CN117092578B - 一种基于数据采集处理的线束导通智能检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及线束导通检测技术领域,尤其涉及一种基于数据采集处理的线束导通智能检测系统,包括检测平台、运行自检单元、供电监管单元、反馈监管单元、融合评估单元、效率监管单元以及运维管理单元;本发明通过从点到面的方式对检测设备进行评估分析,即从点的角度分别对检测设备的运行特征、检测供电以及结果信息反馈预警三个维度进行评估分析,以保证线束导通检测的检测安全性和稳定性,同时降低运行特征、检测供电以及结果信息反馈预警对线束导通检测的影响,而通过信息反馈的方式对检测设备进行数据整合,即从面的角度对检测设备的数据进行分析,以保证检测设备对线束导通检测的工作效率和检测稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及线束导通检测技术领域,尤其涉及一种基于数据采集处理的线束导通智能检测系统。
背景技术
线束导通检测是一种用于测试线束(也称为线束组装)的方法,用于确保线束中的电线或导线之间的连接是正确的,检测过程通常使用导通测试仪或多米特来进行,通过将电流通过线束的电线或导线并检测是否有电流流动来判断导通情况;
线束导通是指线束中的导线能够传导电流的能力,线束通常由多根导线组成,这些导线通过绝缘材料隔离并捆绑在一起形成线束,当电流通过线束中的导线时,导线之间必须具有良好的电导性,以确保电流能够顺利传输,但是,现有的线束导通检测设备在进行检测时,无法对检测设备的运行特征、检测供电电源监管以及结果信息反馈监管进行有效评估,进而对检测结果造成干扰,降低检测结果的准确性,不利于检测设备的管理合理性,且无法根据检测设备的检测效率对检测设备进行管控力度调整和人员管理,进而影响检测设备的检测效率和检测稳定性;
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数据采集处理的线束导通智能检测系统,去解决上述提出的技术缺陷,本发明通过从点到面的方式对检测设备进行评估分析,即从点的角度分别对检测设备的运行特征、检测供电以及结果信息反馈预警三个维度进行评估分析,以保证线束导通检测的检测安全性和稳定性,同时降低运行特征、检测供电以及结果信息反馈预警对线束导通检测的影响,而通过信息反馈的方式对检测设备进行数据整合,即从面的角度对检测设备的数据进行分析,以判断检测设备对线束导通检测的整体安全性是否达标,以便合理的更换或维护检测设备,以保证检测设备对线束导通检测的工作效率和检测稳定性。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:一种基于数据采集处理的线束导通智能检测系统,包括检测平台、运行自检单元、供电监管单元、反馈监管单元、融合评估单元、效率监管单元以及运维管理单元;
当检测平台生成运管指令后,立即将运管指令发送至运行自检单元、供电监管单元以及反馈监管单元,运行自检单元在接收到运管指令后,立即采集检测设备的运行特征数据,运行特征数据包括表现特征值和内变风险值,并对运行特征数据进行检测有效自检评估分析,将得到的运行有效跨度值发送至融合评估单元,将得到的风险信号经融合评估单元发送至运维管理单元;
供电监管单元在接收到运管指令后,立即采集检测设备检测时的供电数据,供电数据包括电源风险值和供给稳定值,并对供电数据进行检测供给监管预警操作,将得到的失衡信号经融合评估单元发送至运维管理单元;
反馈监管单元在接收到运管指令后,立即采集检测设备的工作数据,工作数据包括反馈异常值和传输阻碍值,并对工作数据进行检测影响评估分析,将得到的预警信号经融合评估单元发送至运维管理单元;
融合评估单元在接收到运行有效跨度值后,立即采集检测设备的参数数据,参数数据包括设备值和管理值,并对参数数值进行检测安全整合评估分析,将得到的正常信号发送至效率监管单元,将得到的干扰信号发送至运维管理单元;
效率监管单元在接收到正常信号后,立即采集检测设备的效率数据,效率数据表示检测效率值,并对效率数据进行检测管理评估分析,将得到的一级管理信号、二级管理信号以及三级管理信号经融合评估单元发送至运维管理单元。
优选的,所述运行自检单元的检测有效自检评估分析过程如下:
S1:采集到检测设备开始运行时刻到结束运行时刻之间的时长,并将其标记为时间阈值,将时间阈值划分为i个子时间段,i为大于零的自然数,获取到各个子时间段内检测设备的表现特征值,表示特征值表示异响均值超出预设异响均值阈值的部分、振动幅度均值超出预设振动幅度均值阈值的部分以及显示面板信息抖动的间隔时长均值超出预设间隔时长均值阈值的部分所对应数值的和值;
S2:获取到各个子时间段内检测设备的内变风险值,内变风险值表示检测设备内部的环境温度增长速率超出预设环境温度增长速率阈值的部分与温度扩散值经数据归一化处理后得到的积值,温度扩散值表示子时间段内检测设备的单位时间通风量小于预设单位时间通风量阈值的部分,将表现特征值和内变风险值分别标号为BTi和NBi;
S3:根据公式得到各个子时间段内的运行有效评估系数Yi,以此构建运行有效评估系数Yi的集合A,获取到集合A中的最大子集和最小子集,并将集合A中的最大子集和最小子集之间的差值标记为运行有效跨度值,并将运行有效跨度值与其内部录入存储的预设运行有效跨度值阈值进行比对分析:
若运行有效跨度值与预设运行有效跨度值阈值之间的比值小于1,则不生成任何信号;
