CN115951606A - 智慧工厂生产环境预警处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于工厂环境检测领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的工厂生产环境预警处理方法无法对故障风险类型进行精准预测的问题，具体是智慧工厂生产环境预警处理方法，包括以下步骤：步骤一：对智慧工厂的内部环境参数进行监控分析：将智慧工厂的内部空间分割为若干个监控区域，将监控区域内的环境参数标记为监控数据，实时获取监控数据的数值并标记为实数值，通过存储模块获取到监控数据的标准范围，对监控数据定时进行偏离分析；本发明是通过参数监控模块可以对工厂环境的各项参数进行监控分析，并定时进行偏离分析，对各项参数在一定时间内的偏离程度进行反馈，来为环境参数的统筹分析提供数据支撑，提高工厂环境预警精度。

Description

智慧工厂生产环境预警处理方法

技术领域

本发明属于工厂环境检测领域，涉及数据分析技术，具体是智慧工厂生产环境预警处理方法。

背景技术

工业区是城市的重要功能区划之一，而工业区中的主要组成部分——工厂是城市中对环境产生严重影响的因素之一，工厂环境的好坏关系着厂区周边环境的优劣，工厂绿地是改善工厂空间环境，乃至城市环境的必要元素，因此研究工厂绿地环境设计对整个城市的环境都有着重大的意义；

现有的工厂生产环境预警处理方法仅能够针对单一环境参数进行预警监控，但是实际上单一环境参数可能会对多个不同类型的故障产生影响，同时，工厂故障也可能受到多个参数的共同影响，因此，现有的工厂生产环境预警处理方法并不能够对故障风险类型进行精准预测，从而无法作出针对性的处理措施；

针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供智慧工厂生产环境预警处理方法，用于解决现有的工厂生产环境预警处理方法无法对故障风险类型进行精准预测的问题。

本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以对故障风险类型进行精准预测的智慧工厂生产环境预警处理方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

智慧工厂生产环境预警处理方法，包括以下步骤：

步骤一：对智慧工厂的内部环境参数进行监控分析：将智慧工厂的内部空间分割为若干个监控区域，将监控区域内的环境参数标记为监控数据i，i＝1，2，…，n，n为正整数，实时获取监控数据i的数值并标记为实数值SSi，通过存储模块获取到监控数据i的标准范围，对监控数据i定时进行偏离分析；

步骤二：将监控数据i的偏离分析结果发送至预警处理平台，预警处理平台接收到监控数据i的偏离分析结果后将监控数据i的偏离分析结果发送至参数统筹模块；

步骤三：对智慧工厂的故障状态与监控数据进行统筹处理分析并对故障类型t的特征数据进行标记，将故障类型t与特征数据发送至预警处理平台，预警处理平台接收到故障类型t与特征数据后将故障类型t与特征数据发送至故障预测模块；

步骤四：根据故障类型t与特征数据生成故障预测模型t，故障预测模型t通过特征数据对故障类型t进行预测分析并生成故障t危险信号，向预警处理平台发送故障t危险信号，预警处理平台接收到故障t危险信号后将故障t危险信号发送至故障处理模块；

步骤五：根据故障t危险信号调取对应的处理信号并发送至控制器。

作为本发明的一种优选实施方式，在步骤一中，对监控数据i定时进行偏离分析的具体过程包括：将监控数据i标准范围的最大值与最小值的平均值标记为监控数据i的标准值BZi，将实数值SSi与标准值BZi的差值标记为监控数据i的偏数值PSi，将上一次偏离分析时间点至当前偏离分析时间点之间偏数值PSi的最大值标记为监控数据i的偏离值PLi；通过存储模块获取到监控数据i对应的偏离阈值PLid，将监控数据i的偏离值PLi与偏离阈值PLid进行比较并通过比较结果对监控数据的偏离分析结果是否合格进行判定。

作为本发明的一种优选实施方式，在步骤一中，将监控数据i的偏离值PLi与偏离阈值PLid进行比较的具体过程包括：若偏离值PLi大于等于偏离阈值PLid，则判定监控数据i的偏离分析结果不合格，将对应监控数据i标记为异常数据；若偏离值PLi小于偏离阈值PLid，则判定监控数据i的偏离分析结果合格，将对应监控数据i标记为正常数据。

