CN114548801A - 一种基于物联网的生产设备调试管理系统 - Google Patents

一种基于物联网的生产设备调试管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的生产设备调试管理系统，涉及设备调试技术领域，将所获得到的设备的运行参数分为显性数据组合隐性数据组，显性数据组用于在导致设备运行状态出现异常时，直观反馈，并根据反馈结果对设备的运行参数进行调整，且在对设备进行调整后继续对设备进行数据采集和分析，然后再根据分析结果继续进行调整，直至达到能够满足要求，从而使得生产设备能够快速恢复加工精度，再通过获得对设备的隐性数据组的分析，判断设备是否存在隐藏的异常点，当发现隐藏的异常点时，则生成检测报告，并将检测报告发送至管理中心，从而能够提前降低生产设备在使用过程中出现故障的频率。

Description

一种基于物联网的生产设备调试管理系统
技术领域
本发明涉及设备调试技术领域，具体是一种基于物联网的生产设备调试管理系统。
背景技术
生产设备包括高炉、机床、反应器、印染机等等，生产设备出厂后遇到各种各样的复杂问题，且大量的生产设备分布在全国各地，由于工程机械产品本身的复杂性、生产设备操作员的技术素养参差不齐、操作方法的不确定性等等因素，在生产设备使用过程中可能发生各种各样的问题。
在现有的技术中，设备在长时间使用后，往往会因为设备的老化、精度丢失等原因，导致设备的加工精度不足，而解决这样的问题，则一般是凭借技术人员的个人经验对设备进行检查，并调试，这样的方式所需要花费的时间长，且效率低，如何通过在设备被检测出异常，对设备自动进行在线校准，是我们需要解决的问题，为此，现提供一种基于物联网的生产设备调试管理系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的生产设备调试管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于物联网的生产设备调试管理系统，包括管理中心，所述管理中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及设备校准模块；
所述数据采集模块用于获取待调试的生产设备在不同调试模式中每个数据采集节点的运行数据；
所述数据处理模块用于对所获取到的数据集合内的运行参数进行处理，获得运行数据在每个数据采集节点的显性评测系数和隐性评测系数；
所述数据分析模块用于根据所获得的显性评测系数和隐性评测系数对待调试的设备的运行状态进行分析；
所述设备校准模块用于在接收到设备调试指令时，对设备参数进行校准。
进一步的，所述数据采集模块获取待调试的生产设备在不同调试模式中的运行数据的过程包括：
设置不同的调试模式，并将待调试的生产设备在不同的调试模式中进行持续运行，待调试的生产设备在每个调试模式中的运行时长为T；
在每个调试模式的运行期间，设置若干个数据采集节点，将数据采集节点的进行标号，
当待调试的生产设备在每个调试模式中的运行时长达到相应的数据采集节点时，则连续获取m组待调试的生产设备的运行参数，将同一个调试模式中的每个数据采集节点所获取到的所有运行参数进行汇总，并生成数据集合。
进一步的，每个调试模式中的数据采集节点的数量相同，且每个调试模式的开始和结束均设置有一个数据采集节点，即标号为“1”的数据采集节点设置于调试模式开始时，标号为“n”的数据采集节点设置于调试模式结束时。
进一步的，所述数据处理模块对所获得的设备的运行数据的处理过程包括：
根据数据集合所来源的调试模式对数据集合进行标签分配；
构建设备测试模型，并将所获取到的数据集合输入至设备测试模型内；
输出每个数据采集节点对应数据集合的显性评测系数和隐性评测系数发送至数据分析模块。
进一步的，所述设备测试模型的构建过程包括：
根据不同的调试模式，设置不同的测试特征，根据每个测试特征在不同的测试模式下设置相应的测试指标；
根据所设置的测试特征，对所获取到的数据集合内的运行参数进行筛选，获得显性数据和隐性数据；每个数据采集节点所获取到的显性数据和隐性数据进行标记，并将每个测试特征所获得的显性数据和隐性数据进行提取，获得显性数据组和隐性数据组；
获得每个显性数据组和隐性数据组在不同的数据采集节点处的显性评测系数和隐性评测系数。