若运行有效跨度值与预设运行有效跨度值阈值之间的比值大于等于1,则生成风险信号。
优选的,所述供电监管单元的检测供给监管预警操作过程如下:
T1:获取到各个子时间段内检测设备检测时的电源风险值,电源风险值表示检测供电电源的电压和电流波动次数的和值与电压波动间隔时长均值经数据归一化处理后得到的积值,进而获取到相连两个子时间段内电源风险值之间的差值,并将相连两个子时间段内电源风险值之间差值的均值标记电力干扰值;
T2:获取到各个子时间段内检测设备检测时的供给稳定值,供给稳定值表示供电电源的干扰数据所对应数值超出预设阈值所对应的个数,干扰数据包括温度干扰值、电磁干扰均值,以子时间段的个数为X轴,以供给稳定值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制供给稳定值曲线,同时在该坐标系中绘制预设供给稳定值阈值曲线,进而获取到供给稳定值曲线与预设供给稳定值阈值曲线首次相交所对应时长,并将其标记为干扰风险时长,将电力干扰值和干扰风险时长与其内部录入存储的预设电力干扰值阈值和预设干扰风险时长阈值进行比对分析:
若电力干扰值小于预设电力干扰值阈值,且干扰风险时长大于预设干扰风险时长阈值,则不生成任何信号;
若电力干扰值大于等于预设电力干扰值阈值,或干扰风险时长小于等于预设干扰风险时长阈值,则生成失衡信号。
优选的,所述反馈监管单元的检测影响评估分析过程如下:
TT1:获取到各个子时间段内检测设备的反馈异常值,反馈异常值表示检测设备的显示面板反馈信息画面特征图像的缺失面积与显示面板总面积之比,以子时间段的个数为X轴,以反馈异常值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制反馈异常值曲线,进而获取到反馈异常值曲线变化趋势值,并将其标记为反馈风险值;
TT2:获取到各个子时间段内检测设备的传输阻碍值,传输阻碍值表示线束导通检测开始时刻到结果反馈结束时刻之间时长的最大值和最小值之间的差值,并将传输阻碍值与预设传输阻碍值阈值进行比对分析,若传输阻碍值大于预设传输阻碍值阈值,则将传输阻碍值大于预设传输阻碍值阈值所对应子时间段的个数标记传输倍率值,将反馈风险值和传输倍率值与其内部录入存储的预设反馈风险值阈值和预设传输倍率值阈值进行比对分析:
若反馈风险值小于预设反馈风险值阈值,且传输倍率值小于预设传输倍率值阈值,则不生成任何信号;
若反馈风险值大于等于预设反馈风险值阈值,或传输倍率值大于等于预设传输倍率值阈值,则生成预警信号。
优选的,所述融合评估单元的检测安全整合评估分析过程如下:
SS1:获取到时间阈值内检测设备的设备值,设备值表示投入使用时长与故障间隔时长均值经数据归一化处理后得到的比值,同时获取到时间阈值内检测设备的管理值,管理值表示维护次数与相连维护次数之间时长的均值所对应数值相乘得到的值,并将设备值和管理值分别标号为SB和SG;
SS2:从供电监管单元中调取电力干扰值和干扰风险时长,从反馈监管单元中调取反馈风险值和传输倍率值,进而将电力干扰值、干扰风险时长、反馈风险值以及传输倍率值分别标号为DG、GF、FF以及CB;
SS3:根据公式得到检测风险评估系数,其中,f1、f2、f3、f4、f5以及f6分别为设备值、管理值、电力干扰值、干扰风险时长、反馈风险值以及传输倍率值的预设权重因子系数,f1、f2、f3、f4、f5以及f6均为大于零的正数,f7为预设补偿因子系数,取值为1.182,JA为检测风险评估系数,并将检测风险评估系数JA与其内部录入存储的预设检测风险评估系数阈值进行比对分析:
若检测风险评估系数JA小于预设检测风险评估系数阈值,则生成正常信号;
若检测风险评估系数JA大于等于预设检测风险评估系数阈值,则生成干扰信号。
优选的,所述效率监管单元的检测管理评估分析过程如下:
获取到各个子时间段内检测设备的检测效率值,以子时间段的个数为X轴,以检测效率值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制检测效率值曲线,同时在该坐标系中绘制检测效率值阈值曲线,进而获取到检测效率值曲线中点位于检测效率值阈值曲线下方点的个数,并将其标记为异常点,进而获取到异常点与检测效率值曲线中总点数之比,并将异常点与检测效率值曲线中总点数之比标记为检测受阻值,并将检测受阻值与存储的预设检测受阻值阈值进行比对分析,若检测受阻值大于预设检测受阻值阈值,则将检测受阻值大于预设检测受阻值阈值的部分标记为效率调控值,并将效率调控值与其内部录入存储的预设效率调控值区间进行比对分析:
若效率调控值大于预设效率调控值区间中的最大值,则生成一级管理信号;
若效率调控值属于预设效率调控值区间,则生成二级管理信号;
若效率调控值小于预设效率调控值区间中的最小值,则生成三级管理信号。
本发明的有益效果如下:
(1)本发明通过从点到面的方式对检测设备进行评估分析,即从点的角度分别对检测设备的运行特征、检测供电以及结果信息反馈预警三个维度进行评估分析,以保证线束导通检测的检测安全性和稳定性,同时降低运行特征、检测供电以及结果信息反馈预警对线束导通检测的影响,而通过信息反馈的方式对检测设备进行数据整合,即从面的角度对检测设备的数据进行分析,以判断检测设备对线束导通检测的整体安全性是否达标,以便合理的更换或维护检测设备,以保证检测设备对线束导通检测的工作效率和检测稳定性;
