CN111766833A - 基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统，包括摄像头、数据采集模块、Zigbee协调器、Zigbee智能网关、数据分析模块、能耗监测模块、能耗分析模块、比对模块、控制器、云平台、大数据参考模块和设备管理模块；本发明通过摄像头和数据分析模块，结合互联网能够对生产设备进行自动识别，之后通过大数据参考模块能够自动得到该生产设备所需的正常运行信息，之后通过数据采集模块和设备管理模块能够及时对该生产设备的运行信息进行调节；本发明基于生产设备能耗监测数据，分析、诊断生产设备状态，识别并预测生产设备的能耗异常。
Description
技术领域
本发明属于检测系统领域，涉及一种物联网技术，具体是基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统。
背景技术
数控机床因具有加工精度高、自动化程度高、生产率高等优势，已成为我国制造型企业的主要生产设备。面对企业中越来越多的机床加工设备，如何改进现有的车间管理模式，以实现车间机床加工过程中运行状况的实时远程监测，对提高生产率和企业加工设备的利用率、加强企业对加工过程的管理和增强企业的市场竞争力有重要意义。
而在数控机床配件生产设备的生产过程中，存在不能根据生产设备的实时运行信息对生产设备实时调整并分配至对应的管理人员进行处理，导致生产设备寿命缩短，产量降低的问题；且现有的生产设备监测系统缺乏科学高效的生产设备能耗分析方法，因此难以准确诊断生产设备是否能耗异常。其中，能耗异常既包括一些突发的不可预测的能耗异常，比如工业生产设备突发的故障带来的能耗异常、工业生产设备监测数据传输错误显示的异常，也包括一些缓慢发生的但可以预计的异常，比如随着工业生产设备损耗增加，生产单位产品的能耗增加，维持设备运行带来生产成本的增加，达到一个临界点后，不仅无法保证设备经济性，还极有可能出现设备停机异常，从而影响企业的正常生产。在实际生产中，既要对一些突发异常及时处理，也要对缓慢发生的异常准确预测，从而避免生产设备停机、停工带来的损失。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统。本发明通过数据采集模块来进行实时采集该生产设备的实时运行信息，在实时运行信息超过或者低于该生产设备的正常运行信息时，会生成报警指令，设备管理模块接收报警指令、报警指令对应的生产设备和生产设备对应的位置信息并分配至对应的管理人员进行处理，从而提高生产设备的寿命，继而提高生产设备的产量；
本发明基于生产设备能耗监测数据，分析、诊断生产设备状态，识别并预测生产设备的能耗异常；通过以上过程有助于工业企业及时关闭当前尚在运行的能耗异常的生产设备；以及有助于避免因生产设备停机、停工带来企业生产损失。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统，包括摄像头、数据采集模块、Zigbee协调器、Zigbee智能网关、数据分析模块、能耗监测模块、能耗分析模块、比对模块、控制器、云平台、大数据参考模块和设备管理模块；
所述摄像头设置于数控机床生产设备的外部，用于实时录制数控机床生产设备的图像信息并将图像信息通过Zigbee无线网络传输到Zigbee智能网关，所述Zigbee智能网关用于将图像信息传输到数据分析模块，所述数据分析模块与互联网连接，所述数据分析模块用于对图像信息进行识别，从而分析出数控机床生产设备的种类信息，所述数据分析模块用于将数控机床生产设备的种类信息传输到控制器，所述控制器用于根据种类信息自动与大数据参考模块进行比对，从而获取该生产设备的正常运行信息；所述控制器用于将生产设备的正常运行信息传输到云平台；
所述数据采集模块设置于生产设备上用于实时检测生产设备的实时运行信息并将实时运行信息通过Zigbee无线网络传输到控制器，所述控制器用于将实时运行信息与云平台储存的正常运行信息进行比对并在实时运行信息超出或低于正常运行信息时自动驱动控制设备管理模块进行调节；
