具体的研究方案和技术路线如下：
1） 基于AI的制粉系统设备运行状态监测与故障预警技术研究：
建立振动、温度、电流、压力等多传感器数据融合体系模型，注入断煤、堵煤等典型故障场景，开发具有自学习能力的特征识别算法，通过传输协议，提前将预警结果传递至DCS系统，提示运行人员触发联锁控制（如预测到堵煤风险时，自动调节热风门开度+后动振打装置），实现对事故的前置性防控；
2） 基于AI的制粉系统参数精度提升及模拟量精细化调整的技术研究：
构建基于AI集成的冷热风门流场模型，开展有限尺度风道结构下流速/温度场数值优化，攻克冷热风道混合后不均勻产生的风量品质低、波动大的棘手问题，并开发煤质特征预测及智能控制算法，实现制粉系统在全负荷流程模拟量的细化调节；
3） 基于AI在深度调峰过程中制粉系统磨煤机组协同调控与自适应启停策略的技术研究：
基于AI的实时采集机组负荷、磨煤机出口温度、主汽压力、水冷壁温差、NOx
等重要相关参数，通过特征提取模块生成动态关联矩阵，将构建磨煤机组合效益评估模型，结合煤粉细度、煤质优劣、石子煤排放率等，在机组深度调峰过程实时生成最优后停磨策略以及暖磨温度、速率，减少人工干预，实现深度调峰场景下制粉系统的安全、高效、低碳运行。
4）制粉系统AI辅助决策系统开发及应用：
构建AI预警机制，进行风险等级评估选择1台磨煤机部署传感器网络，积累3个月全工况数据，期间掺杂不同的煤种、不同工况，不同负荷进行模型训练，通过OPC UA协议将系统接入全厂DCS和SIS，实现机组级健康管理。
以上是研发主题，需要结合AI深度学习和模型来用
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