外表面温度值,根据炉管温度值进行统计和/或决策。本发明能够高精准度判别裂解炉重管和非重管,并且实现智能测温仪的边缘计算功能。CN110095204ACN110095204A权利要求书1/2页1.一种乙烯裂解炉管温度诊断系统,其特征在于,包括边缘设备和工业云服务器,所述边缘设备包括数据采集模块、模型构建模块、温度计算模块;数据采集模块,用于通过智能测温仪采集炉管外表面温度和距离以及炉膛内壁温度和距离的原始一维数据,提取原始一维数据中的炉管数据,将采集的原始一维数据变换为二维直方图,在二维直方图中对炉管距离数据进行特征提取,获得炉管的重管和非重管的距离特征图,构成CNN网络模型的训练数据集;模型构建模块,用于将训练数据集输入PC端的CNN网络模型进行训练,在PC端构建CNN重管识别模型,将构建好的PC端的CNN重管识别模型移植至智能测温仪内部的嵌入式处理器,在嵌入式处理器内对CNN重管识别模型进行重构;温度计算模块,用于提取待诊断的炉管距离数据和炉管温度数据,并返回炉管距离数据在原始一维数据中的起始位置坐标,再利用嵌入式处理器的CNN重管识别模型判断提取的炉管距离数据是否为重管,返回每根炉管的识别类型标签,根据返回的炉管识别类型标签、炉管距离数据的起始位置坐标和炉管温度数据,对相应起始位置坐标的非重管与重管的炉管外表面温度值进行计算;工业云服务器,用于接收计算得到的炉管外表面温度值,根据炉管外表面温度值进行统计分析和/或决策优化。2.根据权利要求1所述的一种乙烯裂解炉管温度诊断系统,其特征在于,所述数据采集模块用于在二维直方图中对炉管距离数据进行特征提取的步骤,具体包括:先去除二维直方图中炉管外表面和炉膛内壁的温度数据,再去除二维直方图中炉膛内壁的距离数据后,去除炉管距离数据中与炉管特征相关度低的无效阈值数据,提取得到炉管的重管和非重管的距离特征图。3.根据权利要求1所述的一种乙烯裂解炉管温度诊断系统,其特征在于,所述模型构建模块包括:PC端构建模块,用于将训练数据集输入PC端的CNN网络模型进行训练,在PC端构建CNN重管识别模型;数据变换模块,用于将PC端构建好的CNN重管识别模型的浮点类型权重定点化为整数类型权重;嵌入端构建模块,用于将整数类型权重和PC端的CNN重管识别模型移植至智能测温仪内部的嵌入式处理器,在嵌入式处理器内根据整数类型权重对CNN重管识别模型进行重构。4.根据权利要求3所述的一种乙烯裂解炉管温度诊断系统,其特征在于,所述数据变换模块包括:计算转换模块,用于将PC端构建好的CNN重管识别模型的浮点数类型权重定点化为整数类型近似值;补码处理模块,用于对近似值进行补码处理,得到整数类型权重。5.根据权利要求4所述的一种乙烯裂解炉管温度诊断系统,其特征在于,所述计算转换模块,具体用于根据下式将PC端构建好的CNN重管识别模型的浮点数类型权重定点化为整数类型近似值:Ix=(int)Fx·2Q式中,Ix表示定点数,Fx表示浮点数,Q表示量化系数,int表示转换为整数类型。2CN110095204A权利要求书2/2页6.根据权利要求4所述的一种乙烯裂解炉管温度诊断系统,其特征在于,所述补码处理模块,具体用于根据下式对近似值进行补码处理,得到整数类型权重:式中v为补码真实表示的值,N表示浮点数小数位的长度,B表示二进制形式的补码。7.根据权利要求6所述的一种乙烯裂解炉管温度诊断系统,其特征在于,所述嵌入