CN117590823A - 一种基于安全生产的控制系统及控制方法 - Google Patents
一种基于安全生产的控制系统及控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117590823A CN117590823A CN202410078989.1A CN202410078989A CN117590823A CN 117590823 A CN117590823 A CN 117590823A CN 202410078989 A CN202410078989 A CN 202410078989A CN 117590823 A CN117590823 A CN 117590823A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- parameters
- production equipment
- parameter
- evaluated
- calibrating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 168
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 53
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 50
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims description 37
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 36
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 30
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 29
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 206010033799 Paralysis Diseases 0.000 abstract description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32252—Scheduling production, machining, job shop
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明属于安全生产技术领域，具体涉及一种基于安全生产的控制系统及控制方法。本发明通过预测生产设备安全执行时段，能够精确确定生产设备过载运行的时间点，以及安全运行的时长。通过在生产设备过载运行之前，对生产设备的运行功率进行自适应的调节，此发明能够保证生产设备在不停机的状态下逐渐恢复至安全生产状态。此方法不仅可以避免生产设备的过度损耗或者瘫痪，保证生产安全的前提下，维持生产设备的稳定运行，从而保证生产进程的连续性和稳定性，对于企业生产管理具有重大的实际意义和推广价值。
Description
技术领域
本发明属于安全生产技术领域，具体涉及一种基于安全生产的控制系统及控制方法。
背景技术
随着科技的不断发展，工业生产已经成为现代社会的重要组成部分，然而，在生产过程中，安全事故时有发生，给人们的生命财产带来极大的损失，为了确保生产过程的安全，各种安全控制系统应运而生，这些系统通过监测生产过程中的各种参数，对异常情况进行预警和处理，从而降低事故发生的风险。
然而，现有的安全控制系统在实际应用中仍存在一些问题，多只能够在设备运行异常的情况下进行报警，此时该设备便不得不停机进行维护，此外工作人员的调配等还需要时间，这无疑也会拖慢生产设备恢复工作的时间，基于此，本方案提供了一种能够不间断生产，并调整生产设备输出功率的控制方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于安全生产的控制系统及控制方法，能够保证生产设备在不停机的状态下逐渐恢复至安全生产状态。
本发明采取的技术方案具体如下：
一种基于安全生产的控制方法，包括：
获取生产设备的运行参数，其中，所述运行参数包括运行时间、运行温度以及运行功率；
构建监测周期，并将所述监测周期内的运行参数标定为待评估参数，且将所述待评估参数输入至评估模型中，得到生产设备的运行损耗值，并将其标定为待校验参数，再将所述待校验参数汇总为待校验数据集；
