CN115034410A - 一种基于多源数据融合的纺织机械运维方法 - Google Patents

一种基于多源数据融合的纺织机械运维方法 Download PDF

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向忠
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Abstract

本发明涉及一种基于多源数据融合的纺织机械运维方法，包括如下工艺步骤：1)，监测纺织机械在常见故障出现前的现有数据源；2)，基于相关性分析：从所有数据源中找到相关性较小的数据源作为分析依据；3)，主成分分析，并将多源数据进行融合降维以降低后续算力需求；4)，采用神经网络方法建立融合数据与常见故障的关系模型，并通过运维效果对神经网络模型进行迭代优化；5)，在纺机实际运行过程中，实时监测多源数据，并基于神经网络模型预测故障的发生，提前对相应故障源进行维护。本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法可以实现纺机故障的提前预判，结合定期检修可以有效减小系统意外停机，提高生产效率。

Description

一种基于多源数据融合的纺织机械运维方法
【技术领域】
本发明涉及一种纺织机械的运维方法，具体涉及一种基于多源数据融合的纺织机械运维方法，属于设备运维技术领域。
【背景技术】
可靠性是纺织机械使用过程中的重要指标，而维护保养是保证纺织机械长时间、高效率使用的必要手段。目前，纺织机械主要的维护方法是按设计标准定期停机，并对关键零件进行检测保养，如清理纤维碎屑、补充润滑油、更换易损件等。
然而，由于纺织机械工作环境复杂，并且用户往往会增加设备使用负荷和时间，造成设备缺乏维护而意外停机。而在纺织机械运行过程中，设备自身的数据源也会反映其运行状况，如电机电流、纱线张力等。
因此，为解决上述问题，确有必要提供一种创新的基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其能利用纺织机械现有数据源进行分析，预测常见故障的发生，以克服现有技术中的所述缺陷。
【发明内容】
本发明的目的在于提供一种基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其无需对现有设备进行改造的基础上，利用现有数据源对现有纺织机械进行故障预测，降低意外故障发生率，提高设备使用效率。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其包括如下工艺步骤：
1)，监测纺织机械在常见故障出现前的现有数据源；
2)，基于相关性分析：从所有数据源中找到相关性较小的数据源作为分析依据；
3)，主成分分析，并将多源数据进行融合降维以降低后续算力需求；
4)，采用神经网络方法建立融合数据与常见故障的关系模型，并通过运维效果对神经网络模型进行迭代优化；
5)，在纺机实际运行过程中，实时监测多源数据，并基于神经网络模型预测故障的发生，提前对相应故障源进行维护。
本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法进一步为：所述步骤1)中，现有数据源包括张力传感器电信号、电机转速电压和电流、设备运行时间；采用多路数据采集卡将现有数据源的模拟和数字信号进行采集，和设备运行时间一起记录在工控机上。
本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法进一步为：所述步骤2)中，挑选出六个相关性较小的特征，作为后续分析的依据。
本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法进一步为：所述步骤3)中，对六个数据进行主成分分析，具体分析方法如下：
3-1)，将多个纱线张力传感器得到的电信号、电机转速、电机电压、电机电流得到的一个n维特征数据x＝{x1，x2，x3，...，xn}；
3-2)，对每个样本数据去中心化
Figure BDA0003678224670000031
3-2)，计算协方差矩阵XXT，
3-4)，对协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量w＝(w1，w2，W3，...，wn)，
3-5)，将特征值按从大到小进行排序，
3-6)，取累积特征值占比达到90％以上的k个特征值以及对应的特征向量并按行排列成矩阵p，
3-7)，通过x*p得到一个k维特征数据，使得重新构造出的特征方差最大化，进一步压缩数据维度。
本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法进一步为：所述步骤4)中，在长时间记录的多源数据中通过人工标记的方法建立多源数据和正常时间/故障时间的对应关系；通过LSTM神经网络方法，利用多源数据和正常时间/故障时间的标记数据集训练故障预测神经网络。
本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法进一步为：所述LSTM神经网络内部具体计算方法为：
4-1)，由步骤3)所得3维特征数据记为yt作为LSTM神经网络输入，使用sigmoid函数即σ函数根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入数据yt和σ函数的线性关系参数Wf和bf，计算当前遗忘门ft向量判断输入数据的保留或舍弃即ft＝σ(Wfht-1,yt+bf；
4-2)，使用sigmoid函数，根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入数据yt和σ函数的线性关系参数Wi和bi，计算当前状态
Figure BDA0003678224670000041
的控制向量it，用以决定当前输入数据内容的更新计算过程为it＝σ(Wi·[ht-1，yt]+bi)；
4-3)，使用tanh函数，根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入特征数据yt和tanh函数的线性关系参数WC和bC，计算当前神经元细胞状态
Figure BDA0003678224670000042
