CN108510180A - 一种生产设备所处性能区间的计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种生产设备所处性能区间的计算方法，涉及根据区间和运行实时监测数据计算判断设备所处性能区间情况的评价方法研究。相比于传统的聚类算法，具有聚类结果更加准确、精度更高的优点，将实际生产中各指标对设备性能影响大小考虑进来，突出了有较大影响指标的权重，使最终的性能聚类中心更加符合设备运行实际情况；通过在数学层面定义最大聚类半径，有别于其他种类的模糊划分，得出一个准确的性能区间划分；定义了具体数学层面上的采集窗口大小，当采集窗口内的数据全都划分到同一区间时，才可得出设备性能状况评价，明确了评价的精准度，也避免了个别干扰数据对评价结果造成的影响。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种基于设备运行的历史数据对设备性能区间划分进行建模，并根据区间和运行实时监测数据计算判断设备所处性能区间情况的评价方法研究。
背景技术
随着工业技术的发展和制造企业规模的扩张，制造技术由以往的半人工半机械化逐渐向全面机械化智能化的方向发展，高度复杂精密且价格不菲的设备越来越广泛的运用于企业生产线上。“流水生产型”企业制造设备运行具有安全性要求高、生产连续等特点，一旦设备性能下降或是发生故障，不仅会增加企业维护成本，对企业生产效能的影响也将非常巨大，所以及时了解各设备性能状况，采取针对性维护措施使产线保持良好生产效能，对于企业在激烈的市场竞争中保持竞争优势起着举足轻重的作用。
然而，当前针对设备性能区间的划分多体现为在概念上作简单笼统的表述，对于设备性能指标的选定和性能区间的划分，缺少标准的、量化的模型，而且在针对性能区间划分和进行性能评价的主流方法研究中，使用简单的层次分析法或者简单的数据融合方法，在区间划分和评价准确性方面精度较低，对指标权重主观影响较大且缺少代表性，因此多选用基于决策矩阵信息建立数学模型来计算出权重系数的客观赋权法对多指标进行赋权。其中信息熵是对不确定的度量，熵越低不确定度越小，指标信息量越大，权重越大，反之亦然，但忽略指标间相关性。CRITIC是根据各指标间的对比强度和冲突性来综合赋权，主要依赖于指标间相关系数来用于赋权计算，两种方法结合可以很好的利用实际信息数据和指标间相关度来得到各指标更合理的客观权重。K-means算法认为被分析样本的各个指标在聚类中作用是相同的，支持向量机对于数据量大的样本训练难度较大且主要支持二类分类的算法，设备性能分类这种大于二类分类的实际应用需要多重训练才能完成分类。针对上述各方法的不足，提出一种基于CRITIC结合信息熵法进行组合赋权来改进K-means聚类算法，对设备历史数据进行聚类划分，得出相对精确的设备性能分区。
发明内容
本发明针对目前对设备性能区间划分研究较少的情况及缺少标准化、精度高的设备性能评价方法，提供了一种基于设备运行时监测到的历史数据对设备性能区间划分进行建模并根据区间和实时监测数据判断设备所处性能区间的评价方法。本方法针对使用K-means算法在分析设备的各个指标属性在划分性能区间的聚类中作用相同的缺点，导致区间聚类精确度不高的问题及信息熵法只根据数据信息而忽略指标间相关性等问题，结合CRITIC与信息熵方法获取各指标的综合权重，再通过多指标聚类出聚集焦点，获得对设备性能区间划分；
本发明的技术方案是一种生产设备所处性能区间的计算方法，并进一步根据实时监测数据计算判断设备所处性能区间的方法，该方法包括：
步骤1：选取目标设备生产活动中关键性能指标；
进一步的，所述步骤1中关键性能指标的选取方法为：
质量能力水平方面的指标包括：产品标准合格率、产品质量得分、产品质量损失影响；