(2)本发明通过递进式和信息反馈的方式对检测设备进行检测管理评估分析,以判断线束导通检测效率和进度是否达标,以便合理的对检测设备进行管理和调整,以保证线束导通检测进度和检测效率,且根据不同管理等级提高对检测设备的运行监管力度,同时对检测人员进行合理调配。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1是本发明系统流程框图;
图2是本发明局部分析参考图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:
请参阅图1至图2所示,本发明为一种基于数据采集处理的线束导通智能检测系统,包括检测平台、运行自检单元、供电监管单元、反馈监管单元、融合评估单元、效率监管单元以及运维管理单元,检测平台与运行自检单元、供电监管单元以及反馈监管单元均呈单向通讯连接,运行自检单元、供电监管单元以及反馈监管单元均与融合评估单元呈单向通讯连接,融合评估单元与运维管理单元呈单向通讯连接,融合评估单元与效率监管单元呈双向通讯连接;
当检测平台生成运管指令后,立即将运管指令发送至运行自检单元、供电监管单元以及反馈监管单元,运行自检单元在接收到运管指令后,立即采集检测设备的运行特征数据,运行特征数据包括表现特征值和内变风险值,并对运行特征数据进行检测有效自检评估分析,以判断检测设备是否正常运行和线束导通检测结果是否有效,进而有助于提高检测设备监管预警效果和检测有效性,具体的检测有效自检评估分析过程如下:
采集到检测设备开始运行时刻到结束运行时刻之间的时长,并将其标记为时间阈值,将时间阈值划分为i个子时间段,i为大于零的自然数,获取到各个子时间段内检测设备的表现特征值,表示特征值表示异响均值超出预设异响均值阈值的部分、振动幅度均值超出预设振动幅度均值阈值的部分以及显示面板信息抖动的间隔时长均值超出预设间隔时长均值阈值的部分所对应数值的和值;
获取到各个子时间段内检测设备的内变风险值,内变风险值表示检测设备内部的环境温度增长速率超出预设环境温度增长速率阈值的部分与温度扩散值经数据归一化处理后得到的积值,温度扩散值表示子时间段内检测设备的单位时间通风量小于预设单位时间通风量阈值的部分,将表现特征值和内变风险值分别标号为BTi和NBi,需要说明的是,内变风险值NBi的数值越大,则检测设备异常风险越大,表现特征值BTi是一个反映设备运行状态的影响参数;
根据公式得到各个子时间段内的运行有效评估系数,其中,a1和a2分别为表现特征值和内变风险值的预设比例因子系数,比例因子系数用于修正各项参数在公式计算过程中出现的偏差,从而使得计算结果更加准确,a1和a2均为大于零的正数,a3为预设容错因子系数,取值为1.119,Yi为各个子时间段内的运行有效评估系数,以此构建运行有效评估系数Yi的集合A,获取到集合A中的最大子集和最小子集,并将集合A中的最大子集和最小子集之间的差值标记为运行有效跨度值,将运行有效跨度值发送至融合评估单元,并将运行有效跨度值与其内部录入存储的预设运行有效跨度值阈值进行比对分析:
若运行有效跨度值与预设运行有效跨度值阈值之间的比值小于1,则不生成任何信号;
若运行有效跨度值与预设运行有效跨度值阈值之间的比值大于等于1,则生成风险信号,并将风险信号经融合评估单元发送至运维管理单元,运维管理单元在接收到风险信号后,立即做出风险信号所对应的预设预警操作,以便提醒操作人员及时的对检测设备进行维护管理,以保证检测设备的正常运行和线束导通检测结果的有效性,同时有助于提高检测设备监管预警效果;
供电监管单元在接收到运管指令后,立即采集检测设备检测时的供电数据,供电数据包括电源风险值和供给稳定值,并对供电数据进行检测供给监管预警操作,以判断线束导通检测供电是否正常,以保证线束导通检测的正常进行,具体的检测供给监管预警操作过程如下:
获取到各个子时间段内检测设备检测时的电源风险值,电源风险值表示检测供电电源的电压和电流波动次数的和值与电压波动间隔时长均值经数据归一化处理后得到的积值,进而获取到相连两个子时间段内电源风险值之间的差值,并将相连两个子时间段内电源风险值之间差值的均值标记电力干扰值,需要说明的是,电力干扰值的数值越大,则线束导通检测供电稳定异常风险越大;
获取到各个子时间段内检测设备检测时的供给稳定值,供给稳定值表示供电电源的干扰数据所对应数值超出预设阈值所对应的个数,干扰数据包括温度干扰值、电磁干扰均值等,以子时间段的个数为X轴,以供给稳定值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制供给稳定值曲线,同时在该坐标系中绘制预设供给稳定值阈值曲线,进而获取到供给稳定值曲线与预设供给稳定值阈值曲线首次相交所对应时长,并将其标记为干扰风险时长,需要说明的是,干扰风险时长的数值越大,则线束导通检测供电稳定异常风险越小;
将电力干扰值和干扰风险时长与其内部录入存储的预设电力干扰值阈值和预设干扰风险时长阈值进行比对分析:
若电力干扰值小于预设电力干扰值阈值,且干扰风险时长大于预设干扰风险时长阈值,则不生成任何信号;
若电力干扰值大于等于预设电力干扰值阈值,或干扰风险时长小于等于预设干扰风险时长阈值,则生成失衡信号,并将失衡信号经融合评估单元发送至运维管理单元,运维管理单元在接收到失衡信号后,立即显示失衡信号所对应的预设预警文字,以便提醒操作人员及时的对线束导通检测供电电源进行管理,以保证线束导通检测供电电源供电的稳定性,进而有助于提高线束导通检测的稳定性和检测效率,同时提高线束导通检测结果的精准性。
实施例二:
反馈监管单元在接收到运管指令后,立即采集检测设备的工作数据,工作数据包括反馈异常值和传输阻碍值,并对工作数据进行检测影响评估分析,了解检测结果信息反馈对线束导通检测效率和进度的影响情况,以便及时的对检测设备进行优化处理,以保证结果信息反馈效率和准确性,具体的检测影响评估分析过程如下:
获取到各个子时间段内检测设备的反馈异常值,反馈异常值表示检测设备的显示面板反馈信息画面特征图像的缺失面积与显示面板总面积之比,以子时间段的个数为X轴,以反馈异常值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制反馈异常值曲线,进而获取到反馈异常值曲线变化趋势值,并将其标记为反馈风险值,需要说明的是,反馈风险值的数值越大,则检测设备的检测效率和进度变慢风险越大;
获取到各个子时间段内检测设备的传输阻碍值,传输阻碍值表示线束导通检测开始时刻到结果反馈结束时刻之间时长的最大值和最小值之间的差值,并将传输阻碍值与预设传输阻碍值阈值进行比对分析,若传输阻碍值大于预设传输阻碍值阈值,则将传输阻碍值大于预设传输阻碍值阈值所对应子时间段的个数标记传输倍率值,需要说明的是,传输倍率值的数值越大,则检测设备的检测效率和进度变慢风险越大;
将反馈风险值和传输倍率值与其内部录入存储的预设反馈风险值阈值和预设传输倍率值阈值进行比对分析:
若反馈风险值小于预设反馈风险值阈值,且传输倍率值小于预设传输倍率值阈值,则不生成任何信号;
若反馈风险值大于等于预设反馈风险值阈值,或传输倍率值大于等于预设传输倍率值阈值,则生成预警信号,并将预警信号经融合评估单元发送至运维管理单元,运维管理单元在接收到预警信号后,立即播放预警信号所对应的预设预警语音,以便及时的对检测设备信息反馈机构进行优化处理,以保证结果信息反馈效率和准确性,以降低检测设备信息反馈机构对线束导通检测效率和进度的影响;
融合评估单元在接收到运行有效跨度值后,立即采集检测设备的参数数据,参数数据包括设备值和管理值,并对参数数值进行检测安全整合评估分析,以判断检测设备对线束导通检测的整体安全性是否达标,以便合理的更换或维护检测设备,以保证检测设备对线束导通检测的工作效率,具体的检测安全整合评估分析过程如下:
获取到时间阈值内检测设备的设备值,设备值表示投入使用时长与故障间隔时长均值经数据归一化处理后得到的比值,同时获取到时间阈值内检测设备的管理值,管理值表示维护次数与相连维护次数之间时长的均值所对应数值相乘得到的值,并将设备值和管理值分别标号为SB和SG,需要说明的是,设备值SB和管理值SG是两个反映检测设备自身状态的影响参数;
从供电监管单元中调取电力干扰值和干扰风险时长,从反馈监管单元中调取反馈风险值和传输倍率值,进而将电力干扰值、干扰风险时长、反馈风险值以及传输倍率值分别标号为DG、GF、FF以及CB;
根据公式得到检测风险评估系数,其中,f1、f2、f3、f4、f5以及f6分别为设备值、管理值、电力干扰值、干扰风险时长、反馈风险值以及传输倍率值的预设权重因子系数,f1、f2、f3、f4、f5以及f6均为大于零的正数,f7为预设补偿因子系数,取值为1.182,JA为检测风险评估系数,并将检测风险评估系数JA与其内部录入存储的预设检测风险评估系数阈值进行比对分析:
若检测风险评估系数JA小于预设检测风险评估系数阈值,则生成正常信号,并将正常信号发送至效率监管单元;
若检测风险评估系数JA大于等于预设检测风险评估系数阈值,则生成干扰信号,并将干扰信号发送至运维管理单元,运维管理单元在接收到干扰信号后,立即播放干扰信号所对应的预设预警语音,以便整体对检测设备进行管理,以保检测设备的检测效率和检测稳定性;
效率监管单元在接收到正常信号后,立即采集检测设备的效率数据,效率数据表示检测效率值,并对效率数据进行检测管理评估分析,以判断线束导通检测效率和进度是否达标,以便合理的对检测设备进行管理和调整,以保证线束导通检测进度和检测效率,具体的检测管理评估分析过程如下:
获取到各个子时间段内检测设备的检测效率值,以子时间段的个数为X轴,以检测效率值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制检测效率值曲线,同时在该坐标系中绘制检测效率值阈值曲线,进而获取到检测效率值曲线中点位于检测效率值阈值曲线下方点的个数,并将其标记为异常点,进而获取到异常点与检测效率值曲线中总点数之比,并将异常点与检测效率值曲线中总点数之比标记为检测受阻值,并将检测受阻值与存储的预设检测受阻值阈值进行比对分析,若检测受阻值大于预设检测受阻值阈值,则将检测受阻值大于预设检测受阻值阈值的部分标记为效率调控值,并将效率调控值与其内部录入存储的预设效率调控值区间进行比对分析:
若效率调控值大于预设效率调控值区间中的最大值,则生成一级管理信号;
若效率调控值属于预设效率调控值区间,则生成二级管理信号;
若效率调控值小于预设效率调控值区间中的最小值,则生成三级管理信号,其中,一级管理信号、二级管理信号以及三级管理信号所对应的管理程度依次降低,并将一级管理信号、二级管理信号以及三级管理信号经融合评估单元发送至运维管理单元,运维管理单元在接收到一级管理信号、二级管理信号以及三级管理信号后,立即显示一级管理信号、二级管理信号以及三级管理信号所对应的预设预警文字,以提高对检测设备的运行监管力度,同时对检测人员进行合理调配,以保证检测设备的检测效率,同时有助于合理的调控检测设备的管控力度;