对所述待校验参数执行分类筛选，得到短时参数和平缓参数，并分别汇总为短时数据集和平缓数据集，且将所述平缓数据输入至评价模型中，得到所述生产设备的运行损耗趋势值，再将所述运行损耗趋势值输入至预测模型，得到所述生产设备的安全执行时段；
获取风险时段，并在所述安全执行时段低于或等于风险时段时，将所述生产设备的运行功率输入至优化模型中，得到所述生产设备的安全输出功率。
在一种优选方案中，所述构建监测周期，并将所述监测周期内的运行参数标定为待评估参数的步骤，包括：
获取所述生产设备的运行时段，并将其标定为监测周期；
获取温度传感器和功率传感器的响应间隔，并依据该所述响应间隔在监测周期内设置监测节点，且实时获取所述监测节点下生产设备的运行参数，再将该运行参数标定为待评估参数；
其中，所述温度传感器用于监测生产设备的运行温度，功率传感器用于监测生产设备的运行功率。
在一种优选方案中，所述将所述待评估参数输入至评估模型中，得到生产设备的运行损耗值的步骤，包括：
获取所有监测节点下的待评估参数；
从所述评估模型中获取评估函数；
将所述待评估参数输入至评估函数中，且将其输出结果标定为生产设备的运行损耗值。
在一种优选方案中，所述对所述待校验参数执行分类筛选，得到短时参数和平缓参数的步骤，包括：
获取位次相邻的待校验参数，并对其进行做差处理，得到待筛选参数；
获取筛选阈值，并与所述待筛选参数进行比较；
若所述待筛选参数大于筛选阈值，则将所述待筛选参数对应的待校验参数标定为短时参数；
若所述待筛选参数小于或等于筛选阈值，则将所述待筛选参数对应的待校验参数标定为平缓参数。
在一种优选方案中，所述短时参数输出之后，同步统计所述短时参数的持续时长，再将该持续时长标定为待评估时长；
获取评价阈值，并与所述待评估时长进行比较；
若所述待评估时长大于评价阈值，则将该短时参数标定为风险参数，并同步生成预警信号，且降低生产设备的运行功率；
若所述待评估时长小于或等于评价阈值，则将该短时参数标定为瞬时参数。
在一种优选方案中，所述将所述平缓数据输入至评价模型中，得到所述生产设备的运行损耗趋势值的步骤，包括：
从所述平缓数据集中获取平缓参数；
从所述评价模型中调用评价函数，并将所述平缓数据输入至评价函数中，再将其输出结果标定为待评价参数；
获取当前节点以及与当前节点相邻的平缓参数，并将其分别标定为前基准参数和后基准参数；
从所述评价模型中调用校验函数，并将所述前基准参数以及后基准参数一同输入至校验函数中，得到待校准参数，再将所述待校准参数与待评价参数进行作差处理，得到待评估偏量；
获取评估区间，并将其与所述待评估偏量进行比较；
若所述待评估偏量属于评估区间，则将所述待评价参数标定为生产设备的运行损耗趋势值；
若所述待评估偏量不属于评估区间，则依据监测节点的发生时间，逐一筛除对应的平缓参数，且将筛选后的平缓参数重新输入至评价函数中。
在一种优选方案中，所述将所述运行损耗趋势值输入至预测模型，得到所述生产设备的安全执行时段的步骤，包括：
获取标准损耗值、运行损耗趋势值以及当前节点下的运行损耗值；
从所述预测模型中调用预测函数；
将所述标准损耗值、运行损耗趋势值以及当前节点下的运行损耗值一同输入至预测函数中，并将其输出结果标定为生产设备的安全执行时段。
在一种优选方案中，所述获取风险时段，并在所述安全执行时段低于或等于风险时段时，将所述生产设备的运行功率输入至优化模型中，得到所述生产设备的安全输出功率的步骤，包括：
获取所述安全执行时段，并与所述风险时段进行比较；
若所述安全执行时段大于风险时段，则表明所述生产设备正常运行；
若所述安全执行时段小于或等于风险时段，则将所述生产设备的运行功率标定为待优化参数；
从所述优化模型中调用优化配对表，其中，所述优化配对表包括与待优化参数对应的优化功率以及优化时长，且每个所述优化功率均对应一个优化时长；
依据所述待优化参数从优化配对表中匹配优化功率以及优化时长，并将该所述优化功率标定为安全输出功率。
本发明还提供了，一种基于安全生产的控制系统，应用于上述的基于安全生产的控制方法，包括：
获取模块，所述获取模块用于获取生产设备的运行参数，其中，所述运行参数包括运行时间、运行温度以及运行功率；
评估模块，所述评估模块用于构建监测周期，并将所述监测周期内的运行参数标定为待评估参数，且将所述待评估参数输入至评估模型中，得到生产设备的运行损耗值，并将其标定为待校验参数，再将所述待校验参数汇总为待校验数据集；
筛选模块，所述筛选模块用于对所述待校验参数执行分类筛选，得到短时参数和平缓参数，并分别汇总为短时数据集和平缓数据集，且将所述平缓数据输入至评价模型中，得到所述生产设备的运行损耗趋势值，再将所述运行损耗趋势值输入至预测模型，得到所述生产设备的安全执行时段；
