本技术方案聚焦于消防安全与智能控制领域,提出了一种消防炮智能故障诊断系统及其识别技术。该技术通过在消防炮系统关键部位部署多类型传感器,实时采集系统运行数据。随后,对数据进行清洗、去噪和归一化处理,提取与故障相关的关键特征参数,构建特征样本数据集。利用故障树分析算法结合支持向量机(SVM)分类器对特征样本进行训练,形成高精度的故障识别模型。该模型被集成至消防炮系统的中央处理平台,实现对系统运行数据的实时监测与故障诊断,及时输出故障识别结果。相较于传统技术,本技术显著提升了故障识别的精确度、响应速度和系统可靠性。
背景技术
消防炮作为重要的灭火装备,广泛应用于石化工厂、大型仓库、机场等高风险场所,随着科技的进步,消防炮控制系统不断发展,从最初的机械式操作逐渐过渡到电动和液压控制,再到如今的智能化控制;智能消防炮控制系统利用传感器和控制器实时监测和调整喷水角度和流量,以提高灭火效率和准确性。
当前,先进的消防炮控制系统集成了物联网(IoT)技术、无线通信技术和自动化控制技术,使其能够在复杂多变的火灾环境中更加有效地工作,然而,尽管这些技术提升了消防炮的性能和可靠性,但系统运行中的故障识别和管理,仍然是一个重要且具有挑战性的问题。
现有的消防炮控制系统在故障识别方面存在多个不足之处,首先,大部分系统依赖于简单的故障报警机制,通常只能在故障已经影响系统性能后发出警报,缺乏提前预警能力;其次,现有故障识别方法大多基于单一参数的阈值判断,未能充分利用多参数融合分析的优势,导致故障识别的准确性和及时性不足;此外,传统的故障识别系统通常无法自适应调整,难以应对复杂多变的现场环境,容易出现误报或漏报现象。
实现思路