运行效能状况方面的指标包括：设备运生产效率、平均无故障运行时间、设备大停机故障率；
生产消耗状况方面的指标包括：原料损耗率、辅料损耗率、能源消耗水平；
设备维护反馈方面的指标包括：平均维护次数、平均维护时长、平均维护损耗；
从上述一个或多个方面中分别选择出一个或多个指标作为目标设备生产活动中关键性能指标；
步骤2：分别根据CRITIC和信息熵方法确定各个属性的权重，再采用变异系数法确定组合系数优化出指标属性综合权重；
步骤2.1：采用CRITIC法计算各指标的关联权重；
1)获取指标的数据，对各指标数据进行归一化，相同时间段获取的指标数据为一组；
2)在每一组内计算第j个指标与其它指标的相关度为：其中rij为第i个指标与第j个指标之间的相关系数；
计算第j个指标所包含的信息量Cj:
其中：σj表示第j个指标的对比强度；Cj越大，第j个评价指标所包含的信息量越大，该指标的相对重要性也就越大；
计算第j个指标的关联权重θj:
步骤2.2：采用信息熵的方法各指标的熵权重；
1)对获取的指标进行归一化，一个指标的所有数据分为一组；
2)计算第j个评估因素的信息熵Hj：
其中：fij表示第j个指标中第i个数据的概率函数，计算公式为：表示归一化后第j个指标的第i个数据，m表示各指标中数据总个数；
3)计算各指标的熵权重Wj：
其中：n表示指标的总个数；
步骤2.3：采用变异系数法计算第j个指标的组合权重wj；
wj＝aθj+βWj
其中：又p1,p2,…，pn表示计算得到的各指标的熵权重从小到大重新排列后的对应数值；
步骤3：将各指标附上对应的权重后采用k-means聚类方法，将各指标数据聚类为k个类，不同的类表示目标设备所处的不同性能区间；
进一步的，步骤3中的k-means聚类方法为：
步骤3.1：从所有数据中任意选取k个数据作为初始聚类中心c1,c2,…,ck；
步骤3.2：以c1,c2,…,ck作为初始聚类中心，计算各数据与各聚类中心的距离，将各数据划分到与其距离最小的聚类中心所属的聚类簇中，遍历完所有数据后得到k个聚类簇；
步骤3.3：对步骤3.2的到的k个聚类簇中各数据附上步骤2得到的组合权重后，重新计算各簇的聚类中心c1',c'2,…,c'k；
步骤3.4：采用步骤3.2和步骤3.4相同的方法计算得到新一代的聚类中心，直到满足聚类结束条件，得到k个聚类中心和k个聚类簇；
步骤3.5：在各聚类簇中剔除与该聚类簇的聚类中距离大于R的数据，其中R为根据实际情况设定的阈值，得到最终的聚类结果。
进一步的，所述步骤3.5中R/Rmax＝0.95，其中Rmax表示该聚类簇中数据点到聚类中心的最大距离。
步骤4：实时获取目标设备个指标数据，计算获取的指标数据属于步骤3得到哪一个聚类簇，则认定目标设备属于该聚类簇对应的设备性能区间。
进一步的，所述当连续获得的M个数据属于同一个聚类簇后认定当前时刻目标设备属于该聚类簇对应的设备性能区间。
本发明相比于传统的聚类算法，具有聚类结果更加准确、精度更高的优点，将实际生产中各指标对设备性能影响大小考虑进来，突出了有较大影响指标的权重，使最终的性能聚类中心更加符合设备运行实际情况；通过在数学层面定义最大聚类半径，有别于其他种类的模糊划分，得出一个准确的性能区间划分；定义了具体数学层面上的采集窗口大小，当采集窗口内的数据全都划分到同一区间时，才可得出设备性能状况评价，明确了评价的精准度，也避免了个别干扰数据对评价结果造成的影响。
附图说明
图1为本发明方法的具体实施方式流程图；
图2为设备关键性能评价指标分析模型图；
图3为设备性能评价指标层模型图；
图4设备性能区间划分及性能评价步骤。
具体实施方式
下面对本发明的实施例程详细说明(如图1)，本实施例程在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例程。