综上所述,本发明通过从点到面的方式对检测设备进行评估分析,即从点的角度分别对检测设备的运行特征、检测供电以及结果信息反馈预警三个维度进行评估分析,以保证线束导通检测的检测安全性和稳定性,同时降低运行特征、检测供电以及结果信息反馈预警对线束导通检测的影响,而通过信息反馈的方式对检测设备进行数据整合,即从面的角度对检测设备的数据进行分析,以判断检测设备对线束导通检测的整体安全性是否达标,以便合理的更换或维护检测设备,以保证检测设备对线束导通检测的工作效率和检测稳定性,此外,通过递进式和信息反馈的方式对检测设备进行检测管理评估分析,以判断线束导通检测效率和进度是否达标,以便合理的对检测设备进行管理和调整,以保证线束导通检测进度和检测效率,且根据不同管理等级提高对检测设备的运行监管力度,同时对检测人员进行合理调配。
阈值的大小的设定是为了便于比较,关于阈值的大小,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设定基数数量;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
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,以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于数据采集处理的线束导通智能检测系统,其特征在于,包括检测平台、运行自检单元、供电监管单元、反馈监管单元、融合评估单元、效率监管单元以及运维管理单元;
当检测平台生成运管指令后,立即将运管指令发送至运行自检单元、供电监管单元以及反馈监管单元,运行自检单元在接收到运管指令后,立即采集检测设备的运行特征数据,运行特征数据包括表现特征值和内变风险值,并对运行特征数据进行检测有效自检评估分析,将得到的运行有效跨度值发送至融合评估单元,将得到的风险信号经融合评估单元发送至运维管理单元;
供电监管单元在接收到运管指令后,立即采集检测设备检测时的供电数据,供电数据包括电源风险值和供给稳定值,并对供电数据进行检测供给监管预警操作,将得到的失衡信号经融合评估单元发送至运维管理单元;
反馈监管单元在接收到运管指令后,立即采集检测设备的工作数据,工作数据包括反馈异常值和传输阻碍值,并对工作数据进行检测影响评估分析,将得到的预警信号经融合评估单元发送至运维管理单元;
融合评估单元在接收到运行有效跨度值后,立即采集检测设备的参数数据,参数数据包括设备值和管理值,并对参数数值进行检测安全整合评估分析,将得到的正常信号发送至效率监管单元,将得到的干扰信号发送至运维管理单元;
效率监管单元在接收到正常信号后,立即采集检测设备的效率数据,效率数据表示检测效率值,并对效率数据进行检测管理评估分析,将得到的一级管理信号、二级管理信号以及三级管理信号经融合评估单元发送至运维管理单元;
所述运行自检单元的检测有效自检评估分析过程如下:
S1:采集到检测设备开始运行时刻到结束运行时刻之间的时长,并将其标记为时间阈值,将时间阈值划分为i个子时间段,i为大于零的自然数,获取到各个子时间段内检测设备的表现特征值,表示特征值表示异响均值超出预设异响均值阈值的部分、振动幅度均值超出预设振动幅度均值阈值的部分以及显示面板信息抖动的间隔时长均值超出预设间隔时长均值阈值的部分所对应数值的和值;
S2:获取到各个子时间段内检测设备的内变风险值,内变风险值表示检测设备内部的环境温度增长速率超出预设环境温度增长速率阈值的部分与温度扩散值经数据归一化处理后得到的积值,温度扩散值表示子时间段内检测设备的单位时间通风量小于预设单位时间通风量阈值的部分,将表现特征值和内变风险值分别标号为BTi和NBi;
S3:根据公式得到各个子时间段内的运行有效评估系数Yi,其中,a1和a2分别为表现特征值和内变风险值的预设比例因子系数,a1和a2均为大于零的正数,a3为预设容错因子系数,取值为1.119,以此构建运行有效评估系数Yi的集合A,获取到集合A中的最大子集和最小子集,并将集合A中的最大子集和最小子集之间的差值标记为运行有效跨度值,并将运行有效跨度值与其内部录入存储的预设运行有效跨度值阈值进行比对分析:
若运行有效跨度值与预设运行有效跨度值阈值之间的比值小于1,则不生成任何信号;
若运行有效跨度值与预设运行有效跨度值阈值之间的比值大于等于1,则生成风险信号;
所述供电监管单元的检测供给监管预警操作过程如下:
T1:获取到各个子时间段内检测设备检测时的电源风险值,电源风险值表示检测供电电源的电压和电流波动次数的和值与电压波动间隔时长均值经数据归一化处理后得到的积值,进而获取到相连两个子时间段内电源风险值之间的差值,并将相连两个子时间段内电源风险值之间差值的均值标记电力干扰值;
T2:获取到各个子时间段内检测设备检测时的供给稳定值,供给稳定值表示供电电源的干扰数据所对应数值超出预设阈值所对应的个数,干扰数据包括温度干扰值、电磁干扰均值,以子时间段的个数为X轴,以供给稳定值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制供给稳定值曲线,同时在该坐标系中绘制预设供给稳定值阈值曲线,进而获取到供给稳定值曲线与预设供给稳定值阈值曲线首次相交所对应时长,并将其标记为干扰风险时长,将电力干扰值和干扰风险时长与其内部录入存储的预设电力干扰值阈值和预设干扰风险时长阈值进行比对分析:
若电力干扰值小于预设电力干扰值阈值,且干扰风险时长大于预设干扰风险时长阈值,则不生成任何信号;
若电力干扰值大于等于预设电力干扰值阈值,或干扰风险时长小于等于预设干扰风险时长阈值,则生成失衡信号;
所述反馈监管单元的检测影响评估分析过程如下:
TT1:获取到各个子时间段内检测设备的反馈异常值,反馈异常值表示检测设备的显示面板反馈信息画面特征图像的缺失面积与显示面板总面积之比,以子时间段的个数为X轴,以反馈异常值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制反馈异常值曲线,进而获取到反馈异常值曲线变化趋势值,并将其标记为反馈风险值;
TT2:获取到各个子时间段内检测设备的传输阻碍值,传输阻碍值表示线束导通检测开始时刻到结果反馈结束时刻之间时长的最大值和最小值之间的差值,并将传输阻碍值与预设传输阻碍值阈值进行比对分析,若传输阻碍值大于预设传输阻碍值阈值,则将传输阻碍值大于预设传输阻碍值阈值所对应子时间段的个数标记传输倍率值,将反馈风险值和传输倍率值与其内部录入存储的预设反馈风险值阈值和预设传输倍率值阈值进行比对分析:
若反馈风险值小于预设反馈风险值阈值,且传输倍率值小于预设传输倍率值阈值,则不生成任何信号;
若反馈风险值大于等于预设反馈风险值阈值,或传输倍率值大于等于预设传输倍率值阈值,则生成预警信号;
所述融合评估单元的检测安全整合评估分析过程如下:
SS1:获取到时间阈值内检测设备的设备值,设备值表示投入使用时长与故障间隔时长均值经数据归一化处理后得到的比值,同时获取到时间阈值内检测设备的管理值,管理值表示维护次数与相连维护次数之间时长的均值所对应数值相乘得到的值,并将设备值和管理值分别标号为SB和SG;
SS2:从供电监管单元中调取电力干扰值和干扰风险时长,从反馈监管单元中调取反馈风险值和传输倍率值,进而将电力干扰值、干扰风险时长、反馈风险值以及传输倍率值分别标号为DG、GF、FF以及CB;
SS3:根据公式得到检测风险评估系数,其中,f1、f2、f3、f4、f5以及f6分别为设备值、管理值、电力干扰值、干扰风险时长、反馈风险值以及传输倍率值的预设权重因子系数,f1、f2、f3、f4、f5以及f6均为大于零的正数,f7为预设补偿因子系数,取值为1.182,JA为检测风险评估系数,并将检测风险评估系数JA与其内部录入存储的预设检测风险评估系数阈值进行比对分析:
若检测风险评估系数JA小于预设检测风险评估系数阈值,则生成正常信号;
若检测风险评估系数JA大于等于预设检测风险评估系数阈值,则生成干扰信号;
所述效率监管单元的检测管理评估分析过程如下:
获取到各个子时间段内检测设备的检测效率值,以子时间段的个数为X轴,以检测效率值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制检测效率值曲线,同时在该坐标系中绘制检测效率值阈值曲线,进而获取到检测效率值曲线中点位于检测效率值阈值曲线下方点的个数,并将其标记为异常点,进而获取到异常点与检测效率值曲线中总点数之比,并将异常点与检测效率值曲线中总点数之比标记为检测受阻值,并将检测受阻值与存储的预设检测受阻值阈值进行比对分析,若检测受阻值大于预设检测受阻值阈值,则将检测受阻值大于预设检测受阻值阈值的部分标记为效率调控值,并将效率调控值与其内部录入存储的预设效率调控值区间进行比对分析:
若效率调控值大于预设效率调控值区间中的最大值,则生成一级管理信号;
若效率调控值属于预设效率调控值区间,则生成二级管理信号;
若效率调控值小于预设效率调控值区间中的最小值,则生成三级管理信号。
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Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117268455B (zh) * | 2023-11-22 | 2024-01-26 | 河北建设集团股份有限公司 | 一种工程建筑施工质量检测设备的监测系统 |
CN117395590B (zh) * | 2023-12-11 | 2024-02-27 | 常州新思达智能科技有限公司 | 一种电机动铁芯自动化装配系统 |
CN117471227B (zh) * | 2023-12-27 | 2024-03-15 | 深圳信测标准技术服务股份有限公司 | 汽车线束参数性能测试方法及测试系统 |
CN117689372A (zh) * | 2024-01-31 | 2024-03-12 | 西电济南变压器股份有限公司 | 一种适用于变压器的运行状态分析系统及方法 |
Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0049235A1 (fr) * | 1980-09-25 | 1982-04-07 | CONSTRUCTIONS ELECTRIQUES ET ELECTRONIQUES en abrégé, C.E.T. Société Anonyme | Procédé de détection de perturbations d'une tension électrique alternative provoquant la commutation de l'utilisation vers une autre source de courant |
KR102220027B1 (ko) * | 2020-08-03 | 2021-02-24 | 이효배 | 사업장 안전관리수준 평가 시스템 |
CN114169036A (zh) * | 2021-09-06 | 2022-03-11 | 东南大学 | 一种大跨度桥梁风振响应预警系统和方法 |