向量，用以更新下一时间片的细胞更新状态Ct作为备选更新内容即
Figure BDA0003678224670000043
4-4)，将旧状态的内容通过遗忘门和当前状态内容更新为新状态内容，并作为下一时间片的旧状态更新内容
Figure BDA0003678224670000044
Figure BDA0003678224670000045
4-5)，基于当前神经元细胞状态，使用sigmoid函数根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入特征数据yt和σ函数的线性关系参数Wo和bo过滤数据决定输入数据的部分输出ot＝σ(Wo[ht-1，yt]+bo)；
4-6)，使用tanh函数将上一步所得的数据部分输出标准化得到最终输出也即下一时间片的输入ht＝ot*tanh(Ct)。
本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法还可为：所述步骤5)具体为：在纺织机械实际运行过程中，将采集到的多源数据送入预测模型中，对运行状态进行分类；当出现故障预测时，针对具体的故障分类，结合运维手册对相应零件进行维护。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1.本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法无需对设备进行改造的基础上，利用现有数据源对现有纺织机械进行故障预测，可以实现纺机故障的提前预判，结合定期检修可以有效减小系统意外停机，提高生产效率。
2.本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法根据设备实际运行状况来预测故障的发生，可以在设备的正常维护的基础上，防止因机械工作环境复杂，或者使用负荷和时间超过设计值而造成意外停机。
【附图说明】
图1是本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法的流程图。
图2是本发明以圆纬机运行过程中的多源数据采集的原理图。
图3是本发明步骤4)中基于LSTM神经网络的故障预测的流程图。
【具体实施方式】
请参阅说明书附图1至附图3所示，本发明为一种基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其包括如下工艺步骤：
1)，监测纺织机械在常见故障出现前的现有数据源。
本实施方式中，以圆纬机的运维为例，需要检测的现有数据源包括但不限于张力传感器电信号、电机转速电压和电流、设备运行时间等。数据采集时，采用多路数据采集卡将现有数据源的模拟和数字信号进行采集，和设备运行时间一起记录在工控机上。
2)，基于相关性分析，从所有数据源中找到相关性较小的数据源作为分析依据。具体的说，通过张力传感器输出、电机编码盘输出、电机电压、电机电流等若干个特征的相关系数，挑选出六个相关性较小的特征，作为后续分析的依据。
3)，主成分分析，并将多源数据进行融合降维以降低后续算力需求。即为提高数据的计算效率，对六个数据进行主成分分析，具体分析方法如下：
3-1)，将多个纱线张力传感器得到的电信号、电机转速、电机电压、电机电流得到的一个n维特征数据x＝{x1，x2，x3，...，xn}；
3-2)，对每个样本数据去中心化
Figure BDA0003678224670000061
3-2)，计算协方差矩阵XXT，
3-4)，对协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量w＝(w1，w2，w3，...，wn)，
3-5)，将特征值按从大到小进行排序，
3-6)，取累积特征值占比达到90％以上的k个特征值以及对应的特征向量并按行排列成矩阵p，
3-7)，通过x*p得到一个k维特征数据，使得重新构造出的特征方差最大化，进一步压缩数据维度。
4)，采用神经网络方法建立融合数据与常见故障的关系模型，并通过运维效果对神经网络模型进行迭代优化。
请参阅说明书附图3，本步骤通过在长时间记录的多源数据中通过人工标记的方法建立多源数据和正常时间/故障时间的对应关系；通过LSTM神经网络方法，利用多源数据和正常时间/故障时间的标记数据集训练故障预测神经网络。
所述LSTM神经网络内部具体计算方法为：
所述LSTM神经网络内部具体计算方法为：
4-1)，由步骤3)所得3维特征数据记为yt作为LSTM神经网络输入，使用sigmoid函数即σ函数根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入数据yt和σ函数的线性关系参数Wf和bf，计算当前遗忘门ft向量判断输入数据的保留或舍弃即ft＝σ(Wf·ht-1,yt+bf；
4-2)，使用sigmoid函数，根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入数据yt和σ函数的线性关系参数Wi和bi，计算当前状态
Figure BDA0003678224670000071
的控制向量it，用以决定当前输入数据内容的更新计算过程为it＝σ(Wi·[ht-1，yt]+bi)；
4-3)，使用tanh函数，根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入特征数据yt和tanh函数的线性关系参数WC和bC，计算当前神经元细胞状态
Figure BDA0003678224670000072
向量，用以更新下一时间片的细胞更新状态Ct作为备选更新内容即
Figure BDA0003678224670000073
4-4)，将旧状态的内容通过遗忘门和当前状态内容更新为新状态内容，并作为下一时间片的旧状态更新内容
Figure BDA0003678224670000074
Figure BDA0003678224670000075
4-5)，基于当前神经元细胞状态，使用sigmoid函数根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入特征数据yt和σ函数的线性关系参数Wo和bo过滤数据决定输入数据的部分输出ot＝σ(Wo[ht-1，yt]+bo)；
4-6)，使用tanh函数将上一步所得的数据部分输出标准化得到最终输出也即下一时间片的输入ht＝ot*tanh(Ct)。
