[发明专利]基于嵌入式DCNN的乙烯裂解炉炉管重管识别方法

摘要

本发明公开一种基于嵌入式DCNN的乙烯裂解炉炉管重管识别方法，所述方法包括采集炉管外表面温度和距离以及炉膛内壁温度和距离、DCNN重管识别模型的构建、DCNN重管识别模型的重构及炉管外表面温度的计量、计算得到的炉管外表面温度上传到云服务器等步骤，即先利用采集得到的数据得到重管和非重管的距离特征差异，训练生成DCNN重管识别模型；其次针对嵌入式处理器的特性，将DCNN重管识别模型移植到智能测温仪内部的嵌入式处理器；最后由DCNN重管识别模型结合智能测温仪内部的数据处理算法和温度值计量方法，计算得到重管和非重管的温度。该方法能高精准度判别裂解炉炉管重管和非重管，提高裂解炉炉管外表面温度测量的准确性，实现智能测温仪的边缘计算功能。

主权项

1.一种基于嵌入式DCNN的乙烯裂解炉炉管重管识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S101.数据的采集：内部集成红外测温模块和激光测距模块的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；S102.基于DCNN的炉管重管识别模型构建：智能测温仪采集到的原始一维数据传输给PC端，PC端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，以构成DCNN网络模型训练的数据集；再将数据集输入PC端的DCNN网络模型进行训练，以在PC端构建DCNN重管识别模型；S103.基于DCNN的炉管重管识别模型重构：将PC端训练好的DCNN炉管重管识别模型移植至智能测温仪内部的嵌入式处理器，以对DCNN重管识别模型在嵌入式处理器内进行重构；S104.炉管外表面温度的计量：智能测温仪实时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距离数据，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中的DCNN重管识别模型判断提取的炉管距离数据对应的炉管是否为重管，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和炉管距离数据的起始位置坐标，对相应起始位置坐标的非重管与重管的炉管外表面温度进行计量；S105.上传至云服务器：智能测温仪将计算得到的炉管外表面温度上传到云服务器。