作为本发明的一种优选实施方式，在步骤三中，对故障类型t的特征数据进行标记的具体过程包括：对智慧工厂内部出现的故障进行统计并生成故障类型t，t＝1，2，…，m，m为正整数，将故障类型t对应的故障发生次数，将同一故障发生次数最多的故障标记为故障类型t的特征故障，获取特征故障每一次发生时刻前的监控数据i偏离分析结果，并将被标记为异常参数的监控数据i标记为故障类型t的标记数据，将标记次数不小于标记阈值的标记数据标记为故障类型t的特征数据，标记阈值由存储模块直接获取。

作为本发明的一种优选实施方式，在步骤四中，故障预测模型t通过特征数据对故障类型t进行预测分析的具体过程包括：将故障类型t对应的特征数据标记为参数A、参数B以及参数C，获取监控区域内对监控数据i进行偏离分析时的参数A、参数B以及参数C的数值并分别标记为CSta、CStb以及CStc，通过对CSta、CStb以及CStc进行数值计算得到监控区域关于故障类型t的预警系数YJt；通过存储模块获取到监控区域内关于预警类型t的预警阈值YJtd，将监控区域关于故障类型t的预警系数YJt与预警阈值YJtd进行比较并通过比较结果对监控区域内关于故障类型t是否存在故障风险进行判定。

作为本发明的一种优选实施方式，在步骤四中，将监控区域关于故障类型t的预警系数YJt与预警阈值YJtd进行比较的具体过程包括：若预警系数YJt小于预警阈值YJtd，则判定监控区域内关于故障类型t不存在故障风险，故障预测模块向预警处理平台发送故障t安全信号；若预警系数YJt大于等于预警阈值YJtd，则判定监控区域内关于故障类型t存在故障风险，故障预警模块向预警处理平台发送故障t危险信号，预警处理平台接收到故障t危险信号后将故障t危险信号发送至故障处理模块。

作为本发明的一种优选实施方式，在步骤五中，根据故障t危险信号调取对应的处理信号的具体过程包括：故障处理模块接收到故障t危险信号后将故障类型t发送至存储模块，并通过存储模块调取与故障类型t对应的处理措施，根据处理措施生成对应的处理信号并发送至预警处理平台，预警处理平台接收到处理信号后将处理信号发送至控制器。

作为本发明的一种优选实施方式，应用于智慧工厂生产环境预警处理系统当中，包括预警处理平台，所述预警处理平台通信连接有参数监控模块、参数统筹模块、故障预测模块、故障处理模块、存储模块以及处理器；

所述参数监控模块用于对智慧工厂的内部环境参数进行监控分析并将偏离分析结果通过预警处理平台发送至参数统筹模块；

所述参数统筹模块用于对智慧工厂的故障状态与监控数据进行统筹处理分析并对故障类型t的特征数据进行标记；

所述故障预测模块用于根据接收到的故障类型t与特征数据生成故障预测模型t，并通过故障预测模型t对监控区域内的故障类型t进行故障预测分析；

所述故障处理模块用于在故障类型t存在故障风险时调取对应的处理信号并发送至控制器。

本发明具备下述有益效果：

1、通过参数监控模块可以对工厂环境的各项参数进行监控分析，并定时进行偏离分析，对各项参数在一定时间内的偏离程度进行反馈，从而为环境参数的统筹分析提供数据支撑，提高工厂环境预警精度；

2、通过参数统筹模块可以对智慧工厂的故障状态与监控数据进行统筹处理分析，结合工厂的历史故障数据对故障类型进行统筹规划，并对故障出现时刻的监控参数异常程度进行分析，从而得出不同故障类型的特征数据，由特征数据构成故障类型的预警数据组，将环境参数与故障类型进行精细化匹配，提高环境预警精度；

3、通过故障预测模块可以根据故障类型t与特征数据生成故障预测模型t，从而为每一个故障类型提供对应的故障预测模型，采用故障类型对应的特征数据进行综合分析得到故障风险程度，然后针对不同故障类型设计对应的处理措施，提高工厂的加工环境安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一的系统框图；