所述数据采集模块包括温度传感器、湿度传感器、振动传感器以及功率传感器；所述温度传感器用于将生产设备实时温度信息传输到控制器，所述控制器在生产设备实时温度信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述湿度传感器用于将实时湿度信息传输到控制器，所述控制器在实时湿度信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述振动传感器用于将实时振动信息传输到控制器，所述控制器在实时振动信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述功率传感器用于将实时功率信息传输到控制器，所述控制器在实时功率信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述设备管理模块用于接收报警指令、报警指令对应的生产设备和生产设备对应的位置信息并分配至对应的管理人员进行处理，具体步骤为：
S51：将报警指令对应的生产设备标记为预警设备；向工作人员的手机终端发送位置获取指令获取工作人员的位置，将工作人员的位置与预警设备的位置进行距离差计算得到人员距离RG；
S52：将工作人员的入职时间与系统当前时间进行时间差计算得到工作人员的入职时长并标记为RA；设定工作人员的年龄为RN；设定工作人员的管理次数为RC；设定工作人员的管理效率为RD；
S53：利用公式
获取得到工作人员的管理值RZ；其中f1、f2、f3和f4为预设系数因子；
S54：选取管理值RZ最大的工作人员为该预警设备的管理人员，将该预警设备的位置发送至管理人员的手机终端上；同时该管理人员的管理次数增加一次；
S55：管理人员通过手机终端接收到报警指令、预警设备和预警设备对应的位置信息后，管理人员到达预警设备的位置处并通过手机终端拍摄预警设备的图片并将图片和管理开始指令发送至设备管理模块；
S56：设备管理模块接收到管理开始指令和预警设备的图片后管理人员开始进行管理，当实时运行信息处于正常运行信息范围内，则生成管理完成指令并发送至管理人员的手机终端上；
S57：设备管理模块将接收到管理开始指令的时刻标记为该管理人员的管理开始时刻，将生成管理完成指令的时刻标记为该管理人员的管理完成时刻，将管理完成时刻与管理开始时刻进行时间差计算获取得到单次管理时长；
S58：统计该管理人员在系统当前时间前三十天内的所有单次管理时长进行求和并取均值得到单次平均管理时长RT。
进一步地，所述数据采集模块的具体工作步骤为：
S11：根据生产设备的结构、热源分布和热误差对工件精度影响的方位情况，将温度传感器布置在生产设备关键点部位，包括主轴箱、X轴导轨、刀具和电机；布置温度传感器时，温度传感器接近热源，且其数量超过生产设备热源的数量；最后通过温度传感器获取生产设备实时温度信息；
S12：采用两个非接触式电涡流振动传感器，分别安装在生产设备主轴的X、Y方向,获取生产设备振动信息；
S13：采用霍尔式三相功率传感器安装在生产设备的三相电机上，获取生产设备主轴电机功率；
S14：将湿度传感器分布安装在生产设备所处车间的各处，获取生产设备所处环境的湿度信息。
进一步地，所述能耗监测模块用于采集每隔预设时长监测该生产设备当前的状态；所述状态为停机状态、待机状态和运行状态中的一种；具体采集过程包括：
S21：每隔预设时长监测该生产设备当前的状态，将本次监测到的状态确定为该生产设备在当前的时间区间的状态，所述时间区间的长度为预设时长；
S22：根据该生产设备在多个连续的时间区间的状态，确定多个时间子区间，从而在同一时间子区间内该生产设备的状态相同；且不同时间子区间内的状态一定是不同的；
S23：获取该生产设备在每个时间子区间的能耗监测数据，并确定该生产设备在每个时间子区间的平均能耗；
S24：所述能耗监测模块将该生产设备在每个时间子区间的状态和平均能耗传输到能耗分析模块；
所述能耗分析模块根据该生产设备在每个时间子区间的状态和平均能耗对该生产设备的运行时间和能耗进行分析，生成能耗统计分析表，具体分析步骤如下：
S31：预设分析的时间区间T；
S32：在时间区间T内，根据该生产设备在每个时间子区间的状态统计该生产设备处于停机状态的时长T1、处于待机状态的时长T2和处于运行状态的时长T3；T1+T2+T3＝T；
计算每个状态的时长占总时长的比例并可视化；
S33：在时间区间T内，根据该生产设备在每个时间子区间的平均能耗，计算该生产设备处于待机状态的能耗EP2和处于运行状态的能耗EP3；EP2为时间区间T内，该生产设备所有处于待机状态的时间子区间的平均能耗之和；EP3为时间区间T内，该生产设备所有处于运行状态的时间子区间的平均能耗之和；
S34：计算该生产设备的总能耗EP＝EP2+EP3；若EP≠0，计算EP并可视化；将该生产设备的每个时间子区间和对应的平均能耗融合形成能耗统计分析表；
S35：所述数据分析模块将能耗统计分析表传输到比对模块.