实施例程主要可以分为以下几个步骤：
步骤1：运用S-I-P-O-C-F模型(如图2)来制定设备生产活动关键性能指标及构建性能评价关键指标分析模型。
设备综合性能的关键维度有四个方面：
一、质量水平。设备性能评价的核心是设备生产的产品质量。针对关键质量参数，量化评价产品内、外在质量。
二、运行效能。衡量性能的基础性评价维度是能否在使用环境下保持正常运行状态。重点评价过程能力、加工精度、可靠性等运行特征。
三、物料消耗。从投入产出角度看，对原料、辅料的消耗水平也是性能评价重要的参考。
四、维护反馈。维护过程意味着成本增高生产变慢，维护次数和维护时间都是性能评价重要的反馈指标。
整体指标设计模型以质量、效能、损耗、维护为纵向维度，顾客、生产管理者、设备维护者等关键相关方会涉及不同的纵向维度，整体评价指标需充分识别、体现各关键相关不同纵向维度的关键需求，确保最终评价结果的科学与可靠。设备性能综合评价模型的关键性能指标，如图3所示。
步骤2：分别根据CRITIC和信息熵方法确定各个属性的权重，再采用变异系数法确定组合系数优化出指标属性综合权重；
步骤2.1：CRITIC法确定属性权重
1)由指标矩阵A＝(aij)m×n,根据式(1)式(2)计算规范化的指标矩阵B＝(bij)m×n；对于效益型指标,一般可令：
对于成本型指标，可令：
式中即分别为第j个指标aj的最大值和最小值。归一化后的部分实验数据如表1所示：
表1归一化各性能评价指标数据示例
2)根据CRITIC法式(3)和式(4)计算出各指标权重。第j个指标与其他指标的冲突性量化指标为：其中rij评价指标i和j之间的相关系数。
各个指标的客观权重就是以对比强度和冲突性来综合衡量的。设Cj表示第j个评价指标所包含的信息量，则Cj可以表示为:
Cj越大，第j个评价指标所包含的信息量越大，该指标的相对重要性也就越大,所以第j个指标的客观权重:
经上公式和实验数据计算得出的各指标CRITIC权重值如表2所示：
表2 CRITIC法计算出各指标权重值
| 指标 | 权重值 |
| 产品标准合格率 | 0.27 |
| 产品质量得分 | 0.15 |
| 产品质量损失影响 | 0.08 |
| 设备运行生产效率 | 0.12 |
| 平均无故障运行时间 | 0.16 |
| 设备大停机故障率 | 0.04 |
| 原材料损耗率 | 0.08 |
| 能源消耗水平 | 0.02 |
| 辅助材料损耗 | 0.02 |
| 平均维护次数 | 0.02 |
| 平均维护时长 | 0.01 |
| 平均维护损耗 | 0.03 |
步骤2.2：信息熵获取属性客观权重
设归一化得到的矩阵为T＝{tij}m×n，对于越大越优型的评估因素，有
对于越小越优型的评估因素，有
式中，对于越大越优型的因素，cmax表示该因素所有信息数据中最符合要求者，cmin则表示最不符合要求者；相反的，对于越小越优型的因素，cmax表示该因素所有信息数据中最不符合要求者，cmin则表示最符合要求者。
以归一化的矩阵T作为对象，根据信息熵的计算公式，第j个评估因素的信息熵为：
fij表示因素j各个信息数据的概率函数，计算公式为：
当tij＝0时，式(6)中的fij＝0，此时式(7)无效。因此需要对(8)进行修正：
最后计算各因素的信息熵权：
其中：即满足权重的归一化条件。
经上面公式和实验数据计算得出的各指标信息熵权重值如表3所示：
表3信息熵法计算出各指标权重值
| 指标 | 权重值 |
| 产品标准合格率 | 0.12 |
| 产品质量得分 | 0.10 |
| 产品质量损失影响 | 0.06 |
| 设备运行生产效率 | 0.14 |
| 平均无故障运行时间 | 0.08 |
| 设备大停机故障率 | 0.10 |
| 原材料损耗率 | 0.06 |
| 能源消耗水平 | 0.04 |