图2为本发明实施例二的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

如图1所示，智慧工厂生产环境预警处理系统，包括预警处理平台，预警处理平台通信连接有参数监控模块、参数统筹模块、故障预测模块、故障处理模块、存储模块以及处理器。

参数监控模块用于对智慧工厂的内部环境参数进行监控分析：将智慧工厂的内部空间分割为若干个监控区域，将监控区域内的环境参数标记为监控数据i，i＝1，2，…，n，n为正整数，实时获取监控数据i的数值并标记为实数值SSi，通过存储模块获取到监控数据i的标准范围，对监控数据i定时进行偏离分析：将监控数据i标准范围的最大值与最小值的平均值标记为监控数据i的标准值BZi，将实数值SSi与标准值BZi的差值标记为监控数据i的偏数值PSi，将上一次偏离分析时间点至当前偏离分析时间点之间偏数值PSi的最大值标记为监控数据i的偏离值PLi；通过存储模块获取到监控数据i对应的偏离阈值PLid，将监控数据i的偏离值PLi与偏离阈值PLid进行比较：若偏离值PLi大于等于偏离阈值PLid，则判定监控数据i的偏离分析结果不合格，将对应监控数据i标记为异常数据；若偏离值PLi小于偏离阈值PLid，则判定监控数据i的偏离分析结果合格，将对应监控数据i标记为正常数据；将监控数据i的偏离分析结果发送至预警处理平台，预警处理平台接收到监控数据i的偏离分析结果后将监控数据i的偏离分析结果发送至参数统筹模块；对工厂环境的各项参数进行监控分析，并定时进行偏离分析，对各项参数在一定时间内的偏离程度进行反馈，从而为环境参数的统筹分析提供数据支撑，提高工厂环境预警精度。

参数统筹模块用于对智慧工厂的故障状态与监控数据进行统筹处理分析：对智慧工厂内部出现的故障进行统计并生成故障类型t，t＝1，2，…，m，m为正整数，将故障类型t对应的故障发生次数，将同一故障发生次数最多的故障标记为故障类型t的特征故障，获取特征故障每一次发生时刻前的监控数据i偏离分析结果，并将被标记为异常参数的监控数据i标记为故障类型t的标记数据，将标记次数不小于标记阈值的标记数据标记为故障类型t的特征数据，标记阈值由存储模块直接获取；将故障类型t与特征数据发送至预警处理平台，预警处理平台接收到故障类型t与特征数据后将故障类型t与特征数据发送至故障预测模块；对智慧工厂的故障状态与监控数据进行统筹处理分析，结合工厂的历史故障数据对故障类型进行统筹规划，并对故障出现时刻的监控参数异常程度进行分析，从而得出不同故障类型的特征数据，由特征数据构成故障类型的预警数据组，将环境参数与故障类型进行精细化匹配，提高环境预警精度。

故障预测模块用于根据接收到的故障类型t与特征数据生成故障预测模型t，故障预测模型t通过特征数据对故障类型t进行预测分析：将故障类型t对应的特征数据标记为参数A、参数B以及参数C，获取监控区域内对监控数据i进行偏离分析时的参数A、参数B以及参数C的数值并分别标记为CSta、CStb以及CStc，通过公式YJt＝α1*CSta+α2*CStb+α3*CStc得到监控区域关于故障类型t的预警系数YJt，预警系数是一个反映监控区域内关于故障类型t的风险程度的数值，预警系数的数值越大，则表示监控区域内关于故障类型t的风险程度越高；其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1；示例性的，故障类型为火灾时，通过参数统筹模块进行统筹分析后，输出的特征数据可能为空气温度值、氧气浓度值以及各类易燃气体浓度值，又一示例性的，故障类型为设备卡机时，通过参数统筹模块进行统筹分析后，输出的特征数据可能为温度值、灰尘浓度值；在以上示例中，温度值可能会造成火灾、设备卡机两种事故，因此现有技术中单纯针对温度进行监控时，无法在温度异常时对实际可能出现的故障类型进行预测。

通过存储模块获取到监控区域内关于预警类型t的预警阈值YJtd，将监控区域关于故障类型t的预警系数YJt与预警阈值YJtd进行比较：若预警系数YJt小于预警阈值YJtd，则判定监控区域内关于故障类型t不存在故障风险，故障预测模块向预警处理平台发送故障t安全信号；若预警系数YJt大于等于预警阈值YJtd，则判定监控区域内关于故障类型t存在故障风险，故障预警模块向预警处理平台发送故障t危险信号，预警处理平台接收到故障t危险信号后将故障t危险信号发送至故障处理模块；根据故障类型t与特征数据生成故障预测模型t，从而为每一个故障类型提供对应的故障预测模型，采用故障类型对应的特征数据进行综合分析得到故障风险程度，然后针对不同故障类型设计对应的处理措施，提高工厂的加工环境安全性。