进一步的，所述数据分析模块对设备的运行状态的分析过程包括：
根据不同的调试模式，设置不同测试特征的显性评测阈值和隐性评测阈值；
将所获得的不同的显性数据组和隐性数据组在不同的调试模式中的显性评测系数和隐性评测系数分别与对应的显性评测阈值和隐性评测阈值进行对比，判断显性数据组和隐性数据组是否异常，当显性数据组产生异常时，则生成设备调整指令，当隐性数据组异常时，则生成检测报告。
进一步的，所述设备校准模块对设备的校准过程包括：
当接收到设备调试指令时，则将设备处于对应的调试模式中运行；
根据所获得的对应显性数据组在每个数据采集节点的显性评测系数PXi，获得在该调试模式中的数据校准度SJ，其中
Figure BDA0003523820920000031
对显性数据组进行调整。
进一步的，c为纠正因子，-1＜c＜1且c≠0，且当
Figure BDA0003523820920000032
时，则c＞0，当
Figure BDA0003523820920000033
时，则c＜0。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：将所获得到的设备的运行参数分为显性数据组合隐性数据组，显性数据组用于在导致设备运行状态出现异常时，直观反馈，并根据反馈结果对设备的运行参数进行调整，且在对设备进行调整后继续对设备进行数据采集和分析，然后再根据分析结果继续进行调整，直至达到能够满足要求，从而使得生产设备能够快速恢复加工精度，再通过获得对设备的隐性数据组的分析，判断设备是否存在隐藏的异常点，当发现隐藏的异常点时，则生成检测报告，并将检测报告发送至管理中心，从而能够提前降低生产设备在使用过程中出现故障的频率。
附图说明
图1为本发明的原理图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于物联网的生产设备调试管理系统，包括管理中心，所述管理中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及设备校准模块；
所述数据采集模块用于获取待调试的生产设备的运行数据，具体过程包括：
设置不同的调试模式，并将待调试的生产设备在不同的调试模式中进行持续运行，待调试的生产设备在每个调试模式中的运行时长为T；
在每个调试模式的运行期间，设置若干个数据采集节点，将数据采集节点的进行标号，记为i，i＝1,2，……，n，n为整数；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，每个调试模式中的数据采集节点的数量相同，且每个调试模式的开始和结束均设置有一个数据采集节点，即标号为“1”的数据采集节点设置于调试模式开始时，标号为“n”的数据采集节点设置于调试模式结束时；
当待调试的生产设备在每个调试模式中的运行时长达到相应的数据采集节点时，则连续获取m组待调试的生产设备的运行参数，将同一个调试模式中的每个数据采集节点所获取到的所有运行参数进行汇总，并生成数据集合，需要进一步说明的是，m为整数，且m＞1；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，在不同的调试模式中，待调试的生产设备的运行状态均不相同，通过获取待调试的生产设备在不同调试模式下的运行数据，从而根据所获取到的数据判断待调试设备的运行状态在各个调试模式中是否正常；
将所获得的数据集合发送至数据处理模块。
所述数据处理模块用于对所获取到的数据集合内的运行参数进行处理，具体处理过程包括：
对所获得的数据集合进行标签分配，根据数据集合所来源的调试模式，对每个数据集合分配不同的标签；
构建设备测试模型，并将所获取到的数据集合输入至设备测试模型内；
所述设备测试模型的构建过程包括：
根据不同的调试模式，设置不同的测试特征，根据每个测试特征在不同的测试模式下设置相应的测试指标；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，每种测试特征均对应一种不同类型的运行参数；
根据所设置的测试特征，对所获取到的数据集合内的运行参数进行筛选，将满足测试特征所需要的数据标记为显性数据，将不满足测试特征所需要的数据标记为隐性数据；