| 辅助材料损耗 | 0.08 |
| 平均维护次数 | 0.07 |
| 平均维护时长 | 0.09 |
| 平均维护损耗 | 0.06 |
步骤2.3：采用变异系数法确定组合权重
其中T为θ各分量的差异系数,p1,p2,…,pn是CRITIC权重向量w′中各分量从小到大的重新排列,n为属性的个数。则β＝1-α，代入wj＝aθj+βWj得到各指标的综合权重wj。
经变异系数法各公式计算得出的各指标组合权重值如表4所示：
表4各指标组合权重值
| 指标 | 权重值 |
| 产品标准合格率 | 0.20 |
| 产品质量得分 | 0.13 |
| 产品质量损失影响 | 0.07 |
| 设备运行生产效率 | 0.13 |
| 平均无故障运行时间 | 0.12 |
| 设备大停机故障率 | 0.07 |
| 原材料损耗率 | 0.07 |
| 能源消耗水平 | 0.03 |
| 辅助材料损耗 | 0.05 |
| 平均维护次数 | 0.04 |
| 平均维护时长 | 0.03 |
| 平均维护损耗 | 0.06 |
步骤3：聚类各权重及指标属性值，得出设备性能区间的划分，并设定最大聚类中心半径Rmax。输入:待聚类数据集X,聚类个数K；输出:K个聚类。
k-means算法首先设定k个初始的聚类中心，在每一次迭代时，根据k个聚类中心将数据样本划分为k个聚类簇，划分完成后，计算每个簇的中心(即簇中所有对象距离的平值)，作为下一轮的聚类中心参考点，通过多次迭代，获得的聚类中心将越来越接近真实的聚类簇中心，目标函数越来越小，聚类的质量也会越来越好。
基于k-means聚类算法具体处理过程如下：
(1)从n个正常的数据对象中任意选取k个数据作为初始聚类中心c1,c2,…,ck。
(2)以c1,c2,…,ck作为初始聚类中心，对数据样本集进行聚类簇的划分按照以下原则：若dij(xi,cj)＜dim(xi,cm)，其中m＝1,2,…,k；j≠m；i＝1,2,…,n，将数据样本xi划分到聚类簇cj里面。
(3)根据式重新计算聚类中心c1',c'2,…,c'k。
(4)若对于任意的j∈(1,2,…,k),c'j＝cj则结束，且c1',c'2,…,c'k代表了最后的聚类中心，否则令cj＝c'j，重新执行(2)，直到满足最大迭代次数为止。
(5)输出聚类结果和最终的正常数据聚类中心。
(6)取待测的数据点X，令ri＝|x-ci|为待测数据点X到第i个簇类中心ci的距离，若max(ri)＞R时，R为实验所设定的合理阈值，则认为该数据点不属于任何一个正常聚类簇。
定义最大聚类半径R：
使用非标准数值方法，定义Rmax的大小与历史数据的聚类结果有关，根据不同的聚类中心，选取历史数据距离聚类中心最近的95％的点阵覆盖范围作近似圆，求出其实际大小。
u/n＝0.95,u∈(0,n)且Rmax＝|xu-ci|
其中xu是第u小的离第i个聚类中心ci距离的采样数据点。
根据前面的研究可知，有关生产设备性能评价的区间已经完成了划分，其作用主要用来指导在实际生产应用场景中，同类设备在运行过程中，根据监测到的生产数据来评价设备目前所处的性能区间，因为聚类区间的类球形特点，总会有一些异常点落到所有区间外部，所以需要设定一个大小为M的数据采集窗口，因为变异数据毕竟属于少数，设备运行期间性能长期处于相对稳定状态，只有当连续采集到窗口大小的数据均属于某一类的聚类中心最大半径范围时，即可判断设备真实性能情况，所以不考虑少数变异数据，只考虑常规数据，在计算时对于少数变异数据予以忽略处理。
设备性能区间划分及性能评价步骤如图4所示；
