基于无人值守的生产设备监控方法、系统及存储介质与流程

专利2026-05-04  5


本发明属于工厂控制,具体涉及一种基于无人值守的生产设备监控方法、系统及存储介质。


背景技术:

1、随着智慧工厂建设的不断推进,物联网技术在大型工业企业的应用将越来越广泛。为了努力提高设备智能化管控水平,提高管理效益,减少设备运维成本,现代化大型生产企业正在向建设成为“少人值守、无人值班”型的企业管理方式转变,其中,在控制室甚至是远端就可以了解和掌握设备的运行状态是无人值守模式实现的核心功能之一。

2、为实现上述远程监控设备状态的目的,现有技术中公开了如下技术方案,如公开号为cn115877802a的中国专利文件1公开了一种生产过程数据采集与监控方法与系统,该方法采集生产区域的基础数据、生产工艺数据和生产质量数据,依据数据分类进行打包生成数据集,然后从数据集中获取目标监控数据,建立数据标识,依据数据标识建立数据判断阈值,依据阈值判断获取的目标监控数据中是否存在不良数据。又例如公开号为cn117270480a的中国专利文件2公开了一种生产线监控方法及系统,该方法对每个生产项的生产设定信息进行解析,构建得到对应生产项的监控集,并向生产线段配置第一传感器,向生产工位配置第二传感器;根据传感器的监控结果进行异常分析,异常分析是将监测结果与标准的结果比较,确定同个参数指标的单独异常分布以及所有参数指标的整体异常分布。

3、为发现监测结果中的异常数据,上述专利文件1中将监测获得的设备运行参数与固定阈值进行比对,专利文件2将设备运行参数与标准的结果对比,在实际生产中,设备的各种运行参数可能是随着环境及自身使用情况而不断变化,仅通过与固定数值对比的方法适用范围较小,且判断错误率较高,


技术实现思路

1、为解决上述问题,本发明提供了一种基于无人值守的生产设备监控方法及系统,以解决现有上述背景技术中存在的问题。

2、为了达到上述的发明目的,本发明提出一种基于无人值守的生产设备监控方法,包括:

3、传感器模块采集生产设备的设备数据,所述传感器模块将自身的属性信息及采集的所述设备数据发送至分析模块;

4、所述分析模块存储有转换函数,所述转换函数用于将至少一种所述设备数据转换为另一种所述设备数据;

5、所述分析模块基于所述属性信息选择对应的所述转换函数,将部分所述设备数据作为输入数据输入至所述转换函数中计算获得输出数据,获取与所述输出数据同种种类的所述设备数据,定义为目标数据;

6、若所述输出数据与所述目标数据的差值大于第一阈值,将所述目标数据定义为异常数据,将生成所述异常数据的所述生产设备分类为故障设备,所述分析模块将所述故障设备的所述设备数据发送至决策模块;

7、所述决策模块分析所述设备数据,生成所述故障设备的处理方案,将所述处理方案发送至显示模块,所述显示模块展示所述异常数据的分布情况和对应的所述处理方案。

8、进一步地,所述显示模块展示所述分布情况包括以下步骤:

9、所述显示模块内包括有数据关联图,所述数据关联图包括多个节点,每个节点代表一种类型的所述设备数据,节点之间设置有连接线,所述连接线代表两个节点之间存在基础函数,所述基础函数用于将一种所述设备数据转换为另一种所述设备数据,所述显示模块将代表所述异常数据的节点标记为预设颜色,以展示所述分布情况。

10、进一步地,生成所述数据关联图包括以下步骤:

11、所述分析模块在收集每种所述设备数据至预设数量后,将所述设备数据划分为第一数据集和第二数据集,所述第一数据集和所述第二数据集内均为正常的所述设备数据,从所述第一数据集中抽取两种所述设备数据构建所述基础函数,若成功构建出所述基础函数,将两种所述设备数据定义为关联数据,构建初始拓扑图,所述初始拓扑图中包括代表所述设备数据的节点,将存在所述基础函数的节点使用所述连接线连接;

12、从所述第二数据集中成对抽取所述关联数据,分别定义为第一数据和第二数据,将所述第一数据输入至所述基础函数中,以获取所述第二数据对应的所述输出数据,计算所述第二数据与对应所述输出数据的比值,再次抽取所述第一数据和所述第二数据,重复本步骤,直至抽取所述第二数据集中的所有数据,将所述比值的平均值作为所述基础函数的可用值;

13、将所述初始拓扑图中,所述可用值小于第二阈值所述基础函数对应的所述连接线剔除,获得所述数据关联图。

14、进一步地,生成所述数据关联图后,基于以下步骤生成所述转换函数:

15、从所述数据关联图中抽取一个节点定义为主节点,与所述主节点存在所述连接线的其它节点定义为分支节点,若一个所述主节点存在至少两个所述分支节点,则抽取所述第一数据集中所述主节点对应的所述设备数据作为因变量,抽取所述第一数据集中所述分支节点对应的所述设备数据作为自变量,基于所述因变量和所述自变量构建综合函数;

16、从所述第二数据集中抽取所述因变量和所述自变量,以计算所述综合函数的优化值,若所述综合函数的所述优化值大于等于所述主节点下所有所述基础函数的所述可用值,则定义所述综合函数为所述转换函数,否则将其中所述可用值最大的所述基础函数定义为所述转换函数。

17、进一步地,所述分析模块内设置有对照表,所述对照表包括所述转换函数,每种所述转换函数对应有输入部分和输出部分,所述输入部分和所述输出部分均包括所述传感器模块的所述属性信息,所述分析模块接收到所述设备数据后,结合所述对照表,基于所述属性信息寻找对应的所述转换函数,所述转换函数输出所述输出数据后,基于所述对照表中所述输出部分的所述属性信息获取与所述输出数据对应的所述目标数据。

