基于机器学习的污水处理故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于机器学习的污水处理故障诊断方法及系统，方法包括：数据采集、数据预处理、视频图像识别、模型构建和训练、模型优化、实时监测与预测、故障响应与决策支持。本发明专利技术涉及智能故障诊断领域，具体是指基于机器学习的污水处理故障诊断方法及系统，本方案采用ILA方法对污水处理监控设备的视频图像进行识别，提升图像识别的精确度与准确性，实现对污水处理故障问题的高效、快速识别与定位；采用YOLOv5‑sewage模型，深度挖掘并整合历史故障案例数据以及正常运行数据，实现实时精确分析，通过智能分析采集到的各类数据，有效提升故障排查的效率，加速故障修复进程，确保污水处理系统的稳定、高效运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器学习领域，具体是指基于机器学习的污水处理故障诊断方法及系统。

技术介绍

1、随着物联网技术的发展和大数据时代的到来，在污水处理的运行管理中，机器学习技术为污水处理故障诊断提供了新的可能性。然而，现行的污水处理故障诊断方法普遍存在着对故障识别速度和准确性方面的局限性，导致在实际操作中往往不能迅速锁定故障根源，进而严重影响了故障处理的整体效率；由于缺乏高效的故障检测手段，一旦污水处理系统发生异常，技术人员可能需要耗费较长时间进行人工排查，不仅延误了故障修复进程，也可能因未能及时发现和处置而导致系统运行效能下降，资源浪费以及环境风险的增大。

技术实现思路

1、针对上述情况，本专利技术提供了基于机器学习的污水处理故障诊断方法及系统，针对现行的污水处理故障诊断方法普遍存在着对故障识别速度和准确性方面的局限性，导致在实际操作中往往不能迅速锁定故障根源的问题，本方案采用ila方法对污水处理监控设备的视频图像进行识别，对视频图像特征进行时间对齐处理，提升图像识别的精确度与准确性，实现对污水处理故障问题的高效本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于机器学习的污水处理故障诊断方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的污水处理故障诊断方法，其特征在于：在步骤S3中，ILA方法具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的污水处理故障诊断方法，其特征在于：在步骤S32中，帧对齐具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的污水处理故障诊断方法，其特征在于：在步骤S4中，模型构建和训练具体包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的污水处理故障诊断方法，其特征在于：步骤S45，具体包括以下步骤：

6.基...

【技术特征摘要】

1.基于机器学习的污水处理故障诊断方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的污水处理故障诊断方法，其特征在于：在步骤s3中，ila方法具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的污水处理故障诊断方法，其特征在于：在步骤s32中，帧对齐具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的污水处理故障诊断方法，其特征在于：在步骤s4...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，郭志寰，沈旺，王旭，孔天夏，李亚学，高钿杰，
申请(专利权)人：葛洲坝集团生态环保有限公司，
类型：发明
国别省市：