随着人工智能技术的发展和硬件计算能力的提升,基于数据建模的工业自动化方案可行性越来越高,利用数据挖掘技术解决工业难题已成为一种趋势。目前国内的臭氧制备技术相比国外较为落后,臭氧发生器工作稳定性低、能耗高,大型发生器系统大多采用开环控制,效率低下。若能应用数据挖掘技术提炼隐含于大量过程数据中的潜在联系,获取关键数据之间的相互规律,并将其作为系统的反馈,不但可以显著提高臭氧发生器的稳定性和安全性,同时可以大大提升生产效率。本文以臭氧发生器系统为研究对象,设计了一种可智能检测臭氧发生器故障的远程监控系统,实现了基于数据挖掘技术的闭环控制方案。在原有臭氧发生器系统的基础上,设计一种基于声波频谱分析的臭氧发生器谐振频率检测方法,将该方法获取的固有谐振频率数据及其他关键数据进行采集,并通过4G模块进行上传;使用云服务器搭建了数据管理平台,自动对上传的数据进行了存储、备份等管理工作,并可实现系统各项数据的实时显示;通过数据管理平台存储的历史数据进行了大量的数据挖掘工作,并使用不同数据模型对两类系统故障分别进行检测和预警,最后基于检测结果制定了系统输出功率的闭环控制方案。本文设计的臭氧发生器远程监控系统,能够对系统状态及故障进行有效监测,将实时故障信息作为反馈对系统进行闭环控制。通过传统的开环控制与本文提出的闭环控制结果的对比可知,本文的闭环控制方法输出功率更高,基于数据挖掘技术的臭氧发生器闭环控制系统性能更佳。