18、进一步地,所述分析模块在使用所述转换函数计算时,若检测到存在缺失的所述设备数据,则将缺失的所述设备数据定义为缺失数据,从所述数据关联图中获取代表所述缺失数据的节点并定义为第一节点,与所述第一节点连接的、且代表所述目标数据的节点为第二节点,根据所述第一节点和所述第二节点之间的所述转换函数,将所述第二节点的所述设备数据转换为所述缺失数据

19、进一步地,所述决策模块中包括故障处理文本和分析模型,所述分析模型基于接收的所述设备数据确定所述生产设备的故障类型,基于所述故障类型从所述故障处理文本中获取对应的所述处理方案,将所述处理方案发送至所述显示模块。

20、进一步地,所述显示模块展示所述处理方案包括以下步骤:

21、所述显示模块包括厂房地形图,所述厂房地形图内设置有所述生产设备的三维模型,所述显示模块将所述故障设备对应所述三维模型更改为预设颜色,同时显示所述处理方案。

22、本发明还提供了一种基于无人值守的生产设备监控系统,该系统用于实现上述所述的一种基于无人值守的生产设备监控方法,该系统包括:

23、传感器模块,用于采集生产设备的设备数据,所述传感器模块将自身的属性信息及采集的所述设备数据发送至分析模块;

24、分析模块,存储有转换函数,所述转换函数用于将至少一种所述设备数据转换为另一种所述设备数据,所述分析模块基于所述属性信息选择对应的所述转换函数,将部分所述设备数据作为输入数据输入至所述转换函数中计算获得输出数据,获取与所述输出数据同种种类的所述设备数据,定义为目标数据,若所述输出数据与所述目标数据的差值大于第一阈值,将所述目标数据定义为异常数据,将生成所述异常数据的所述生产设备分类为故障设备,所述分析模块将所述故障设备的所述设备数据发送至决策模块;

25、决策模块,用于分析所述设备数据,生成所述故障设备的处理方案,将所述处理方案发送至显示模块;

26、显示模块,用于展示所述异常数据的分布情况和对应的所述处理方案。

27、本发明还公开了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有程序指令,其中,在所述程序指令运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行上述所述的方法。

28、与现有技术相比,本发明的有益效果至少如下所述:

29、本发明首先在分析模块中设置转换函数,使得存在相关关系的设备数据可以根据转换函数相互转化;在分析模块接收到一种或多种实际采集的设备数据后,将其划分为输入数据和输出数据,将归于输入数据的设备数据输入至转换函数中来获得输出数据,通过对比输出数据与实际测量的目标数据,若两者接近,则认为设备正常,若两者相差较大,则认为设备可能存在故障;由于输出数据是跟随输入数据变化,因此用于判断设备是否故障的判断标准也在根据实际情况不断变化,因此本发明的技术方案可以更加准确的对设备状态进行监控。


技术特征:

1.一种基于无人值守的生产设备监控方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述显示模块展示所述分布情况包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,生成所述数据关联图包括以下步骤:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,生成所述数据关联图后,基于以下步骤生成所述转换函数:

5.根据权利要求2或4所述的方法,其特征在于,所述分析模块内设置有对照表,所述对照表包括所述转换函数,每种所述转换函数对应有输入部分和输出部分,所述输入部分和所述输出部分均包括所述传感器模块的所述属性信息,所述分析模块接收到所述设备数据后,结合所述对照表,基于所述属性信息寻找对应的所述转换函数,所述转换函数输出所述输出数据后,基于所述对照表中所述输出部分的所述属性信息获取与所述输出数据对应的所述目标数据。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述分析模块在使用所述转换函数计算时,若检测到存在缺失的所述设备数据,则将缺失的所述设备数据定义为缺失数据,从所述数据关联图中获取代表所述缺失数据的节点并定义为第一节点,与所述第一节点连接的、且代表所述目标数据的节点为第二节点,根据所述第一节点和所述第二节点之间的所述转换函数,将所述第二节点的所述设备数据转换为所述缺失数据。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述决策模块中包括故障处理文本和分析模型,所述分析模型基于接收的所述设备数据确定所述生产设备的故障类型,基于所述故障类型从所述故障处理文本中获取对应的所述处理方案,将所述处理方案发送至所述显示模块。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述显示模块展示所述处理方案包括以下步骤:

9.一种基于无人值守的生产设备监控系统,用于实现如权利要求1-8任一项所述的方法,其特征在于,包括:

10.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质存储有程序指令,其中,在所述程序指令运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行权利要求1-8任意一项所述的方法。


技术总结
本发明公开了一种基于无人值守的生产设备监控方法、系统及存储介质,属于工厂控制技术领域,该方法包括:传感器模块将采集的设备数据发送至分析模块;分析模块将部分设备数据作为输入数据输入至转换函数中计算获得输出数据,获取与输出数据同种种类的设备数据,定义为目标数据;若输出数据与目标数据的差值大于第一阈值,将目标数据定义为异常数据,将生成异常数据的生产设备分类为故障设备,将故障设备的设备数据发送至决策模块;决策模块生成故障设备的处理方案,显示模块展示异常数据的分布情况和对应的处理方案,本发明判断设备的故障诊断标准能根据实际使用情况而变化,进而提高了诊断方法的适用范围,降低了判断错误率。

技术研发人员:李思义,李海波,代启安,晁彦德,卢平山,白松波,孙嘉悦,张雪刚,马志超,平晓朵
受保护的技术使用者:栾川龙宇钼业有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/11
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