【摘 要】
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在化工行业中,易挥发、易燃易爆、有毒的气体液体大多通过管道传输,不可避免要使用阀门控制。传统的阀门现场控制方式,难以及时发现阀门泄漏等情况。阀门作为管道系统中的关键部件,其智能化水平的提高是化工行业的热门研究问题。本文以通用嵌入式计算机（GEC）架构为基础,以窄带物联网（NB-IoT）为通信手段,选取硫化氢（H2S）、氢气（H2）两种代表性危险气体,设计并实现了 一种人机交互良好、安全性较高且可维
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在化工行业中,易挥发、易燃易爆、有毒的气体液体大多通过管道传输,不可避免要使用阀门控制。传统的阀门现场控制方式,难以及时发现阀门泄漏等情况。阀门作为管道系统中的关键部件,其智能化水平的提高是化工行业的热门研究问题。本文以通用嵌入式计算机（GEC）架构为基础,以窄带物联网（NB-IoT）为通信手段,选取硫化氢（H2S）、氢气（H2）两种代表性危险气体,设计并实现了 一种人机交互良好、安全性较高且可维护的化工行业电动阀门远程故障监测系统,主要工作如下:（1）基于GEC架构,以意法半导体推出的ARM Cortex-M内核STM32L431微控制器为核心,通过高新兴物联推出的ME3616模组实现NB-IoT广域网通信,设计了具有H2S、H2浓度、阀门扭矩、温度等物理量监测及远程开关阀功能的电动阀门终端。基于硬件构件进行传感器接口原理图绘制及布板,结合驱动软件进行硬件测试。基于软件构件化编程原则,完成终端软件设计,实现阀门信息的采集与发送。（2）设计Web网页、微信小程序作为用户应用程序。基于实验室前期开发的云侦听程序进行适应性优化,实现终端与用户应用程序之间的信息交互,同时增加故障告警、设备定位、终端远程更新等功能。用户应用程序基于浏览器/服务器架构开发,设计了远程控制、告警管理、数据可视化等功能模块,实现了电动阀门远程故障监测。（3）基于长短期记忆（LSTM）神经网络对终端建立故障预测模型。根据终端历史数据,对LSTM神经网络进行训练,通过实验对比确定故障预测模型,实现对终端采集的H2S、H2浓度等历史数据以及综合故障概率的预测。通过预测数据与告警阈值的比较,对未来半小时内的终端安全以及运行故障进行准确描述。通过数次软硬件联合测试、优化,系统已于2021年12月开始在合作单位部署测试,目前已进入终试阶段。测试结果表明本系统可以对电动阀门及气体浓度进行实时监测,对相关数据进行实时更新与维护,对终端的故障概率进行精准预测,有助于提高化工行业对于阀门的远程故障监测水平,达到了本研究的预期目标。
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