故障处理模块接收到故障t危险信号后将故障类型t发送至存储模块，并通过存储模块调取与故障类型t对应的处理措施，根据处理措施生成对应的处理信号并发送至预警处理平台，预警处理平台接收到处理信号后将处理信号发送至控制器；示例性的，故障处理模块接收到火灾危险信号时，生成通风降温信号并将通风降温信号发送至控制器，控制器接收到通风降温信号后启动风机，对监控区域内部环境进行风冷降温；又一示例性的，故障处理模块接收到卡机危险信号时，生成喷淋降尘信号并发送至控制器，控制器接收到喷淋降尘信号后控制喷淋头的电磁阀开启，对监控区域内部环境进行喷淋降尘处理。

实施例二

如图2所示，智慧工厂生产环境预警处理方法，包括以下步骤：

步骤一：对智慧工厂的内部环境参数进行监控分析：将智慧工厂的内部空间分割为若干个监控区域，将监控区域内的环境参数标记为监控数据i，i＝1，2，…，n，n为正整数，实时获取监控数据i的数值并标记为实数值SSi，通过存储模块获取到监控数据i的标准范围，对监控数据i定时进行偏离分析；

步骤二：将监控数据i的偏离分析结果发送至预警处理平台，预警处理平台接收到监控数据i的偏离分析结果后将监控数据i的偏离分析结果发送至参数统筹模块；

步骤三：对智慧工厂的故障状态与监控数据进行统筹处理分析并对故障类型t的特征数据进行标记，将故障类型t与特征数据发送至预警处理平台，预警处理平台接收到故障类型t与特征数据后将故障类型t与特征数据发送至故障预测模块；

步骤四：根据故障类型t与特征数据生成故障预测模型t，故障预测模型t通过特征数据对故障类型t进行预测分析并生成故障t危险信号，向预警处理平台发送故障t危险信号，预警处理平台接收到故障t危险信号后将故障t危险信号发送至故障处理模块；

步骤五：根据故障t危险信号调取对应的处理信号并发送至控制器。

智慧工厂生产环境预警处理方法，工作时，对智慧工厂的内部环境参数进行监控分析：将智慧工厂的内部空间分割为若干个监控区域，将监控区域内的环境参数标记为监控数据，实时获取监控数据的数值并标记为实数值，通过存储模块获取到监控数据的标准范围，对监控数据定时进行偏离分析；将监控数据的偏离分析结果发送至预警处理平台，预警处理平台接收到监控数据的偏离分析结果后将监控数据的偏离分析结果发送至参数统筹模块；对智慧工厂的故障状态与监控数据进行统筹处理分析并对故障类型的特征数据进行标记，将故障类型与特征数据发送至预警处理平台，预警处理平台接收到故障类型与特征数据后将故障类型与特征数据发送至故障预测模块；根据故障类型与特征数据生成故障预测模型，故障预测模型t通过特征数据对故障类型进行预测分析并生成故障危险信号，向预警处理平台发送故障t危险信号，预警处理平台接收到故障危险信号后将故障危险信号发送至故障处理模块；

步骤五：根据故障危险信号调取对应的处理信号并发送至控制器。

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。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式YJt＝α1*CSta+α2*CStb+α3*CStc；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的预警系数；将设定的预警系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为5.47、3.65和2.14；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的预警系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如预警系数与参数A的数值的数值成正比。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.智慧工厂生产环境预警处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对智慧工厂的内部环境参数进行监控分析：将智慧工厂的内部空间分割为若干个监控区域，将监控区域内的环境参数标记为监控数据i，i＝1，2，…，n，n为正整数，实时获取监控数据i的数值并标记为实数值SSi，通过存储模块获取到监控数据i的标准范围，对监控数据i定时进行偏离分析；

步骤二：将监控数据i的偏离分析结果发送至预警处理平台，预警处理平台接收到监控数据i的偏离分析结果后将监控数据i的偏离分析结果发送至参数统筹模块；

步骤三：对智慧工厂的故障状态与监控数据进行统筹处理分析并对故障类型t的特征数据进行标记，将故障类型t与特征数据发送至预警处理平台，预警处理平台接收到故障类型t与特征数据后将故障类型t与特征数据发送至故障预测模块；

步骤四：根据故障类型t与特征数据生成故障预测模型t，故障预测模型t通过特征数据对故障类型t进行预测分析并生成故障t危险信号，向预警处理平台发送故障t危险信号，预警处理平台接收到故障t危险信号后将故障t危险信号发送至故障处理模块；