优化模块，所述优化模块用于获取风险时段，并在所述安全执行时段低于或等于风险时段时，将所述生产设备的运行功率输入至优化模型中，得到所述生产设备的安全输出功率。
以及，一种基于安全生产的控制终端，包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于安全生产的控制方法。
本发明取得的技术效果为：
本发明通过预测生产设备安全执行时段，能够精确确定生产设备过载运行的时间点，以及安全运行的时长，通过在生产设备过载运行之前，对生产设备的运行功率进行自适应的调节，此发明能够保证生产设备在不停机的状态下逐渐恢复至安全生产状态，此方法不仅可以避免生产设备的过度损耗或者瘫痪，保证生产安全的前提下，维持生产设备的稳定运行，从而保证生产进程的连续性和稳定性，对于企业生产管理具有重大的实际意义和推广价值。
附图说明
图1是本发明所提供的方法流程图；
图2是本发明所提供的系统模块图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个较佳的实施方式中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
请参阅图1所示，本发明提供了一种基于安全生产的控制方法，包括：
S1、获取生产设备的运行参数，其中，运行参数包括运行时间、运行温度以及运行功率；
S2、构建监测周期，并将监测周期内的运行参数标定为待评估参数，且将待评估参数输入至评估模型中，得到生产设备的运行损耗值，并将其标定为待校验参数，再将待校验参数汇总为待校验数据集；
S3、对待校验参数执行分类筛选，得到短时参数和平缓参数，并分别汇总为短时数据集和平缓数据集，且将平缓数据输入至评价模型中，得到生产设备的运行损耗趋势值，再将运行损耗趋势值输入至预测模型，得到生产设备的安全执行时段；
S4、获取风险时段，并在安全执行时段低于或等于风险时段时，将生产设备的运行功率输入至优化模型中，得到生产设备的安全输出功率。
如上述步骤S1-S4所述，随着科技的不断发展，工业生产中的安全问题日益受到重视。安全生产是企业稳定发展的基础，也是保障员工生命安全和企业财产的重要手段。然而，在实际操作过程中，由于人为因素、设备故障、环境变化等多种原因，安全事故时有发生，给企业和社会带来了巨大的损失。因此，研究一种基于安全生产的控制方法，对于提高企业的安全生产水平具有重要意义，在本实施例中，首先采集生产设备的运行参数，该运行参数包括运行时间、运行温度以及运行功率，而后再构建监测周期，且将监测周期内的运行参数标定为待评估参数，并输入至评估模型中，从而便可输出生产设备的运行损耗值，本实施方式将其标定为待校验参数，在待校验参数确定之后，会对其执行分类筛选操作，并将筛选结果分类为短时参数和平缓参数，再分被汇总为短时数据集和平缓数据集，其中，短时参数为生产设备运行损耗的瞬时波动，其不作为后续评价模型的执行依据，平缓参数对应生产设备运行损耗的正常波动，将平缓数据输入至评价模型中之后，便可测算出生产设备的运行损耗趋势值，后续结合预测模型的执行，便可计算出生产设备能继续正常运行的安全执行时段，且在安全执行时段确定之后，会将其与预设的风险时段进行比较，该风险时段是为避免生产设备瘫痪而设置的，具体根据实际需求进行设置，而在安全执行时段低于或等于风险时段后，会将该节点下生产设备的运行功率输入至优化模型中，从而便可得到生产设备的安全输出功率，直至生产设备在安全输出功率下的运行温度安全之后，方能继续增加该生产设备的运行功率，以此方式可以保证生产设备在不停机的状态下逐渐恢复至安全生产状态，避免生产设备瘫痪的同时，还能够保证生产进程不间断。
在一个较佳的实施方式中，构建监测周期，并将监测周期内的运行参数标定为待评估参数的步骤，包括：
S201、获取生产设备的运行时段，并将其标定为监测周期；
S202、获取温度传感器和功率传感器的响应间隔，并依据该响应间隔在监测周期内设置监测节点，且实时获取监测节点下生产设备的运行参数，再将该运行参数标定为待评估参数；
其中，温度传感器用于监测生产设备的运行温度，功率传感器用于监测生产设备的运行功率。
如上述步骤S201-S202所述，在构建监测周期时，其是依据生产设备的运行时段进行的，另外，在采集监测周期内生产设备的运行参数时，本实施方式还考虑到温度传感器以及功率传感器的响应间隔，并以此为基础在监测周期内设置多个监测节点，而后将这些监测节点下的生产设备的运行参数标定为待评估参数即可，以此来为后续评估模型的执行提供相应的数据支持。