CN114280433A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-04-05 | 西南交通大学 | 一种基于放大电路的变压器套管局部放电风险评估方法 |
CN114418384A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-04-29 | 浙江泰仑电力集团有限责任公司 | 一种充电桩待机功耗和检修成本优化方法 |
CA3113745A1 (en) * | 2020-11-05 | 2022-05-05 | GRID20/20, Inc. | Fire mitigation and downed conductor detection systems and methods |
CN114665597A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-06-24 | 北京国能国源能源科技有限公司 | 一种智能供电系统 |
CN115910064A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-04-04 | 北京惠朗时代科技有限公司 | 一种带有语音识别功能的智能保险柜安全监管系统 |
CN115977855A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-04-18 | 国家电投集团江西电力有限公司江口水电厂 | 一种基于人工智能的水电站故障诊断系统 |
CN116205638A (zh) * | 2023-05-04 | 2023-06-02 | 深圳市锂谷科技有限公司 | 一种基于bms的工商业能源管理系统及其管理方法 |
CN116227788A (zh) * | 2023-03-09 | 2023-06-06 | 广西电网有限责任公司钦州供电局 | 变电站电力设备故障诊断评估方法及系统 |
CN116291728A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-06-23 | 安徽理工大学 | 基于大数据的煤矿风井掉电监测预警系统 |
CN116365711A (zh) * | 2023-04-13 | 2023-06-30 | 明峰医疗系统股份有限公司 | 一种基于物联网的车载方舱供配电智能监测系统 |
CN116483010A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-25 | 合肥元贞电力科技股份有限公司 | 一种电力控制柜安全运行监管预警系统 |
CN116517860A (zh) * | 2023-04-19 | 2023-08-01 | 淮沪煤电有限公司丁集煤矿 | 基于数据分析的通风机故障预警系统 |
CN116579615A (zh) * | 2023-06-12 | 2023-08-11 | 海南省林业科学研究院(海南省红树林研究院) | 一种基于无人机遥感的植被覆盖监测系统 |
CN116664113A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-08-29 | 山东维点技术有限公司 | 一种面向电力计量标准化作业的智能安全监管系统 |
CN116832285A (zh) * | 2023-09-01 | 2023-10-03 | 吉林大学 | 基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统 |
CN116859857A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-10-10 | 安徽中恒电喷系统有限公司 | 基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统 |
CN116865817A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-10-10 | 长江水利委员会水文局 | 一种基于数据分析的水文通讯用电台干扰预警系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7136772B2 (en) * | 2002-11-08 | 2006-11-14 | Avago Technologies Fiber Ip (Singapore) Pte. Ltd. | Monitoring system for a communications network |
-
2023
- 2023-10-18 CN CN202311347953.0A patent/CN117092578B/zh active Active
Patent Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0049235A1 (fr) * | 1980-09-25 | 1982-04-07 | CONSTRUCTIONS ELECTRIQUES ET ELECTRONIQUES en abrégé, C.E.T. Société Anonyme | Procédé de détection de perturbations d'une tension électrique alternative provoquant la commutation de l'utilisation vers une autre source de courant |
