具體的研究方案和技術路線如下：

1） 基于AI的制粉系統設備運行狀態監測與故障預警技術研究：

建立振動、溫度、電流、壓力等多傳感器數據融合體系模型，注入斷煤、堵煤等典型故障場景，開發具有自學習能力的特征識別算法，通過傳輸協議，提前將預警結果傳遞至DCS系統，提示運行人員觸發聯鎖控制（如預測到堵煤風險時，自動調節熱風門開度+后動振打裝置），實現對事故的前置性防控；

2） 基于AI的制粉系統參數精度提升及模擬量精細化調整的技術研究：

構建基于AI集成的冷熱風門流場模型，開展有限尺度風道結構下流速/溫度場數值優化，攻克冷熱風道混合后不均勻產生的風量品質低、波動大的棘手問題，并開發煤質特征預測及智能控制算法，實現制粉系統在全負荷流程模擬量的細化調節；

3） 基于AI在深度調峰過程中制粉系統磨煤機組協同調控與自適應啟停策略的技術研究：

基于AI的實時采集機組負荷、磨煤機出口溫度、主汽壓力、水冷壁溫差、NOx

等重要相關參數，通過特征提取模塊生成動態關聯矩陣，將構建磨煤機組合效益評估模型，結合煤粉細度、煤質優劣、石子煤排放率等，在機組深度調峰過程實時生成最優后停磨策略以及暖磨溫度、速率，減少人工干預，實現深度調峰場景下制粉系統的安全、高效、低碳運行。

4）制粉系統AI輔助決策系統開發及應用：

構建AI預警機制，進行風險等級評估選擇1臺磨煤機部署傳感器網絡，積累3個月全工況數據，期間摻雜不同的煤種、不同工況，不同負荷進行模型訓練，通過OPC UA協議將系統接入全廠DCS和SIS，實現機組級健康管理。

以上是研發主題，需要結合AI深度學習和模型來用

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