在一个较佳的实施方式中，将待评估参数输入至评估模型中，得到生产设备的运行损耗值的步骤，包括：
S203、获取所有监测节点下的待评估参数；
S204、从评估模型中获取评估函数；
S205、将待评估参数输入至评估函数中，且将其输出结果标定为生产设备的运行损耗值。
如上述步骤S203-S205所述，在待评估参数确定之后，将待评估参数按照统计顺序等分为x组，每组中的待评估参数的数量优选为5个，具体可根据实际需求进行设置，而后便可执行评估模型，首先需要从评估模型中调用评估函数，以此来进行测算生产设备的运行损耗值，其中，评估函数的表达式为：，式中，/>表示待校验参数，/>表示每组待评估参数的数量，/>表示待评估参数，基于此，可以对众多监测节点下的待评估参数进行缩减，减少后续各模型执行的运算量，避免数据量过大而导致运行结果输出延迟或者卡顿的现象发生。
在一个较佳的实施方式中，对待校验参数执行分类筛选，得到短时参数和平缓参数的步骤，包括：
S301、获取位次相邻的待校验参数，并对其进行做差处理，得到待筛选参数；
S302、获取筛选阈值，并与待筛选参数进行比较；
若待筛选参数大于筛选阈值，则将待筛选参数对应的待校验参数标定为短时参数；
若待筛选参数小于或等于筛选阈值，则将待筛选参数对应的待校验参数标定为平缓参数。
如上述步骤S301-S302所述，在待校验参数输出之后，会对其进行进一步的分类筛选处理，避免输入至评价模型中的数据存在短时参数，保证评价模型输出结果的准确性，本实施方式通过将相邻位次下的待校验参数进行做差处理，并将其输出结果标定为待筛选参数，而后再将待筛选参数与预设的筛选阈值进行比较，且在待筛选参数大于筛选阈值时，其对应的待校验参数则会被标定为短时参数，反之，则将其对应的待校验参数标定为平缓参数，并汇总为平缓数据集。
在一个较佳的实施方式中，短时参数输出之后，同步统计短时参数的持续时长，再将该持续时长标定为待评估时长；
获取评价阈值，并与待评估时长进行比较；
若待评估时长大于评价阈值，则将该短时参数标定为风险参数，并同步生成预警信号，且降低生产设备的运行功率；
若待评估时长小于或等于评价阈值，则将该短时参数标定为瞬时参数。
在该实施方式中，在短时参数输出之后，还会统计其持续时长，本实施方式将其标定为待评估时长，而后将待评估时长与评价阈值进行比较，在待评估时长大于评价阈值时，会将该短时参数标定为风险参数，表明生产设备存在安全隐患，此时便会同步生成预警信号，以此提醒工作人员进行维护，反之则代表该短时参数为瞬时参数，直接对其进行剔除处理即可。
在一个较佳的实施方式中，将平缓数据输入至评价模型中，得到生产设备的运行损耗趋势值的步骤，包括：
S303、从平缓数据集中获取平缓参数；
S304、从评价模型中调用评价函数，并将平缓数据输入至评价函数中，再将其输出结果标定为待评价参数；
S305、获取当前节点以及与当前节点相邻的平缓参数，并将其分别标定为前基准参数和后基准参数；
S306、从评价模型中调用校验函数，并将前基准参数以及后基准参数一同输入至校验函数中，得到待校准参数，再将待校准参数与待评价参数进行作差处理，得到待评估偏量；
S307、获取评估区间，并将其与待评估偏量进行比较；
若待评估偏量属于评估区间，则将待评价参数标定为生产设备的运行损耗趋势值；
若待评估偏量不属于评估区间，则依据监测节点的发生时间，逐一筛除对应的平缓参数，且将筛选后的平缓参数重新输入至评价函数中。
如上述步骤S303-S307所述，在平缓参数确定之后，从评价模型中调用评价函数，再将平缓参数输入至评价函数中，其中，评价函数的表达式为：，式中，/>表示待评价参数，/>表示监测周期的生产设备的平缓运行时长，/>表示平缓参数的数量，/>和/>表示相邻的平缓参数，在待评价参数输出之后，会立即从评价模型中调用校验函数，其中校验函数的表达式为：/>，式中，/>表示待校准参数，/>表示后基准参数，/>表示前基准参数，/>表示相邻平缓参数之间的时间间隔，基于此，在待校准参数确定之后，便可与待评价参数进行做差处理，从而便可得到待评估偏量，之后将待评估偏量与评估区间进行比对，便可输出能够作为评估生产设备的运行损耗值。
在一个较佳的实施方式中，将运行损耗趋势值输入至预测模型，得到生产设备的安全执行时段的步骤，包括：
S308、获取标准损耗值、运行损耗趋势值以及当前节点下的运行损耗值；
S309、从预测模型中调用预测函数；
S310、将标准损耗值、运行损耗趋势值以及当前节点下的运行损耗值一同输入至预测函数中，并将其输出结果标定为生产设备的安全执行时段。
