一种面粉设备故障诊断方法及系统与流程

本发明涉及面粉设备，尤其涉及一种面粉设备故障诊断方法及系统。

背景技术：

1、在面粉加工行业中，设备故障的及时诊断与预防对保障生产效率和产品质量具有至关重要的作用，传统的故障诊断方法往往依赖于设备操作者的经验或是简单的传感器监测，这些方法在处理复杂设备交互作用和多变的环境因素时，往往显得力不从心，尤其是在现代面粉加工生产线上，设备之间的相互依赖性以及环境因素如温湿度、粉尘等对设备性能的影响，都使得故障诊断成为一个复杂多变的挑战。

2、随着信息技术和自动化技术的发展，虽然采集设备运行数据变得更加容易，但如何从海量的数据中准确提取与故障相关的信息，识别故障模式，预测未来潜在故障，以及评估环境因素的影响，仍然是一个亟待解决的问题，此外，设备之间的复杂交互作用往往会导致故障的迅速传播，给准确诊断和及时响应带来了额外的难度。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种面粉设备故障诊断方法及系统。

2、一种面粉设备故障诊断方法，包括以下步骤：

3、s1,综合环境与设备运行数据收集：使用多种传感器实时收集面粉加工环境和设备运行的相关数据；

4、s2,数据预处理与异常检测：通过数据处理技术清洗和预处理收集到的数据，识别出数据中的异常信号；

5、s3,设备交互分析：分析设备间的交互作用和依赖关系，识别导致故障信号的设备交互模式；

6、s4,故障模式与环境因素的综合分析：使用动态pca算法,综合考虑故障模式、设备交互和环境因素的影响，进行故障原因分析；

7、s5,故障诊断与预测：基于综合分析结果，诊断当前故障，并预测设备的未来故障；

8、s6,维修效果反馈与优化：对维修后的设备性能数据进行反馈，优化故障诊断的准确性。

9、进一步的，所述多种传感器具体包括：

10、温度传感器：用于监控设备和加工环境的温度，识别过热或温度异常情况；

11、湿度传感器：用于监控加工环境的湿度水平，防止湿度过高或过低影响面粉的质量和设备的正常运行；

12、振动传感器：用于监控设备的振动频率和幅度，识别设备的异常运行状态，包括不平衡、错位或轴承故障；

13、电流传感器：用于监测设备的电流使用情况，识别电气故障或设备过载情况；

14、粉尘粒度和浓度传感器：针对面粉加工环境，监测空气中粉尘的粒度和浓度，评估空气质量和设备堵塞风险；

15、声音传感器：用于捕捉设备运行时产生的声音，识别设备的异常状态。

16、进一步的，所述s2中的数据预处理与异常检测包括：

17、s21，数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除无效数据、纠正错误数据点和填补缺失值；

18、s22，数据标准化：将清洗后的数据进行标准化处理，包括归一化、标准差标准化或最小-最大缩放；

19、s23，特征提?。捍颖曜蓟蟮氖葜刑崛√卣?；

20、s24，异常信号识别：基于预设阈值对提取的特征对数据进行异常检测；

21、s25，异常事件记录和报告：对识别出的异常信号进行记录，生成异常事件报告，包括异常的时间、位置、强度和故障类型。

22、进一步的，所述s3中的设备交互分析包括：

23、s31，设备交互图模型（dig）构建：构建设备交互图模型，节点代表面粉加工设备，边代表设备间的交互作用,每条边被赋予一个动态依赖指数，用以量化设备间的相互影响程度；

24、s32，计算动态依赖指数：对于模型中的每一对设备和，结合静态优先级指数和动态性能影响指数，计算在时间时刻设备对设备的动态依赖指数，计算公式为：

25、；

26、其中，是静态优先级指数，是动态性能影响指数，是调节参数；

27、s33，识别故障传播路径：基于计算得到的值，采用dijkstra算法识别故障传播路径；

28、s34，分析设备交互模式：综合考虑设备间的值和故障传播路径，分析导致故障信号的具体设备交互模式。

29、进一步的，所述动态性能影响指数是基于设备的参数和设备的参数间相关运行参数的相关系数和协方差，计算公式为：

30、；

31、其中，表示设备的参数和设备的参数在时间的相关系数，表示和在时间的协方差，用于量化两个参数之间的变化趋势相依性。

32、进一步的，所述dijkstra算法用于寻找最短路径，对于面粉设备故障诊断，设备间的依赖关系和故障影响是动态变化的，通过引入一个时间和状态依赖的权重调整机制，使dijkstra算法反映出动态性，对每条边的值进行动态调整，考虑设备状态和故障传播概率，计算公式为：

33、；

34、其中,表示在时间和状态下，考虑设备状态和故障传播概率后的动态值，是基于静态和动态因素计算的原始ddi值，表示在状态下，从设备到设备故障传播的概率，表示设备对设备的影响延迟，即故障从传播到需要的时间差，和是调节参数，用于平衡故障传播概率和影响延迟在动态ddi值中的影响。