每个数据采集节点所获取到的显性数据进行标记，并将每个测试特征所获得的显性数据进行提取，获得显性数据组，将所获得的每个测试特征对应的显性数据组标记为[XAj]，其中j＝1，2，……，m，m为整数，XAj表示不同测试特征所表示的显性数据；
将每个测试特征所获得的隐性数据进行提取，获得隐性数据组，将所获得的每个测试特征对应的隐性数据组标记为[YAj]，其中j＝1，2，……，m，m为整数，YAj表示不同测试特征所表示的隐性数据；
根据每个测试特征设置在标号为i的数据采集节点处的显性判定阈值和隐性判定阈值，并分别标记为Xi和Yi；
获得每个显性数据组的在不同的数据采集节点处的显性评测系数，并将标号为i的数据采集节点的显性评测系数标记为PXi；
其中，
Figure BDA0003523820920000061
在具体实施过程中，a为显性权重系数，且不同的显性数据组的a的值不相同，且a为常数，0＜a≤1；
获得每个隐性数据组在不同的数据采集节点处的隐性评测系数，并将标号为i的数据采集节点的隐性评测系数标记为YXi；
其中，
Figure BDA0003523820920000062
b为隐性权重系数，且b为固定常数，根据需求进行设置，α为系统补偿系数，且α＞0；
将所获得的每个数据采集节点的显性评测系数和隐性评测系数发送至数据分析模块。
所述数据分析模块用于根据所获得的显性评测系数和隐性评测系数对待调试的设备的运行状态进行分析，具体分析过程包括：
根据不同的调试模式，设置不同测试特征的显性评测阈值和隐性评测阈值，并将不同测试特征在不同的调试模式中的显性评测阈值和隐性评测阈值分别标记为KX和KY，需要进一步说明的是，在具体实施过程中，KX和KY根据不同的测试特征在不同的调试模式中的值不相同；
将所获得的不同的显性数据组在不同的调试模式中的显性评测系数与对应的显性评测阈值进行对比；
则当PXi＜KX时，则表示在对应的调试模式的标号为i的数据采集节点时，所获得的显性数据组正常；
当PXi≥KX时，则表示在对应的调试模式的标号为i的数据采集节点时，所获得的显性数据组异常；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，当显性数据组产生异常时，则生成设备调整指令，并将设备调整指令发送至设备校准模块。
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，在对设备进行检测的过程中，当发现设备的显性数据组存在异常时，生成设备调整指令，并根据设备调整指令，对设备在对应的调试模式下进行调整；同时对设备的隐性数据组进行判定，具体过程包括：
将所获得的不同的隐性数据组在不同的调试模式中的隐性评测系数与对应的隐性评测阈值进行对比；
则当YXi＜KY时，则表示在对应的调试模式的标号为i的数据采集节点时，所获得的隐性数据组正常；
当YXi≥KY时，则表示在对应的调试模式的标号为i的数据采集节点时，所获得的隐性数据组异常，则将产生异常的隐性数据组进行标记，并生成检测报告，将所生成的检测报告直接发送至管理中心。
所述设备校准模块用于在接收到设备调试指令时，对设备参数进行校准，具体过程包括：
当接收到设备调试指令时，则将设备处于对应的调试模式中运行；
根据所获得的对应显性数据组在每个数据采集节点的显性评测系数PXi，获得在该调试模式中的数据校准度SJ，其中
Figure BDA0003523820920000071
对显性数据组进行调整；其中c为纠正因子，-1＜c＜1且c≠0，需要进一步说明的是，当
Figure BDA0003523820920000081
时，则c＞0，当
Figure BDA0003523820920000082
时，则c＜0；
根据所获得的数据校准度SJ，将对应的显性数据组进行调整。
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，当完成对显性数据组的调整后，则将设备处于该调试模式中继续运行，并重新检测，获得新的显性评测系数，然后根据所获得的新的显性评测系数判断设备的运行状态是否异常，以此类推，直至设备的显性评测系数处于正常范围内。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于物联网的生产设备调试管理系统，包括管理中心，其特征在于，所述管理中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及设备校准模块；