如上述步骤S308-S310所述，在运行损耗趋势值确定之后，便可对生产设备的安全执行时段进行实时预测，首先需要确定生产设备的标准损耗值，而后通过从预测模型中的预测函数进行测算，其中，预测函数的表达式为：，式中，/>表示安全执行时段，/>表示标准损耗值，/>表示当前节点下的运行损耗值，以此方式便可直接预测出生产设备的安全执行时段，而后基于该安全执行时段来确定生产设备的运行状态是否趋于异常，也能够为工作人员维护生产设备提供相应的数据支持。
在一个较佳的实施方式中，获取风险时段，并在安全执行时段低于或等于风险时段时，将生产设备的运行功率输入至优化模型中，得到生产设备的安全输出功率的步骤，包括：
S401、获取安全执行时段，并与风险时段进行比较；
若安全执行时段大于风险时段，则表明生产设备正常运行；
若安全执行时段小于或等于风险时段，则将生产设备的运行功率标定为待优化参数；
S402、从优化模型中调用优化配对表，其中，优化配对表包括与待优化参数对应的优化功率以及优化时长，且每个优化功率均对应一个优化时长；
S403、依据待优化参数从优化配对表中匹配优化功率以及优化时长，并将该优化功率标定为安全输出功率。
如上述步骤S401-S403所述，在安全执行时段输出之后，风险时段则会直接与其进行比较，此过程的设置目的在于，生产设备过载运行之前，提前降低其输出功率，使得生产设备的负载逐渐减少，其运行温度也会相应的下降，且此过程中生产设备仍然能够继续执行生产工作，此外，对于生产设备不同的运行功率而言，其对应的优化功率以及优化时长也不相同，文中将其汇总为优化配对表，在风险时段大于或等于安全执行时段之后，生产设备的运行功率会被标定为待优化参数，而后从优化配对表中匹配出对应的优化功率以及优化时长即可，从而逐渐降低生产设备的运行功率至安全输出功率，保证生产设备在不停机的状态下逐渐恢复至安全生产状态，有效的避免生产设备过度损耗或者瘫痪的现象发生。
如图2所示，本发明还提供了，一种基于安全生产的控制系统，应用于上述的基于安全生产的控制方法，包括：
获取模块，获取模块用于获取生产设备的运行参数，其中，运行参数包括运行时间、运行温度以及运行功率；
评估模块，评估模块用于构建监测周期，并将监测周期内的运行参数标定为待评估参数，且将待评估参数输入至评估模型中，得到生产设备的运行损耗值，并将其标定为待校验参数，再将待校验参数汇总为待校验数据集；
筛选模块，筛选模块用于对待校验参数执行分类筛选，得到短时参数和平缓参数，并分别汇总为短时数据集和平缓数据集，且将平缓数据输入至评价模型中，得到生产设备的运行损耗趋势值，再将运行损耗趋势值输入至预测模型，得到生产设备的安全执行时段；
优化模块，优化模块用于获取风险时段，并在安全执行时段低于或等于风险时段时，将生产设备的运行功率输入至优化模型中，得到生产设备的安全输出功率。
如上述，在该控制系统执行时，首先通过获取模块采集对应生产设备的运行参数，再通过评估模块来构建监测周期，以此对生产设备的运行参数进行统计，同时还能够归类出生产设备的运行损耗值，本实施方式将其标定为待校验参数，而后通过筛选模块对赛较远承诺书执行分类筛选处理，从其中提取出需求的平缓参数，并依据平缓参数来测算生产设备的运行损耗趋势值和安全执行时段，最后，通过优化模块对安全执行时段进行评估，且在安全执行时段低于或等于风险时段之后，自动执行优化作业，避免生产设备过载运行的现象发生，同时，此过程中生产设备仍然能够继续执行生产作业。
以及，一种基于安全生产的控制终端，包括：
至少一个处理器；
以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的基于安全生产的控制方法。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法，如无特别说明和限定，均按照本领域的常规手段进行实施。
Claims (10)
1.一种基于安全生产的控制方法，其特征在于：包括：
获取生产设备的运行参数，其中，所述运行参数包括运行时间、运行温度以及运行功率；
构建监测周期，并将所述监测周期内的运行参数标定为待评估参数，且将所述待评估参数输入至评估模型中，得到生产设备的运行损耗值，并将其标定为待校验参数，再将所述待校验参数汇总为待校验数据集；
对所述待校验参数执行分类筛选，得到短时参数和平缓参数，并分别汇总为短时数据集和平缓数据集，且将所述平缓数据输入至评价模型中，得到所述生产设备的运行损耗趋势值，再将所述运行损耗趋势值输入至预测模型，得到所述生产设备的安全执行时段；
获取风险时段，并在所述安全执行时段低于或等于风险时段时，将所述生产设备的运行功率输入至优化模型中，得到所述生产设备的安全输出功率。