根据历史数据聚类分析出设备不同性能区间中聚类点数(X1,X2,X3,...,Xk)分别表示性能区间(V1,V2,V3,...,Vk)聚类半径中点数的个数，其中k为类别个数，首先根据置信度，取历史数据各区间聚类点数的5％作为各区间采集窗口Nx,x＝1,2,...,k,对于新设备在线监测数据采集窗口大小N的设定，可以定义N＝max{Nx}，x＝1,2,...,k，当超过采集窗N的数据同时属于某一区间是，可认定设备处在某性能区间。
Claims (5)
1.一种生产设备所处性能区间的计算方法，该方法包括：
步骤1：选取目标设备生产活动中认定为关键性能的指标；
步骤2：分别根据CRITIC和信息熵方法确定各个属性的权重，再采用变异系数法确定组合系数优化出指标属性综合权重；
步骤2.1：采用CRITIC法计算各指标的关联权重；
1)获取指标的数据，对各指标数据进行归一化，相同时间段获取的指标数据为一组；
2)在每一组内计算第j个指标与其它指标的相关度为：其中rij为第i个指标与第j个指标之间的相关系数；
计算第j个指标所包含的信息量Cj:
其中：σj表示第j个指标的对比强度；
计算第j个指标的关联权重θj:
步骤2.2：采用信息熵的方法各指标的熵权重；
1)对获取的指标进行归一化，一个指标的所有数据分为一组；
2)计算第j个评估因素的信息熵Hj：
其中：fij表示第j个指标中第i个数据的概率函数，计算公式为：表示归一化后第j个指标的第i个数据，m表示各指标中数据总个数；
3)计算各指标的熵权重Wj：
其中：n表示指标的总个数；
步骤2.3：采用变异系数法计算第j个指标的组合权重wj；
wj＝aθj+βWj
其中：又p1,p2,…,pn表示计算得到的各指标的熵权重从小到大重新排列后的对应数值；
步骤3：将各指标附上对应的权重后采用k-means聚类方法，将各指标数据聚类为k个类，不同的类表示目标设备所处的不同性能区间；
步骤4：实时获取目标设备个指标数据，计算获取的指标数据属于步骤3得到哪一个聚类簇，则认定目标设备属于该聚类簇对应的设备性能区间。
2.如权利要求1所述的一种生产设备所处性能区间的计算方法，其特征在于所述步骤1中关键性能指标的选取方法为：
质量能力水平方面的指标包括：产品标准合格率、产品质量得分、产品质量损失影响；
运行效能状况方面的指标包括：设备运生产效率、平均无故障运行时间、设备大停机故障率；
生产消耗状况方面的指标包括：原料损耗率、辅料损耗率、能源消耗水平；
设备维护反馈方面的指标包括：平均维护次数、平均维护时长、平均维护损耗；
从上述一个或多个方面中分别选择出一个或多个指标作为目标设备生产活动中关键性能指标。
3.如权利要求1所述的一种生产设备所处性能区间的计算方法，其特征在于所述步骤3中的k-means聚类方法为：
步骤3.1：从所有数据中任意选取k个数据作为初始聚类中心c1,c2,…,ck；
步骤3.2：以c1,c2,…,ck作为初始聚类中心，计算各数据与各聚类中心的距离，将各数据划分到与其距离最小的聚类中心所属的聚类簇中，遍历完所有数据后得到k个聚类簇；
步骤3.3：对步骤3.2的到的k个聚类簇中各数据附上步骤2得到的组合权重后，重新计算各簇的聚类中心c′1,c′2,…,c′k；
步骤3.4：采用步骤3.2和步骤3.4相同的方法计算得到新一代的聚类中心，直到满足聚类结束条件，得到k个聚类中心和k个聚类簇；
步骤3.5：在各聚类簇中剔除与该聚类簇的聚类中距离大于R的数据，其中R为根据实际情况设定的阈值，得到最终的聚类结果。
4.如权利要求3所述的一种生产设备所处性能区间的计算方法，其特征在于所述步骤3.5中R/Rmax＝0.95，其中Rmax表示该聚类簇中数据点到聚类中心的最大距离。
5.如权利要求4所述的一种生产设备所处性能区间的计算方法，其特征在于进一步的，所述当连续获得的M个数据属于同一个聚类簇后认定当前时刻目标设备属于该聚类簇对应的设备性能区间。
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