CN116339253A - 一种基于物联网的智能化机械生产监测管控*** - Google Patents
一种基于物联网的智能化机械生产监测管控*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，属于智能化机械生产技术领域；通过对智能化机械生产的不同区域实施模块化处理，可以为后续不同机械设备的生产实施差异化的分析提供可靠的数据支持；通过将监测统计的实时温度和实时响度构建温度监测表和响度监测表来实施数据的预处理，既可以直观的获取到对应数据项的变化，还可以为后续数据项的异常分析提供可靠的数据支持；本发明用于解决现有方案中不能从不同的维度对智能化机械生产过程中各个机械设备的生产状态实施监测分析，并将不同维度的分析结果进行整合来对机械设备的生产实施动态管控，导致智能化机械生产监测管控的整体效果不佳的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及智能化机械生产技术领域，具体涉及一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***。
背景技术
随着机械制造智能化的迅速发展，工程机械行业的各主机厂都在进行转型升级，以提高生产的精益化水平为目的，打造智能化的生产车间，通过配置非标自动化设备来提升生产效率，减少生产过程中的人工干预程度。
现有的智能化机械生产监测管控方案在实施时存在一定的缺陷，有凭借人工经验来对机械设备的损耗实施定期或者不定期的巡检，也有通过摄像设备对机械设备的运行状态进行摄像并智能分析，可以对已经发生故障进行自动识别和定位；还有通过不同的传感器来进行数据监测和单一的比对来输出存在的异常；但是，不能从不同的维度对智能化机械生产过程中各个机械设备的生产状态实施监测分析，并将不同维度的分析结果进行整合来对机械设备的生产实施动态管控，导致智能化机械生产监测管控的整体效果不佳。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，用于解决现有方案中不能从不同的维度对智能化机械生产过程中各个机械设备的生产状态实施监测分析，并将不同维度的分析结果进行整合来对机械设备的生产实施动态管控，导致智能化机械生产监测管控的整体效果不佳的技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，包括：
监测划分模块，用于对智能化机械生产的不同区域实施模块化处理并实施不同维度的数据统计，得到划分监测集；
处理分析模块，用于对划分监测集中监测统计的各项数据进行预处理和分析，包括：
根据温度监测数据和响度监测数据建立温度监测表和响度监测表；将温度监测表中的实时温度进行连线获取监测温度曲线，以及将响度监测表中的实时响度进行连线获取监测响度曲线；分别将监测温度曲线和监测响度曲线与预设的温度警戒值和响度警戒值进行匹配；
若监测温度曲线不超出温度警戒值且监测响度曲线不超出响度警戒值，则生成正常信号，根据正常信号对对应机械设备的生产状态进行监测；
若监测温度曲线超出温度警戒值，或者监测响度曲线超出响度警戒值，则生成预警信号；
异常分析模块，用于根据预警信号对对应机械设备的生产状态进行分析评估，得到包含异常持续度以及第一异分信号、第二异分信号和第三异分信号的第一状态分析数据并上传至数据库和云平台；
生产评估模块，用于对不同机械设备检修后的工作状态进行监测和评估，得到包含生产状估度以及的第一生状信号、第二生状信号和第三生状信号的第二状态分析数据并上传至数据库和云平台；
生产管控模块，用于将第一状态分析数据和第二状态分析数据进行联立来依次对智能化机械生产过程中各个机械设备的生产进行动态管控。
优选地，监测划分模块的工作步骤包括：
根据智能化机械生产的职能对机械设备所处的区域进行标记和划分，同时将智能化机械生产的职能与数据库中预存储的职能权重表进行匹配获取对应的职能权重并与划分后的区域相关联；