进一步地，所述比对模块对该生产设备的能耗状态进行诊断，包括：
S41：按照生产设备的生产流程，识别典型生产过程，该典型生产过程是循环、重复出现的；
S42：将已知的典型生产过程的异常模式编码并存储在数据库中，每一个编码对应且只对应一种异常模式；所述异常模式由编码、文字描述和能耗时间序列数据共同描述；
S43：检测某个典型生产过程在最近一段时间内的能耗是否发生异常，从数据库中获取典型生产过程的能耗时间序列数据，并与该生产设备在每个时间子区间的平均能耗比较，根据比较结果，确定该生产设备的能耗状态是否异常；
再从数据库中获取所述典型生产过程的异常模式数据，然后与输入的能耗时间序列数据匹配，识别异常模式；
S44：所述比对模块将比对结果传输到控制器；
所述控制器根据比对结果关闭当前尚在运行的能耗异常设备。
进一步地，所述正常运行信息为该生产设备正常运行的温度信息、湿度信息、机床振动信息以及电机功率；所述控制器还用于将实时运行信息传输到云平台，所述云平台用于对实时运行信息进行存储。
本发明的有益效果是：
(1)在工作时通过摄像头和数据分析模块，结合互联网能够对生产设备进行自动识别，之后通过大数据参考模块能够自动得到该生产设备所需的正常运行信息，之后通过数据采集模块和设备管理模块能够及时对该生产设备的运行信息进行调节，减小损耗，提高该生产设备的寿命，从而提高该生产设备的产量；
(2)设备管理模块用于接收报警指令、报警指令对应的生产设备和生产设备对应的位置信息并分配至对应的管理人员进行处理；根据相关算法得到工作人员的管理值RZ；选取管理值RZ最大的工作人员为该预警设备的管理人员；从而使该预警设备得到最好的管理；提高该生产设备的寿命，继而提高该生产设备的产量；
(3)本发明基于生产设备能耗监测数据，分析、诊断生产设备状态，识别并预测生产设备的能耗异常；通过以上过程有助于工业企业及时关闭当前尚在运行的能耗异常的生产设备；以及有助于避免因生产设备停机、停工带来企业生产损失。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
如图1所示，基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统，包括摄像头、数据采集模块、Zigbee协调器、Zigbee智能网关、数据分析模块、能耗监测模块、能耗分析模块、比对模块、控制器、云平台、大数据参考模块和设备管理模块；
所述摄像头设置于数控机床生产设备的外部，用于实时录制数控机床生产设备的图像信息并将图像信息通过Zigbee无线网络传输到Zigbee智能网关，所述Zigbee智能网关用于将图像信息传输到数据分析模块，所述数据分析模块与互联网连接，所述数据分析模块用于对图像信息进行识别，从而分析出数控机床生产设备的种类信息，所述数据分析模块用于将数控机床生产设备的种类信息传输到控制器，所述控制器用于根据种类信息自动与大数据参考模块进行比对，从而获取该生产设备的正常运行信息；所述控制器用于将生产设备的正常运行信息传输到云平台；所述正常运行信息为该生产设备正常运行的温度信息、湿度信息、机床振动信息以及电机功率；
所述数据采集模块设置于生产设备上用于实时检测生产设备的实时运行信息并将实时运行信息通过Zigbee无线网络传输到控制器，所述控制器用于将实时运行信息与云平台储存的正常运行信息进行比对并在实时运行信息超出或低于正常运行信息时自动驱动控制设备管理模块进行调节；
所述控制器还用于将实时运行信息传输到云平台，所述云平台用于对实时运行信息进行存储；
所述数据采集模块包括温度传感器、湿度传感器、振动传感器以及功率传感器；所述数据采集模块的具体工作步骤为：
S11：根据生产设备的结构、热源分布和热误差对工件精度影响的方位情况，将温度传感器布置在生产设备关键点部位，包括主轴箱、X轴导轨、刀具和电机；布置温度传感器时，温度传感器接近热源，且其数量超过生产设备热源的数量；最后通过温度传感器获取生产设备实时温度信息；