2.根据权利要求1所述的一种基于安全生产的控制方法，其特征在于：所述构建监测周期，并将所述监测周期内的运行参数标定为待评估参数的步骤，包括：
获取所述生产设备的运行时段，并将其标定为监测周期；
获取温度传感器和功率传感器的响应间隔，并依据该所述响应间隔在监测周期内设置监测节点，且实时获取所述监测节点下生产设备的运行参数，再将该运行参数标定为待评估参数；
其中，所述温度传感器用于监测生产设备的运行温度，功率传感器用于监测生产设备的运行功率。
3.根据权利要求2所述的一种基于安全生产的控制方法，其特征在于：所述将所述待评估参数输入至评估模型中，得到生产设备的运行损耗值的步骤，包括：
获取所有监测节点下的待评估参数；
从所述评估模型中获取评估函数；
将所述待评估参数输入至评估函数中，且将其输出结果标定为生产设备的运行损耗值。
4.根据权利要求2所述的一种基于安全生产的控制方法，其特征在于：所述对所述待校验参数执行分类筛选，得到短时参数和平缓参数的步骤，包括：
获取位次相邻的待校验参数，并对其进行做差处理，得到待筛选参数；
获取筛选阈值，并与所述待筛选参数进行比较；
若所述待筛选参数大于筛选阈值，则将所述待筛选参数对应的待校验参数标定为短时参数；
若所述待筛选参数小于或等于筛选阈值，则将所述待筛选参数对应的待校验参数标定为平缓参数。
5.根据权利要求4所述的一种基于安全生产的控制方法，其特征在于：所述短时参数输出之后，同步统计所述短时参数的持续时长，再将该持续时长标定为待评估时长；
获取评价阈值，并与所述待评估时长进行比较；
若所述待评估时长大于评价阈值，则将该短时参数标定为风险参数，并同步生成预警信号，且降低生产设备的运行功率；
若所述待评估时长小于或等于评价阈值，则将该短时参数标定为瞬时参数。
6.根据权利要求3所述的一种基于安全生产的控制方法，其特征在于：所述将所述平缓数据输入至评价模型中，得到所述生产设备的运行损耗趋势值的步骤，包括：
从所述平缓数据集中获取平缓参数；
从所述评价模型中调用评价函数，并将所述平缓数据输入至评价函数中，再将其输出结果标定为待评价参数；
获取当前节点以及与当前节点相邻的平缓参数，并将其分别标定为前基准参数和后基准参数；
从所述评价模型中调用校验函数，并将所述前基准参数以及后基准参数一同输入至校验函数中，得到待校准参数，再将所述待校准参数与待评价参数进行作差处理，得到待评估偏量；
获取评估区间，并将其与所述待评估偏量进行比较；
若所述待评估偏量属于评估区间，则将所述待评价参数标定为生产设备的运行损耗趋势值；
若所述待评估偏量不属于评估区间，则依据监测节点的发生时间，逐一筛除对应的平缓参数，且将筛选后的平缓参数重新输入至评价函数中。
7.根据权利要求1所述的一种基于安全生产的控制方法，其特征在于：所述将所述运行损耗趋势值输入至预测模型，得到所述生产设备的安全执行时段的步骤，包括：
获取标准损耗值、运行损耗趋势值以及当前节点下的运行损耗值；
从所述预测模型中调用预测函数；
将所述标准损耗值、运行损耗趋势值以及当前节点下的运行损耗值一同输入至预测函数中，并将其输出结果标定为生产设备的安全执行时段。
8.根据权利要求1所述的一种基于安全生产的控制方法，其特征在于：所述获取风险时段，并在所述安全执行时段低于或等于风险时段时，将所述生产设备的运行功率输入至优化模型中，得到所述生产设备的安全输出功率的步骤，包括：
获取所述安全执行时段，并与所述风险时段进行比较；
若所述安全执行时段大于风险时段，则表明所述生产设备正常运行；
若所述安全执行时段小于或等于风险时段，则将所述生产设备的运行功率标定为待优化参数；
从所述优化模型中调用优化配对表，其中，所述优化配对表包括与待优化参数对应的优化功率以及优化时长，且每个所述优化功率均对应一个优化时长；
依据所述待优化参数从优化配对表中匹配优化功率以及优化时长，并将该所述优化功率标定为安全输出功率。
9.一种基于安全生产的控制系统，应用于权利要求1至8中任意一项所述的基于安全生产的控制方法，其特征在于：包括：
获取模块，所述获取模块用于获取生产设备的运行参数，其中，所述运行参数包括运行时间、运行温度以及运行功率；
评估模块，所述评估模块用于构建监测周期，并将所述监测周期内的运行参数标定为待评估参数，且将所述待评估参数输入至评估模型中，得到生产设备的运行损耗值，并将其标定为待校验参数，再将所述待校验参数汇总为待校验数据集；
筛选模块，所述筛选模块用于对所述待校验参数执行分类筛选，得到短时参数和平缓参数，并分别汇总为短时数据集和平缓数据集，且将所述平缓数据输入至评价模型中，得到所述生产设备的运行损耗趋势值，再将所述运行损耗趋势值输入至预测模型，得到所述生产设备的安全执行时段；