5)，在纺机实际运行过程中，实时监测多源数据，并基于神经网络模型预测故障的发生，提前对相应故障源进行维护。
具体的说，在纺织机械实际运行过程中，将采集到的多源数据送入预测模型中，对运行状态进行分类；当出现故障预测时，针对具体的故障分类，结合运维手册对相应零件进行维护，防止因机械工作环境复杂，或者使用负荷和时间超过设计值而造成意外停机。
综上所述，本发明的基于多源数据融合的纺织机械运维方法利用现有数据源对现有纺织机械进行故障预测，可以实现纺织机械的故障提前预判，结合定期检修可以有效减小系统意外停机，提高生产效率。
以上的具体实施方式仅为本创作的较佳实施例，并不用以限制本创作，凡在本创作的精神及原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本创作的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其特征在于：包括如下工艺步骤：
1)，监测纺织机械在常见故障出现前的现有数据源；
2)，基于相关性分析：从所有数据源中找到相关性较小的数据源作为分析依据；
3)，主成分分析，并将多源数据进行融合降维以降低后续算力需求；
4)，采用神经网络方法建立融合数据与常见故障的关系模型，并通过运维效果对神经网络模型进行迭代优化；
5)，在纺机实际运行过程中，实时监测多源数据，并基于神经网络模型预测故障的发生，提前对相应故障源进行维护。
2.如权利要求1所述的基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其特征在于：所述步骤1)中，现有数据源包括张力传感器电信号、电机转速电压和电流、设备运行时间；采用多路数据采集卡将现有数据源的模拟和数字信号进行采集，和设备运行时间一起记录在工控机上。
3.如权利要求1所述的基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其特征在于：所述步骤2)中，挑选出六个相关性较小的特征，作为后续分析的依据。
4.如权利要求1所述的基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其特征在于：所述步骤3)中，对六个数据进行主成分分析，具体分析方法如下：
3-1)，将多个纱线张力传感器得到的电信号、电机转速、电机电压、电机电流得到的一个n维特征数据x＝{x1，x2，x3，...，xn}；
3-2)，对每个样本数据去中心化
Figure FDA0003678224660000021
3-2)，计算协方差矩阵XXT，
3-4)，对协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量w＝(w1，w2，W3，...，wn)，
3-5)，将特征值按从大到小进行排序，
3-6)，取累积特征值占比达到90％以上的k个特征值以及对应的特征向量并按行排列成矩阵p，
3-7)，通过x*p得到一个k维特征数据，使得重新构造出的特征方差最大化，进一步压缩数据维度。
5.如权利要求1所述的基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其特征在于：所述步骤4)中，在长时间记录的多源数据中通过人工标记的方法建立多源数据和正常时间/故障时间的对应关系；通过LSTM神经网络方法，利用多源数据和正常时间/故障时间的标记数据集训练故障预测神经网络。
6.如权利要求5所述的基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其特征在于：所述LSTM神经网络内部具体计算方法为：
4-1)，由步骤3)所得3维特征数据记为yt作为LSTM神经网络输入，使用sigmoid函数即σ函数根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入数据yt和σ函数的线性关系参数Wf和bf，计算当前遗忘门ft向量判断输入数据的保留或舍弃即ft＝σ(Wf·ht-1,yt+bf；
4-2)，使用sigmoid函数，根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入数据yt和σ函数的线性关系参数Wi和bi，计算当前状态
Figure FDA0003678224660000031
的控制向量it，用以决定当前输入数据内容的更新计算过程为it＝σ(Wi·[ht-1，yt]+bi)；
4-3)，使用tanh函数，根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入特征数据yt和tanh函数的线性关系参数WC和bC，计算当前神经元细胞状态
Figure FDA0003678224660000032
向量，用以更新下一时间片的细胞更新状态Ct作为备选更新内容即
Figure FDA0003678224660000033
4-4)，将旧状态的内容通过遗忘门和当前状态内容更新为新状态内容，并作为下一时间片的旧状态更新内容
Figure FDA0003678224660000034
Figure FDA0003678224660000035
4-5)，基于当前神经元细胞状态，使用sigmoid函数根据前LSTM时间片输出的故障类型ht-1和当前输入特征数据yt和σ函数的线性关系参数Wo和bo过滤数据决定输入数据的部分输出ot＝σ(Wo[ht-1，yt]+bo)；
4-6)，使用tanh函数将上一步所得的数据部分输出标准化得到最终输出也即下一时间片的输入ht＝ot*tanh(Ct)。
7.如权利要求1所述的基于多源数据融合的纺织机械运维方法，其特征在于：所述步骤5)具体为：在纺织机械实际运行过程中，将采集到的多源数据送入预测模型中，对运行状态进行分类；当出现故障预测时，针对具体的故障分类，结合运维手册对相应零件进行维护。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116340875A (zh) * 2023-05-30 2023-06-27 单县鑫和纺织有限公司 一种基于数据分析的粗纱机运行故障预测系统
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