S12：采用两个非接触式电涡流振动传感器，分别安装在生产设备主轴的X、Y方向,获取生产设备振动信息；
S13：采用霍尔式三相功率传感器安装在生产设备的三相电机上，获取生产设备主轴电机功率；
S14：将湿度传感器分布安装在生产设备所处车间的各处，获取生产设备所处环境的湿度信息；
所述温度传感器用于将生产设备实时温度信息传输到控制器，所述控制器在生产设备实时温度信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述湿度传感器用于将实时湿度信息传输到控制器，所述控制器在实时湿度信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述振动传感器用于将实时振动信息传输到控制器，所述控制器在实时振动信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述功率传感器用于将实时功率信息传输到控制器，所述控制器在实时功率信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述设备管理模块用于接收报警指令、报警指令对应的生产设备和生产设备对应的位置信息并分配至对应的管理人员进行处理，具体步骤为：
S51：将报警指令对应的生产设备标记为预警设备；向工作人员的手机终端发送位置获取指令获取工作人员的位置，将工作人员的位置与预警设备的位置进行距离差计算得到人员距离RG；
S52：将工作人员的入职时间与系统当前时间进行时间差计算得到工作人员的入职时长并标记为RA；设定工作人员的年龄为RN；设定工作人员的管理次数为RC；设定工作人员的管理效率为RD；
S53：利用公式
获取得到工作人员的管理值RZ；其中f1、f2、f3和f4为预设系数因子；
S54：选取管理值RZ最大的工作人员为该预警设备的管理人员，将该预警设备的位置发送至管理人员的手机终端上；同时该管理人员的管理次数增加一次；
S55：管理人员通过手机终端接收到报警指令、预警设备和预警设备对应的位置信息后，管理人员到达预警设备的位置处并通过手机终端拍摄预警设备的图片并将图片和管理开始指令发送至设备管理模块；
S56：设备管理模块接收到管理开始指令和预警设备的图片后管理人员开始进行管理，当实时运行信息处于正常运行信息范围内，则生成管理完成指令并发送至管理人员的手机终端上；
S57：设备管理模块将接收到管理开始指令的时刻标记为该管理人员的管理开始时刻，将生成管理完成指令的时刻标记为该管理人员的管理完成时刻，将管理完成时刻与管理开始时刻进行时间差计算获取得到单次管理时长；
S58：统计该管理人员在系统当前时间前三十天内的所有单次管理时长进行求和并取均值得到单次平均管理时长RT；
所述能耗监测模块用于采集每隔预设时长监测该生产设备当前的状态；所述状态为停机状态、待机状态和运行状态中的一种；具体采集过程包括：
S21：每隔预设时长监测该生产设备当前的状态，将本次监测到的状态确定为该生产设备在当前的时间区间的状态，所述时间区间的长度为预设时长；
S22：根据该生产设备在多个连续的时间区间的状态，确定多个时间子区间，从而在同一时间子区间内该生产设备的状态相同；且不同时间子区间内的状态一定是不同的；
S23：获取该生产设备在每个时间子区间的能耗监测数据，并确定该生产设备在每个时间子区间的平均能耗；
S24：所述能耗监测模块将该生产设备在每个时间子区间的状态和平均能耗传输到能耗分析模块；
所述能耗分析模块根据该生产设备在每个时间子区间的状态和平均能耗对该生产设备的运行时间和能耗进行分析，生成能耗统计分析表，具体分析步骤如下：
S31：预设分析的时间区间T，比如将时间区间T设置为一天，即24小时；
S32：在时间区间T内，根据该生产设备在每个时间子区间的状态统计该生产设备处于停机状态的时长T1、处于待机状态的时长T2和处于运行状态的时长T3；T1+T2+T3＝T；