优化模块，所述优化模块用于获取风险时段，并在所述安全执行时段低于或等于风险时段时，将所述生产设备的运行功率输入至优化模型中，得到所述生产设备的安全输出功率。
10.一种基于安全生产的控制终端，其特征在于：包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至8中任意一项所述的基于安全生产的控制方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410078989.1A CN117590823B (zh) | 2024-01-19 | 2024-01-19 | 一种基于安全生产的控制系统及控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410078989.1A CN117590823B (zh) | 2024-01-19 | 2024-01-19 | 一种基于安全生产的控制系统及控制方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117590823A true CN117590823A (zh) | 2024-02-23 |
| CN117590823B CN117590823B (zh) | 2024-03-26 |
Family
ID=89920608
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410078989.1A Active CN117590823B (zh) | 2024-01-19 | 2024-01-19 | 一种基于安全生产的控制系统及控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117590823B (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2375116C1 (ru) * | 2008-07-24 | 2009-12-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный горный институт имени Г.В. Плеханова (технический университет)" | Способ автоматического управления работой мельницы самоизмельчения |
| CN104615104A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-05-13 | 国家电网公司 | 能源协调控制设备及分布式能源的控制系统 |
| CN207117152U (zh) * | 2017-06-11 | 2018-03-16 | 李鑫 | 一种综采大功率设备过载预报警保护装置 |
| CN111144715A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-05-12 | 重庆邮电大学 | 一种基于边云协同的工厂电能管控系统及方法 |
| CN114876799A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-09 | 沈阳工业大学 | 一种真空泵直排大气降速后重新上电时机估算方法 |
| CN115156982A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-10-11 | 吉林大学 | 一种除堵屑式排屑装置及其可靠性试验方法 |
-
2024
- 2024-01-19 CN CN202410078989.1A patent/CN117590823B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2375116C1 (ru) * | 2008-07-24 | 2009-12-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный горный институт имени Г.В. Плеханова (технический университет)" | Способ автоматического управления работой мельницы самоизмельчения |