步骤五：根据故障t危险信号调取对应的处理信号并发送至控制器。

2.根据权利要求1所述的智慧工厂生产环境预警处理方法，其特征在于，在步骤一中，对监控数据i定时进行偏离分析的具体过程包括：将监控数据i标准范围的最大值与最小值的平均值标记为监控数据i的标准值BZi，将实数值SSi与标准值BZi的差值标记为监控数据i的偏数值PSi，将上一次偏离分析时间点至当前偏离分析时间点之间偏数值PSi的最大值标记为监控数据i的偏离值PLi；通过存储模块获取到监控数据i对应的偏离阈值PLid，将监控数据i的偏离值PLi与偏离阈值PLid进行比较并通过比较结果对监控数据的偏离分析结果是否合格进行判定。

3.根据权利要求2所述的智慧工厂生产环境预警处理方法，其特征在于，在步骤一中，将监控数据i的偏离值PLi与偏离阈值PLid进行比较的具体过程包括：若偏离值PLi大于等于偏离阈值PLid，则判定监控数据i的偏离分析结果不合格，将对应监控数据i标记为异常数据；若偏离值PLi小于偏离阈值PLid，则判定监控数据i的偏离分析结果合格，将对应监控数据i标记为正常数据。

4.根据权利要求1所述的智慧工厂生产环境预警处理方法，其特征在于，在步骤三中，对故障类型t的特征数据进行标记的具体过程包括：对智慧工厂内部出现的故障进行统计并生成故障类型t，t＝1，2，…，m，m为正整数，将故障类型t对应的故障发生次数，将同一故障发生次数最多的故障标记为故障类型t的特征故障，获取特征故障每一次发生时刻前的监控数据i偏离分析结果，并将被标记为异常参数的监控数据i标记为故障类型t的标记数据，将标记次数不小于标记阈值的标记数据标记为故障类型t的特征数据，标记阈值由存储模块直接获取。

5.根据权利要求1所述的智慧工厂生产环境预警处理方法，其特征在于，在步骤四中，故障预测模型t通过特征数据对故障类型t进行预测分析的具体过程包括：将故障类型t对应的特征数据标记为参数A、参数B以及参数C，获取监控区域内对监控数据i进行偏离分析时的参数A、参数B以及参数C的数值并分别标记为CSta、CStb以及CStc，通过对CSta、CStb以及CStc进行数值计算得到监控区域关于故障类型t的预警系数YJt；通过存储模块获取到监控区域内关于预警类型t的预警阈值YJtd，将监控区域关于故障类型t的预警系数YJt与预警阈值YJtd进行比较并通过比较结果对监控区域内关于故障类型t是否存在故障风险进行判定。

6.根据权利要求5所述的智慧工厂生产环境预警处理方法，其特征在于，在步骤四中，将监控区域关于故障类型t的预警系数YJt与预警阈值YJtd进行比较的具体过程包括：若预警系数YJt小于预警阈值YJtd，则判定监控区域内关于故障类型t不存在故障风险，故障预测模块向预警处理平台发送故障t安全信号；若预警系数YJt大于等于预警阈值YJtd，则判定监控区域内关于故障类型t存在故障风险，故障预警模块向预警处理平台发送故障t危险信号，预警处理平台接收到故障t危险信号后将故障t危险信号发送至故障处理模块。

7.根据权利要求1所述的智慧工厂生产环境预警处理方法，其特征在于，在步骤五中，根据故障t危险信号调取对应的处理信号的具体过程包括：故障处理模块接收到故障t危险信号后将故障类型t发送至存储模块，并通过存储模块调取与故障类型t对应的处理措施，根据处理措施生成对应的处理信号并发送至预警处理平台，预警处理平台接收到处理信号后将处理信号发送至控制器。

8.根据权利要求1-7任一项所述的智慧工厂生产环境预警处理方法，其特征在于，应用于智慧工厂生产环境预警处理系统当中，包括预警处理平台，所述预警处理平台通信连接有参数监控模块、参数统筹模块、故障预测模块、故障处理模块、存储模块以及处理器；

所述参数监控模块用于对智慧工厂的内部环境参数进行监控分析并将偏离分析结果通过预警处理平台发送至参数统筹模块；

所述参数统筹模块用于对智慧工厂的故障状态与监控数据进行统筹处理分析并对故障类型t的特征数据进行标记；

所述故障预测模块用于根据接收到的故障类型t与特征数据生成故障预测模型t，并通过故障预测模型t对监控区域内的故障类型t进行故障预测分析；

所述故障处理模块用于在故障类型t存在故障风险时调取对应的处理信号并发送至控制器。

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