计算每个状态的时长占总时长的比例并可视化；特别地，比如将时间区间T设置为一天，如果设备待机时间大于8小时，就需要检查设备是否在夜间待机，减少不必要的待机以降低能耗；
S33：在时间区间T内，根据该生产设备在每个时间子区间的平均能耗，计算该生产设备处于待机状态的能耗EP2和处于运行状态的能耗EP3；EP2为时间区间T内，该生产设备所有处于待机状态的时间子区间的平均能耗之和；EP3为时间区间T内，该生产设备所有处于运行状态的时间子区间的平均能耗之和；
S34：计算该生产设备的总能耗EP＝EP2+EP3；若EP≠0，计算EP并可视化；将该生产设备的每个时间子区间和对应的平均能耗融合形成能耗统计分析表；
S35：所述数据分析模块将能耗统计分析表传输到比对模块；
所述比对模块对该生产设备的能耗状态进行诊断，包括：
S41：按照生产设备的生产流程(这里的生产为离散生产)，识别典型生产过程，该典型生产过程是循环、重复出现的；
S42：将已知的典型生产过程的异常模式编码并存储在数据库中，编码为异常001，异常002等，每一个编码对应且只对应一种异常模式；所述异常模式由编码、文字描述和能耗时间序列数据共同描述；
S43：检测某个典型生产过程在最近一段时间内的能耗是否发生异常，从数据库中获取典型生产过程的能耗时间序列数据，并与该生产设备在每个时间子区间的平均能耗比较，根据比较结果，确定该生产设备的能耗状态是否异常；
再从数据库中获取所述典型生产过程的异常模式数据，然后与输入的能耗时间序列数据匹配，识别异常模式；
S44：所述比对模块将比对结果传输到控制器；
所述控制器根据比对结果关闭当前尚在运行的能耗异常设备，从而有助于避免因生产设备停机、停工带来企业损失。
基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统，在工作时，通过摄像头采集到生产设备的图像信息，之后通过数据分析模块对图像信息进行分析，并结合互联网对生产设备进行自动识别，识别之后通过大数据参考模块自动得到该生产设备的正常运行信息，使得本系统能够自动获取到该生产设备的正常运行信息，之后通过数据采集模块来进行实时采集该生产设备的实时运行信息，在实时运行信息超过或者低于该生产设备的正常运行信息时，会生成报警指令，驱动控制设备管理模块进行调节；从而提高该生产设备的寿命，继而提高该生产设备的产量；
设备管理模块用于接收报警指令、报警指令对应的生产设备和生产设备对应的位置信息并分配至对应的管理人员进行处理；将报警指令对应的生产设备标记为预警设备；向工作人员的手机终端发送位置获取指令获取工作人员的位置，将工作人员的位置与预警设备的位置进行距离差计算得到人员距离RG；将工作人员的入职时间与系统当前时间进行时间差计算得到工作人员的入职时长并标记为RA；设定工作人员的年龄为RN；设定工作人员的管理次数为RC；设定工作人员的管理效率为RD；
根据相关算法得到工作人员的管理值RZ；选取管理值RZ最大的工作人员为该预警设备的管理人员；从而使该预警设备得到最好的管理；提高该生产设备的寿命，继而提高该生产设备的产量；
能耗监测模块用于采集每隔预设时长监测该生产设备当前的状态，获取该生产设备在每个时间子区间的能耗监测数据，并确定该生产设备在每个时间子区间的平均能耗；能耗分析模块根据该生产设备在每个时间子区间的状态和平均能耗对该生产设备的运行时间和能耗进行分析，生成能耗统计分析表；检查设备是否在夜间待机，减少不必要的待机以降低能耗；比对模块对该生产设备的能耗状态进行诊断；检测某个典型生产过程在最近一段时间内的能耗是否发生异常，从数据库中获取典型生产过程的能耗时间序列数据，并与该生产设备在每个时间子区间的平均能耗比较，根据比较结果，确定该生产设备的能耗状态是否异常；再从数据库中获取所述典型生产过程的异常模式数据，然后与输入的能耗时间序列数据匹配，识别异常模式。