| CN104615104A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-05-13 | 国家电网公司 | 能源协调控制设备及分布式能源的控制系统 |
| CN207117152U (zh) * | 2017-06-11 | 2018-03-16 | 李鑫 | 一种综采大功率设备过载预报警保护装置 |
| CN111144715A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-05-12 | 重庆邮电大学 | 一种基于边云协同的工厂电能管控系统及方法 |
| CN114876799A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-09 | 沈阳工业大学 | 一种真空泵直排大气降速后重新上电时机估算方法 |
| CN115156982A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-10-11 | 吉林大学 | 一种除堵屑式排屑装置及其可靠性试验方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117590823B (zh) | 2024-03-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN115204426B (zh) | 一种基于物联网的纺织流水线运行监管系统 | |
| CN114859845A (zh) | 基于物联网控制器的智能工业数据管理系统 | |
| CN114498942A (zh) | 一种基于大数据分析的变压器监控管理系统 | |
| US20090043538A1 (en) | Method and System for Transformer Dissolved Gas Harmonic Regression Analysis | |
| CN112614293A (zh) | 一种基于边缘计算的电力物联网安全预警方法及系统 | |
| CN116207866B (zh) | 一种配电网电能质量综合评估系统及其治理方法 | |
| CN112465367B (zh) | 一种利用计算机仿真分析软件检测电力线路故障的方法 | |
| CN117094852B (zh) | 一种工商业储能的能源监控系统及方法 | |
| CN111158992A (zh) | 一种基于互联网的计算机故障报警系统 | |
| CN117590823B (zh) | 一种基于安全生产的控制系统及控制方法 | |
| CN116308306B (zh) | 一种基于5g的新能源场站智慧管理系统及方法 | |
| CN107368058A (zh) | 一种用于设备的故障监测方法、设备和计算机可读介质 | |
| CN107124290B (zh) | 一种告警阈值生成方法及装置 | |
| CN111859710A (zh) | 一种量化安全的累计风险模型建模方法 | |
| CN116681307A (zh) | 基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统 | |
| CN115471968A (zh) | 一种电缆防盗报警装置 | |
| CN115248292A (zh) | 一种变压器故障分析诊断方法及系统 | |
| CN112820062A (zh) | 一种火灾发生概率预测方法及系统 | |
| CN110930035A (zh) | 一种基于区间统计值的谐波危害评估方法 | |
| CN118033310A (zh) | 基于多维度因素的电缆智能报警系统及方法 | |
| KR102671288B1 (ko) | 데이터 스트림 이벤트 분석 기반 상황 인식 시스템을 적용한 지능형 수배전반 | |
| CN111817432B (zh) | 一种终端告警异常解决方法 | |
| CN114826388B (zh) | 一种新型零插损型olp光线路保护切换监测方法及电子设备 | |
| CN110853228B (zh) | 一种金融终端的故障处理方法及其装置 | |
| CN117930795A (zh) | 一种基于人工智能的工控机自检控制系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |