基于物联网与机器学习的精细化工生产的智能监控系统

摘要

针对精细化工生产中多变量强耦合、参数波动大及质量追溯困难等问题，本文提出一种融合物联网感知、边缘计算与改进传统长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络模型的智能监控系统，构建了“感知—边缘—云端—应用”四层架构，部署了多维传感器网络实现关键工艺参数实时采集，在边缘端完成数据清洗与特征提取，并引入结合自适应噪声抑制与注意力机制的LSTM模型，用于时序建模与异常检测。在乙酸乙酯合成产线的实地测试表明：系统数据采集相对误差低于0.2%,异常检测准确率达98.7%,预警响应时间不超过3.2 s,产品合格率提升4.3%,显著优于传统监控方式，为精细化工智能化提供了高效、可落地的技术路径。

关键词

物联网 / 机器学习 / 精细化工 / 智能监控 / 异常检测 / 长短期记忆(LSTM)