35、进一步的，所述s4中的故障模式与环境因素的综合分析包括：

36、s41，提取数据特征：应用动态pca算法提取数据特征，以识别与故障相关的变量；

37、s42，故障模式识别：将提取的数据特征与已知的故障模式进行匹配，识别当前的设备状态对应的故障类型；

38、s43，环境因素分析：分析环境数据变化对识别的故障模式和设备交互影响的影响，确定环境因素在故障发展中的作用。

39、进一步的，所述动态pca算法包括：

40、数据标准化：对于设备在时间窗口内的运行数据，进行标准化处理，计算公式为：

41、；

42、其中，和分别是时间窗口内数据的均值和标准差；

43、核方法变换：将标准化后的数据通过核方法映射到高维空间，计算公式为：

44、；

45、其中，是高斯核函数，是核函数的带宽参数；

46、提取主成分：在高维空间中应用pca，计算协方差矩阵的特征值和特征向量，选取最大的个特征值对应的特征向量作为主成分，计算公式为：

47、；

48、选取最大的个特征值对应的特征向量。

49、进一步的，所述s5中的故障诊断与预测包括：

50、s51，综合分析结果评估：基于动态pca算法提取的数据特征、设备交互分析、环境因素评估以及故障模式识别的结果，构建综合分析框架，综合分析框架提供对当前故障状态的全面理解，包括故障的类型、原因以及受影响的设备部件；

51、s52，当前故障诊断：利用综合分析框架中的信息，应用支持向量机svm对当前故障进行准确诊断，计算公式为：

52、；

53、其中，表示核函数，用于svm中处理非线性分类问题，,和是模型参数；

54、s53，设备未来故障预测：基于当前故障诊断结果以及过去的故障历史和趋势分析，使用时间序列分析预测模型来预测设备未来发生的故障类型和时间点，模型表示为：

55、；

56、其中，是未来的故障指标，是模型参数，是当前的故障指标，是误差项。

57、一种面粉设备故障诊断系统，用于实现上述的一种面粉设备故障诊断方法，包括以下?？椋?/p>

58、数据收集?？椋号浔付嘀执衅?，用于实时监控和收集面粉加工环境和设备运行的相关数据；

59、数据预处理与异常检测?？椋菏迪质萸逑?、标准化和特征提取的功能，以处理和优化收集到的数据，确保数据的准确性和完整性，对提取的特征进行异常检测，识别数据中预示设备故障的异常信号，记录和报告异常事件，提供实时故障预警，支持快速决策和响应；

60、设备交互分析?？椋汗菇ㄉ璞附换ネ寄Ｐ停╠ig），通过计算动态依赖指数，分析设备间的交互作用和依赖关系，采用dijkstra算法，识别故障传播路径，揭示导致故障信号的设备交互模式；

61、故障模式与环境因素分析?？椋菏褂枚琾ca算法综合考虑故障模式、设备交互和环境因素的影响，对数据特征进行分析，并进行故障原因分析，对环境数据变化与故障模式的关系进行分析，确定环境因素在故障发展中的作用；

62、故障诊断与预测?？椋夯谧酆戏治鼋峁?，利用支持向量机svm对当前故障进行准确诊断，并提供故障类型、影响程度和维修优先级的详细信息，应用时间序列分析预测模型，基于故障历史和趋势分析，预测设备的未来潜在故障，制定预防性维护策略；

63、维修效果反馈与优化?？椋菏占藓蟮纳璞感阅苁?，对故障诊断和预测模型进行反馈和优化。

64、本发明的有益效果：

65、本发明，通过综合环境与设备运行数据收集，结合动态pca算法进行深入的数据分析，能够全面考虑故障模式、设备交互以及环境因素的影响，这不仅提高了故障诊断的准确性，还能够揭示故障背后的根本原因，包括那些可能由设备复杂交互作用和特定环境条件引起的隐蔽问题，此方法能够有效地识别和解决由于设备间相互作用和环境因素复合作用而引起的故障，显著提升面粉加工设备的运行效率和稳定性。

66、本发明，通过故障诊断方法，不仅可以准确诊断当前的设备故障，还可以基于综合分析结果，预测设备的未来潜在故障，这种预测能力使得维修团队能够提前采取预防措施，避免或减轻潜在故障带来的影响，此外，通过对维修后的设备性能数据进行反馈和系统优化，故障诊断系统能够不断学习和改进，适应设备和环境条件的变化，进一步提高预测故障的准确性和及时性。

67、本发明，通过精准的故障诊断和有效的未来故障预测，为面粉加工设备的维护和运营管理提供了强大的支持，这不仅有助于降低因故障导致的维护成本和生产损失，还能够显著提升生产线的稳定性和生产效率，特别是在复杂的生产环境中，如粉尘等环境因素对设备性能的影响得到了有效的监控和管理，确保了生产过程的连续性和产品质量的一致性，为面粉加工行业带来了显著的经济效益和社会效益。