CN109800895A - 一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及流水线故障检测领域，且公开了一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，首先引入大数据机器学习、深度学习的技术，再基于全息监控数据，全息监控数据即计量检定中心单相电能表、三相电能表、低压电流互感器和采集终端自动检定流水线的各种传感设备采集的数据，将全息监控数据保存至数据仓库内，并将这些数据构建成计量自动检定***的故障特征工程。本发明为基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，再通过使用大数据的数据分析，来对整个流水线上的故障进行预警，同时能够通过增强现实技术，将将整个流水线的故障状态通过三维模型展示开来，以便于后续的维护工作。
Description
技术领域
本发明涉及流水线故障检测领域，具体为一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法。
背景技术
目前国内各地检定流水线这些智能化检定环节通过各种传感器技术、报文等方式收集***运行数据，***通过收集单个硬件设备的数据，由硬件设备报错的方式进行故障的报警，由于流水线越趋于复杂，产生了大量数据，硬件流水线厂商主要关注于硬件设备，对于流水线的历史的数据并不做保存，使得大数据的分析挖掘工作无法开展。
现有技术中，由于没有保存历史数据，不能使用大数据的方式对自动化流水线进行大数据的分析，分析不出影响流水线的关键点和产生影响的重要特征，同时在计量自动化流水线中，各个设备通过单个硬件报错，并没有从整个流水线和流水线相互之间的影响去考虑和分析，整体诊断效果不好。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案包括以下步骤：
S1：首先引入大数据机器学习、深度学习的技术，采用SparkMlib，TensorFlow机器学习和深度学习的框架；
S2：将全息监控数据保存至数据仓库内，并将这些数据构建成计量自动检定***的故障特征工程，所述故障特征工程作为算法模型的输入变量；
S3：通过采用人工智能深度学习技术，自动提取计量故障异常特征，构建动态的计量运行故障特征分类库；
S4：通过采用强化学习的策略，选择合适的故障诊断模型，根据故障情况不断的自动优化和迭代找出最影响流水线的特征值；
S5：通过增强现实的技术，将整个流水线的故障状态通过三维模型展示开来，以便于后续的维护工作。
优选地，在所述步骤S2中，所述全息监控数据为计量检定中心单相电能表、三相电能表、低压电流互感器和采集终端自动检定流水线的各种传感器设备采集的数据。
优选地，所述数据主要来源于智能设备、传感器采集的数据、***运行的日志数据和外部工业大数据。
优选地，所述算法包括决策树法、SDG模型、堆叠自动编码器、卷积神经网络、递归神经网络、深度置信网络、对抗网络。
优选地，对所述数据仓库内保存的全息监控数据进行标准化处理，利用标准化后的全息监控数据进行数据分析。
优选地，所述数据仓库采用hive构架构成，所述hive构架是基于Hadoop的数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
优选地，所述故障特征工程将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度。
优选地，所述故障特征工程的方法包括时间戳处理、分解类别属性、分箱/分区、交叉特征、特征选择、特征缩放、特征提取。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明为基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，通过设有的机器学习、深度学习的各种算法模型，再通过将自动检定流水线的各种传感设备采集的数据，并保存至数据仓库内，并将这些数据构建成计量自动检定***的故障特征工程，故障特征工程作为算法模型的输入变量，再通过采用人工智能深度学习技术，自动提取计量故障异常特征，根据故障情况不断的自动优化和迭代找出最影响流水线的特征值，再通过增强现实的技术，将整个流水线的故障状态通过三维模型展示开来，以便于后续的维护工作。
实施例
一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，首先引入大数据机器学习、深度学习的技术，采用SparkMlib，TensorFlow机器学习和深度学习的框架，再基于全息监控数据，全息监控数据即计量检定中心单相电能表、三相电能表、低压电流互感器和采集终端自动检定流水线的各种传感设备采集的数据，将全息监控数据保存至数据仓库内，并将这些全息监控数据构建成计量自动检定***的故障特征工程，故障特征工程作为算法模型的输入变量，再通过采用人工智能深度学习技术，自动提取计量故障异常特征，构建动态的计量运行故障特征分类库，再通过采用强化学习的策略，选择合适的故障诊断模型，根据故障情况不断的自动优化和迭代找出最影响流水线的特征值，再通过增强现实的技术，将整个流水线的故障状态通过三维模型展示开来，以便于后续的维护工作。
其中，数据主要来源于智能设备、传感器采集的数据、***运行的日志数据和外部的工业大数据数据。
另外，算法包括决策树法、SDG模型、堆叠自动编码器、卷积神经网络、递归神经网络、深度置信网络、对抗网络等。
其中，对数据仓库内保存的数据进行标准化处理，利用标准化后的数据进行数据分析，数据的质量决定了***最后分析的准确率，在自动检定***中有不同厂商的各种智能设备，所产生的数据存在多少的区别，为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处理。另一方面，在范围过大的数据中，将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。防止在深度学习时，模型梯度***出现，所以在数据分析之前，我们需要先将数据标准化，利用标准化后的数据进行数据分析。
另外，数据仓库采用hive构架构成，hive构架是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合作为数据仓库，对数据进行统计分析。
其中，特征工程是将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度，在数据建模时，如果对原始数据的所有属性进行学习，并不能很好的找到数据的潜在趋势，而通过特征工程对你的数据进行预处理的话，算法模型能够减少受到噪声的干扰，这样能够更好的找出趋势。事实上，好的特征甚至能够帮你实现使用简单的模型达到很好的效果，特征工程的方法包括时间戳处理、分解类别属性、分箱/分区、交叉特征、特征选择、特征缩放、特征提取等。
综上所述，该基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，通过机器学习、深度学习的各种算法模型，再通过将自动检定流水线的各种传感设备采集的数据，并保存至数据仓库内，并将这些数据构建成计量自动检定***的故障特征工程，故障特征工程作为算法模型的输入变量，再通过采用人工智能深度学习技术，自动提取计量故障异常特征，根据故障情况不断的自动优化和迭代找出最影响流水线的特征值，再通过增强现实的技术，将整个流水线的故障状态通过三维模型展示开来，以便于后续的维护工作。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：首先引入大数据机器学习、深度学习的技术，采用SparkMlib，TensorFlow机器学习和深度学习的框架；
S2：将全息监控数据保存至数据仓库内，并将这些数据构建成计量自动检定***的故障特征工程，所述故障特征工程作为算法模型的输入变量；
S3：通过采用人工智能深度学习技术，自动提取计量故障异常特征，构建动态的计量运行故障特征分类库；
S4：通过采用强化学习的策略，选择合适的故障诊断模型，根据故障情况不断的自动优化和迭代找出最影响流水线的特征值；
S5：通过增强现实的技术，将整个流水线的故障状态通过三维模型展示开来，以便于后续的维护工作。
2.根据权利要求1所述的一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，其特征在于：在所述步骤S2中，所述全息监控数据为计量检定中心单相电能表、三相电能表、低压电流互感器和采集终端自动检定流水线的各种传感器设备采集的数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，其特征在于：所述数据主要来源于智能设备、传感器采集的数据、***运行的日志数据和外部工业大数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，其特征在于：所述算法包括决策树法、SDG模型、堆叠自动编码器、卷积神经网络、递归神经网络、深度置信网络、对抗网络。
5.根据权利要求1所述的一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，其特征在于：对所述数据仓库内保存的全息监控数据进行标准化处理，利用标准化后的全息监控数据进行数据分析。
6.根据权利要求1所述的一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，其特征在于：所述数据仓库采用hive构架构成，所述hive构架是基于Hadoop的数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
7.根据权利要求1所述的一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，其特征在于：所述故障特征工程将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度。
8.根据权利要求7所述的一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法，其特征在于：所述故障特征工程的方法包括时间戳处理、分解类别属性、分箱/分区、交叉特征、特征选择、特征缩放、特征提取。
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