【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据风险预警，特别是涉及基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统。
技术介绍
1、在钢铁行业，随着生产规模的扩大和生产工艺的复杂化，生产过程中的安全管理和风险控制成为企业关注的重点。近年来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展，为钢铁生产的风险预警提供了新的解决方案。其中，大数据的收集与分析对于实现高效、安全的生产过程至关重要。前端数据采集作为这一流程的第一步，其准确性与稳定性直接影响到后续数据分析的可靠性与风险预警的有效性。然而，钢铁生产环境复杂多变，高温、高压、高粉尘、电磁干扰等外部因素给传感器模组的数据采集带来了巨大挑战。
2、虽然现有部分系统配备了信号处理单元，例如申请号为201010531458.1的中国专利技术专利公开了“一种面向钢铁连铸设备的故障预测方法及装置”，该申请利用安装于钢铁连铸设备传感器采集设备实时状态参数，此信号经过数据采集节点的信号调理电路、放大滤波电路、a/d转换模块处理来实现前端数据采集，但采用的降噪、滤波等技术往往难以有效应对钢铁生产环境中的复杂噪声和干扰。特别是在信号增强过程中，可能引入额外的噪声或失真，进一步降低了数据质量。且现有的前端数据采集系统大多缺乏有效的反馈补偿机制，无法对信号处理过程中可能产生的误差进行实时调整。这导致即使传感器和信号处理单元本身性能良好，也无法保证最终输出数据的准确性和稳定性。
3、由于上述不足，现有的钢铁行业在生产过程中的前端数据采集方案在实际应用中往往难以达到预期的效果。这不仅增加了生产过程中的安全隐患，还严重
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本专利技术之目的在于提供基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统。
2、其解决的技术方案是：基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，包括前端数据采集模块和数据分析处理模块，所述前端数据采集模块包括：
3、传感器模组，用于实时采集钢铁生产过程中的设备运行状态和环境参数数据；
4、数据预处理单元，用于对来自所述传感器模组的检测信号进行调理，包括信号增强电路、降噪调节电路和反馈补偿电路，其中：
5、所述降噪调节电路与所述信号增强电路的第一调节端连接，用于对信号增强过程进行带通降噪处理；
6、所述反馈补偿电路用于对所述信号增强电路的输出信号进行高频抑制与采样保护处理，并将采样后的信号通过补偿调节反馈至所述信号增强电路的第二调节端，以确保前端数据采集信号的有效输出；
7、所述数据处理模块，用于接收来自所述前端数据采集模块的数据，并利用深度学习模型对采集数据进行训练与风险预测，包括：
8、风险评估单元，基于深度学习模型的预测结果，对钢铁生产过程中的潜在风险进行评估；
9、风险预警单元，根据所述风险评估单元的评估结果，及时发出风险预警信息；以及
10、辅助决策单元，基于风险评估结果，为管理者提供风险应对措施建议和生产过程改进建议。
11、优选的，所述信号增强电路包括运放器ar1、三极管vt1和三极管vt2，运放器ar1的同相输入端通过电阻r1连接所述传感器模组的检测信号输出端，并通过电阻rs1连接三极管vt1与三极管vt2的集电极，运放器ar1的反相输入端通过电容c1连接三极管vt1的基极和电阻r5的一端，三极管vt2的基极连接所述反馈补偿电路的输出端，并通过电阻r6连接电阻r5的另一端和所述降噪调节电路的输出端。
12、优选的，所述降噪调节电路包括变阻器rp1、带通滤波器和mos管q1，变阻器rp1的一端连接所述传感器模组的检测信号输出端，变阻器rp1的调节端通过所述带通滤波器连接mos管q1的栅极，mos管q1的漏极连接所述信号增强电路的第一调节端，mos管q1的源极接地。
13、优选的，所述带通滤波器包括运放器ar2，运放器ar2的反相输入端通过电容c2连接电阻r2和电阻r3的一端，并通过电阻r4连接运放器ar2的输出端和mos管q1的栅极，运放器ar2的同相输入端连接电阻r3的另一端，并通过电容c3接地，电阻r2的另一端连接变阻器rp1的调节端，运放器ar2的输出端还通过电容c4接地。
14、优选的，所述反馈补偿电路包括：
15、采样组件，用于对所述信号增强电路的输出信号进行采样，并对采样信号进行干扰抑制处理；
16、补偿组件，用于对所述采样组件的输出信号进行偏置放大，并进行缓冲补偿后送至所述信号增强电路的第二调节端。
17、优选的，所述采样组件包括电感l1、电阻r9和二极管vd1，电感l1的一端连接电阻r8、电容c6的一端和所述数据分析处理模块的数据接收端，电阻r8的另一端连接三极管vt2的发射极，电容c6的另一端接地，电感l1的另一端连接电阻r9的一端、二极管vd1的阴极和所述补偿组件，电阻r9的另一端与二极管vd1的阳极接地。
18、优选的，所述补偿组件包括mos管q2、电阻r7和电容c5，mos管q2的栅极连接二极管vd1的阴极，mos管q2的源极连接至供电电路，mos管q2的漏极通过并联的电阻r7与电容c5连接三极管vt2的基极。
19、优选的，所述供电电路包括降压芯片，所述降压芯片的输入端连接系统电源vcc，用于将系统电源vcc调整为+5v电源输出。
20、优选的，所述前端数据采集模块还包括：
21、rfid标签读写器，用于读取和识别附着于物料和设备表面rfid标签上的信息；
22、摄像头模组，对生产现场进行可视化监控，捕捉人员活动和设备运行状态的视频图像信息。
23、优选的，所述数据处理模块选用基于lstm模型对采集数据进行训练与风险预测。
24、通过以上技术方案，本专利技术的有益效果为：
25、1.本申请的前端数据采集模块能够更有效地应对钢铁生产环境中的复杂噪声和干扰。其中，降噪调节电路确保在信号增强的同时，进行带通降噪处理，减少噪声干扰；而反馈补偿电路则通过高频抑制与采样保护处理，通过反馈补偿机制实时调整并优化信号质量，确保最终输出数据的准确性和稳定性，显著提升前端数据采集的可靠性；
26、2.系统利用lstm模型对采集数据进行训练与风险预测，捕捉数据中的长期依赖关系，并有效应对数据中的复杂性和不确定性，从而提供更加精准的风险预测结果，为钢铁生产提供了一种高效、稳定、精准的风险预警解决方案，有助于企业提升安全管理水平，降低生产过程中的安全隐患，提高生产效率和经济效益。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，包括前端数据采集模块和数据分析处理模块，其特征在于，所述前端数据采集模块包括：
2.根据权利要求1所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述信号增强电路包括运放器AR1、三极管VT1和三极管VT2，运放器AR1的同相输入端通过电阻R1连接所述传感器模组的检测信号输出端，并通过电阻RS1连接三极管VT1与三极管VT2的集电极，运放器AR1的反相输入端通过电容C1连接三极管VT1的基极和电阻R5的一端，三极管VT2的基极连接所述反馈补偿电路的输出端，并通过电阻R6连接电阻R5的另一端和所述降噪调节电路的输出端。
3.根据权利要求2所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述降噪调节电路包括变阻器RP1、带通滤波器和MOS管Q1，变阻器RP1的一端连接所述传感器模组的检测信号输出端，变阻器RP1的调节端通过所述带通滤波器连接MOS管Q1的栅极，MOS管Q1的漏极连接所述信号增强电路的第一调节端，MOS管Q1的源极接地。
4.根据权利要求3所述基于人工智能的
5.根据权利要求3或4所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述反馈补偿电路包括：
6.根据权利要求5所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述采样组件包括电感L1、电阻R9和二极管VD1，电感L1的一端连接电阻R8、电容C6的一端和所述数据分析处理模块的数据接收端，电阻R8的另一端连接三极管VT2的发射极，电容C6的另一端接地，电感L1的另一端连接电阻R9的一端、二极管VD1的阴极和所述补偿组件，电阻R9的另一端与二极管VD1的阳极接地。
7.根据权利要求6所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述补偿组件包括MOS管Q2、电阻R7和电容C5，MOS管Q2的栅极连接二极管VD1的阴极，MOS管Q2的源极连接至供电电路，MOS管Q2的漏极通过并联的电阻R7与电容C5连接三极管VT2的基极。
8.根据权利要求7所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述供电电路包括降压芯片，所述降压芯片的输入端连接系统电源VCC，用于将系统电源VCC调整为+5V电源输出。
9.根据权利要求1所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述前端数据采集模块还包括：
10.根据权利要求1所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述数据处理模块选用基于LSTM模型对采集数据进行训练与风险预测。
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，包括前端数据采集模块和数据分析处理模块，其特征在于，所述前端数据采集模块包括：
2.根据权利要求1所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述信号增强电路包括运放器ar1、三极管vt1和三极管vt2，运放器ar1的同相输入端通过电阻r1连接所述传感器模组的检测信号输出端，并通过电阻rs1连接三极管vt1与三极管vt2的集电极，运放器ar1的反相输入端通过电容c1连接三极管vt1的基极和电阻r5的一端，三极管vt2的基极连接所述反馈补偿电路的输出端，并通过电阻r6连接电阻r5的另一端和所述降噪调节电路的输出端。
3.根据权利要求2所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述降噪调节电路包括变阻器rp1、带通滤波器和mos管q1，变阻器rp1的一端连接所述传感器模组的检测信号输出端，变阻器rp1的调节端通过所述带通滤波器连接mos管q1的栅极，mos管q1的漏极连接所述信号增强电路的第一调节端，mos管q1的源极接地。
4.根据权利要求3所述基于人工智能的钢铁数据前端采集与风险预警系统，其特征在于，所述带通滤波器包括运放器ar2，运放器ar2的反相输入端通过电容c2连接电阻r2和电阻r3的一端，并通过电阻r4连接运放器ar2的输出端和mos管q1的栅极，运放器ar2的同相输入端连接电阻r3的另一端，并通过电容c3接地，电阻r2的另一端连接变阻器rp1的调节端，运放器ar2的输...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚红超，苏志刚，刘志笋，
申请(专利权)人：河南中智大数据研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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