所述数据采集模块用于获取待调试的生产设备在不同调试模式中每个数据采集节点的运行数据；
所述数据处理模块用于对所获取到的数据集合内的运行参数进行处理，获得运行数据在每个数据采集节点的显性评测系数和隐性评测系数；
所述数据分析模块用于根据所获得的显性评测系数和隐性评测系数对待调试的设备的运行状态进行分析；
所述设备校准模块用于在接收到设备调试指令时，对设备参数进行校准。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产设备调试管理系统，其特征在于，所述数据采集模块获取待调试的生产设备在不同调试模式中的运行数据的过程包括：
设置不同的调试模式，并将待调试的生产设备在不同的调试模式中进行持续运行，待调试的生产设备在每个调试模式中的运行时长为T；
在每个调试模式的运行期间，设置若干个数据采集节点，将数据采集节点的进行标号；
当待调试的生产设备在每个调试模式中的运行时长达到相应的数据采集节点时，则连续获取m组待调试的生产设备的运行参数，将同一个调试模式中的每个数据采集节点所获取到的所有运行参数进行汇总，并生成数据集合。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的生产设备调试管理系统，其特征在于，每个调试模式中的数据采集节点的数量相同，且每个调试模式的开始和结束均设置有一个数据采集节点，即标号为“1”的数据采集节点设置于调试模式开始时，标号为“n”的数据采集节点设置于调试模式结束时。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的生产设备调试管理系统，其特征在于，所述数据处理模块对所获得的设备的运行数据的处理过程包括：
根据数据集合所来源的调试模式对数据集合进行标签分配；
构建设备测试模型，并将所获取到的数据集合输入至设备测试模型内；
输出每个数据采集节点对应数据集合的显性评测系数和隐性评测系数发送至数据分析模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的生产设备调试管理系统，其特征在于，所述设备测试模型的构建过程包括：
根据不同的调试模式，设置不同的测试特征，根据每个测试特征在不同的测试模式下设置相应的测试指标；
根据所设置的测试特征，对所获取到的数据集合内的运行参数进行筛选，获得显性数据和隐性数据；每个数据采集节点所获取到的显性数据和隐性数据进行标记，并将每个测试特征所获得的显性数据和隐性数据进行提取，获得显性数据组和隐性数据组；
获得每个显性数据组和隐性数据组在不同的数据采集节点处的显性评测系数和隐性评测系数。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的生产设备调试管理系统，其特征在于，所述数据分析模块对设备的运行状态的分析过程包括：
根据不同的调试模式，设置不同测试特征的显性评测阈值和隐性评测阈值；
将所获得的不同的显性数据组和隐性数据组在不同的调试模式中的显性评测系数和隐性评测系数分别与对应的显性评测阈值和隐性评测阈值进行对比，判断显性数据组和隐性数据组是否异常，当显性数据组产生异常时，则生成设备调整指令，当隐性数据组异常时，则生成检测报告。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的生产设备调试管理系统，其特征在于，所述设备校准模块对设备的校准过程包括：
当接收到设备调试指令时，则将设备处于对应的调试模式中运行；
根据所获得的对应显性数据组在每个数据采集节点的显性评测系数PXi，获得在该调试模式中的数据校准度SJ，其中
Figure FDA0003523820910000031
对显性数据组进行调整。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的生产设备调试管理系统，其特征在于，c为纠正因子，-1＜c＜1且c≠0，且当
Figure FDA0003523820910000032
时，则c＞0，当＜0
Figure FDA0003523820910000033
c＜0。
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