本发明基于生产设备能耗监测数据，分析、诊断生产设备状态，识别并预测生产设备的能耗异常；通过以上过程有助于工业企业及时关闭当前尚在运行的能耗异常的生产设备；以及有助于避免因生产设备停机、停工带来企业生产损失。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统，其特征在于，包括摄像头、数据采集模块、Zigbee协调器、Zigbee智能网关、数据分析模块、能耗监测模块、能耗分析模块、比对模块、控制器、云平台、大数据参考模块和设备管理模块；
所述摄像头设置于数控机床生产设备的外部，用于实时录制数控机床生产设备的图像信息并将图像信息通过Zigbee无线网络传输到Zigbee智能网关，所述Zigbee智能网关用于将图像信息传输到数据分析模块，所述数据分析模块与互联网连接，所述数据分析模块用于对图像信息进行识别分析出数控机床生产设备的种类信息，并将数控机床生产设备的种类信息传输到控制器，所述控制器用于根据种类信息自动与大数据参考模块进行比对，从而获取该生产设备的正常运行信息；所述控制器用于将该生产设备的正常运行信息传输到云平台；
所述数据采集模块设置于生产设备上用于实时检测生产设备的实时运行信息并将实时运行信息通过Zigbee无线网络传输到控制器，所述控制器用于将实时运行信息与云平台储存的正常运行信息进行比对并在实时运行信息超出或低于正常运行信息时驱动控制设备管理模块进行调节；
所述数据采集模块包括温度传感器、湿度传感器、振动传感器以及功率传感器；所述温度传感器用于将生产设备实时温度信息传输到控制器，所述控制器在生产设备实时温度信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述湿度传感器用于将实时湿度信息传输到控制器，所述控制器在实时湿度信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述振动传感器用于将实时振动信息传输到控制器，所述控制器在实时振动信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述功率传感器用于将实时功率信息传输到控制器，所述控制器在实时功率信息超过正常运行信息时生成报警指令；
所述设备管理模块用于接收报警指令、报警指令对应的生产设备和生产设备对应的位置信息并分配至对应的管理人员进行处理，具体步骤为：
S51：将报警指令对应的生产设备标记为预警设备；向工作人员的手机终端发送位置获取指令获取工作人员的位置，将工作人员的位置与预警设备的位置进行距离差计算得到人员距离RG；
S52：将工作人员的入职时间与系统当前时间进行时间差计算得到工作人员的入职时长并标记为RA；设定工作人员的年龄为RN；设定工作人员的管理次数为RC；设定工作人员的管理效率为RD；
S53：利用公式
获取得到工作人员的管理值RZ；其中f1、f2、f3和f4为预设系数因子；
S54：选取管理值RZ最大的工作人员为该预警设备的管理人员，将该预警设备的位置发送至管理人员的手机终端上；同时该管理人员的管理次数增加一次；
S55：管理人员通过手机终端接收到报警指令、预警设备和预警设备对应的位置信息后，管理人员到达预警设备的位置处并通过手机终端拍摄预警设备的图片并将图片和管理开始指令发送至设备管理模块；
S56：设备管理模块接收到管理开始指令和预警设备的图片后管理人员开始进行管理，当实时运行信息处于正常运行信息范围内，则生成管理完成指令并发送至管理人员的手机终端上；
S57：设备管理模块将接收到管理开始指令的时刻标记为该管理人员的管理开始时刻，将生成管理完成指令的时刻标记为该管理人员的管理完成时刻，将管理完成时刻与管理开始时刻进行时间差计算获取得到单次管理时长；
S58：统计该管理人员在系统当前时间前三十天内的所有单次管理时长进行求和并取均值得到单次平均管理时长RT。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统，其特征在于，所述数据采集模块的具体工作步骤为：
S11：根据生产设备的结构、热源分布和热误差对工件精度影响的方位情况，将温度传感器布置在生产设备关键点部位，包括主轴箱、X轴导轨、刀具和电机；布置温度传感器时，温度传感器接近热源，且其数量超过生产设备热源的数量；最后通过温度传感器获取生产设备实时温度信息；
S12：采用两个非接触式电涡流振动传感器，分别安装在生产设备主轴的X、Y方向,获取生产设备振动信息；
S13：采用霍尔式三相功率传感器安装在生产设备的三相电机上，获取生产设备主轴电机功率；
S14：将湿度传感器分布安装在生产设备所处车间的各处，获取生产设备所处环境的湿度信息。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统，其特征在于，所述能耗监测模块用于采集每隔预设时长监测该生产设备当前的状态；所述状态为停机状态、待机状态和运行状态中的一种；具体采集过程包括：
S21：每隔预设时长监测该生产设备当前的状态，将本次监测到的状态确定为该生产设备在当前的时间区间的状态，所述时间区间的长度为预设时长；
S22：根据该生产设备在多个连续的时间区间的状态，确定多个时间子区间，从而在同一时间子区间内该生产设备的状态相同；且不同时间子区间内的状态一定是不同的；
S23：获取该生产设备在每个时间子区间的能耗监测数据，并确定该生产设备在每个时间子区间的平均能耗；
S24：所述能耗监测模块将该生产设备在每个时间子区间的状态和平均能耗传输到能耗分析模块；
所述能耗分析模块根据该生产设备在每个时间子区间的状态和平均能耗对该生产设备的运行时间和能耗进行分析，生成能耗统计分析表，具体分析步骤如下：
S31：预设分析的时间区间T；
S32：在时间区间T内，根据该生产设备在每个时间子区间的状态统计该生产设备处于停机状态的时长T1、处于待机状态的时长T2和处于运行状态的时长T3；T1+T2+T3＝T；
计算每个状态的时长占总时长的比例并可视化；
S33：在时间区间T内，根据该生产设备在每个时间子区间的平均能耗，计算该生产设备处于待机状态的能耗EP2和处于运行状态的能耗EP3；EP2为时间区间T内，该生产设备所有处于待机状态的时间子区间的平均能耗之和；EP3为时间区间T内，该生产设备所有处于运行状态的时间子区间的平均能耗之和；
S34：计算该生产设备的总能耗EP＝EP2+EP3；若EP≠0，计算EP并可视化；将该生产设备的每个时间子区间和对应的平均能耗融合形成能耗统计分析表；
S35：所述数据分析模块将能耗统计分析表传输到比对模块。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统，其特征在于，所述比对模块对该生产设备的能耗状态进行诊断，包括：
S41：按照生产设备的生产流程，识别典型生产过程，该典型生产过程是循环、重复出现的；
S42：将已知的典型生产过程的异常模式编码并存储在数据库中，每一个编码对应且只对应一种异常模式；所述异常模式由编码、文字描述和能耗时间序列数据共同描述；
S43：检测某个典型生产过程在最近一段时间内的能耗是否发生异常，从数据库中获取典型生产过程的能耗时间序列数据，并与该生产设备在每个时间子区间的平均能耗比较，根据比较结果，确定该生产设备的能耗状态是否异常；
再从数据库中获取所述典型生产过程的异常模式数据，然后与输入的能耗时间序列数据匹配，识别异常模式；
S44：所述比对模块将比对结果传输到控制器；
所述控制器根据比对结果关闭当前尚在运行的能耗异常设备。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的数控机床配件生产自动化设备数据检测系统，其特征在于，所述正常运行信息为该生产设备正常运行的温度信息、湿度信息、机床振动信息以及电机功率；所述控制器还用于将实时运行信息传输到云平台，所述云平台用于对实时运行信息进行存储。
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