KR102220027B1 (ko) * | 2020-08-03 | 2021-02-24 | 이효배 | 사업장 안전관리수준 평가 시스템 |
CA3113745A1 (en) * | 2020-11-05 | 2022-05-05 | GRID20/20, Inc. | Fire mitigation and downed conductor detection systems and methods |
CN114169036A (zh) * | 2021-09-06 | 2022-03-11 | 东南大学 | 一种大跨度桥梁风振响应预警系统和方法 |
CN114280433A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-04-05 | 西南交通大学 | 一种基于放大电路的变压器套管局部放电风险评估方法 |
CN114418384A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-04-29 | 浙江泰仑电力集团有限责任公司 | 一种充电桩待机功耗和检修成本优化方法 |
CN114665597A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-06-24 | 北京国能国源能源科技有限公司 | 一种智能供电系统 |
CN115977855A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-04-18 | 国家电投集团江西电力有限公司江口水电厂 | 一种基于人工智能的水电站故障诊断系统 |
CN116291728A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-06-23 | 安徽理工大学 | 基于大数据的煤矿风井掉电监测预警系统 |
CN115910064A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-04-04 | 北京惠朗时代科技有限公司 | 一种带有语音识别功能的智能保险柜安全监管系统 |
CN116227788A (zh) * | 2023-03-09 | 2023-06-06 | 广西电网有限责任公司钦州供电局 | 变电站电力设备故障诊断评估方法及系统 |
CN116365711A (zh) * | 2023-04-13 | 2023-06-30 | 明峰医疗系统股份有限公司 | 一种基于物联网的车载方舱供配电智能监测系统 |
CN116517860A (zh) * | 2023-04-19 | 2023-08-01 | 淮沪煤电有限公司丁集煤矿 | 基于数据分析的通风机故障预警系统 |
CN116483010A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-25 | 合肥元贞电力科技股份有限公司 | 一种电力控制柜安全运行监管预警系统 |
CN116205638A (zh) * | 2023-05-04 | 2023-06-02 | 深圳市锂谷科技有限公司 | 一种基于bms的工商业能源管理系统及其管理方法 |
CN116579615A (zh) * | 2023-06-12 | 2023-08-11 | 海南省林业科学研究院(海南省红树林研究院) | 一种基于无人机遥感的植被覆盖监测系统 |
CN116865817A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-10-10 | 长江水利委员会水文局 | 一种基于数据分析的水文通讯用电台干扰预警系统 |
CN116664113A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-08-29 | 山东维点技术有限公司 | 一种面向电力计量标准化作业的智能安全监管系统 |
CN116859857A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-10-10 | 安徽中恒电喷系统有限公司 | 基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统 |
CN116832285A (zh) * | 2023-09-01 | 2023-10-03 | 吉林大学 | 基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Design of automobile wire harness detected system based on PCI;Xu Shao-lun;Instrument Techniques and Sensor;全文 * |
汽车线束故障原因与检测方法;唐黎标;汽车工程师;全文 * |
电网运营风险预警评估的模糊故障树分析模型;林丽琼;陈守军;谭忠富;;华东电力(第02期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117092578A (zh) | 2023-11-21 |
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