通过传感器对机械设备上预设的监测点监测统计实时温度和实时响度并按时间的顺序排列组合，得到温度监测数据和响度监测数据；
若干划分后的区域以及对应的职能权重、温度监测数据和响度监测数据构成划分监测集并上传至数据库和云平台。
优选地，获取温度监测数据和响度监测数据，分别将温度监测数据中的实时温度和响度监测数据中的实时响度分别设定为纵坐标，同时将实时北京时间设定为横坐标建立温度监测表和响度监测表。
优选地，异常分析模块的工作步骤包括：
统计监测温度曲线超出温度警戒值的总次数并标记为第一警戒总次数WZ；以及统计监测响度曲线超出响度警戒值的总次数并标记为第二警戒总次数XZ；
统计监测温度曲线每次超出温度警戒值持续的总时长并标记为温度警戒时长WS；以及统计监测响度曲线每次超出响度警戒值持续的总时长并标记为响度警戒时长XS；
统计监测温度曲线每次超出温度警戒值后与其之间的最大差值并标记为温度差值WC；以及统计监测响度曲线每次超出响度警戒值后与其之间的最大差值并标记为响度差值XC；
提取标记的各项数据的数值并联立整合，通过计算获取对应机械设备对应的异常持续度YCD。
优选地，异常持续度YCD的计算公式为：
式中，c1、c2、c3、c4为预设的不同比例系数，且0＜c3＜c1＜c4＜c2；ZQ为机械设备对应的职能权重；
根据异常持续度对对应机械设备的生产状态进行分析时，根据机械设备的职能权重获取对应的异常持续阈值，将异常持续度与异常持续阈值进行匹配得到第一异分信号、第二异分信号和第三异分信号。
优选地，若异常持续度小于异常持续阈值，则生成第一异分信号；若异常持续度不小于异常持续阈值且不大于异常持续阈值的Y％，Y为大于一百的实数，则生成第二异分信号；若异常持续度大于异常持续阈值的Y％，则生成第三异分信号。
优选地，生产评估模块的工作步骤包括：
将机械设备检修后的时间标记为第一时间，根据第一时间对机械设备开机工作后的时长进行统计并标记为工作总时长GS；
统计机械设备在工作总时长内生产的部件总数并标记为BZ；
提取标记的各项数据的数值并联立整合，通过计算获取机械设备对应的生产状估度SZD。
优选地，生产状估度SZD的计算公式为：
SZD＝zQ×(g1×CS+g2×BZ+a)
式中，g1、g2为预设的不同比例系数，且1＜g1＜g2；α为误差补偿因子；
根据生产状估度对对应机械设备的生产状态进行分析时，根据机械设备的职能权重获取对应的生产状估范围，将生产状估度与生产状估范围进行匹配，得到第一生状信号、第二生状信号和第三生状信号。
优选地，若生产状估度小于生产状估范围的最小值，则生成第一生状信号；若生产状估度不小于生产状估范围的最小值且不大于生产状估范围的最大值，则生成第二生状信号；若生产状估度大于生产状估范围的最大值，则生成第三生状信号。
优选地，对智能化机械生产过程中各个机械设备的生产进行动态管控，包括准备对轻度异常的机械设备实施检查维护，以及立即对中度异常的机械设备实施检查维护。
相比于现有方案，本发明实现的有益效果：
1、本发明通过对智能化机械生产的不同区域实施模块化处理，可以为后续不同机械设备的生产实施差异化的分析提供可靠的数据支持；通过将监测统计的实时温度和实时响度构建温度监测表和响度监测表来实施数据的预处理，既可以直观的获取到对应数据项的变化，还可以为后续数据项的异常分析提供可靠的数据支持。
2、本发明通过将机械生产方面的各项数据进行整合获取异常持续度，基于异常持续度可以从异常方面对机械生产的生产状态进行整体分析评估；通过将各个机械设备检修后的各项数据进行监测统计并联立整合获取生产状估度，通过生产状估度从运行方面来对机械设备的生产状态进行分析评估，以便可以及时高效的发现机械设备的异常并告警提示，可以有效提高机械设备在运行方面监测分析的整体效果。
3、本发明通过将不同方面监测整合的结果进行联立来对机械设备的生产状态进行整体评估，可以有效提高机械设备监测分析的准确性，同时可以及时高效的对存在不同异常程度的机械设备实施不同的检查维护方案，相比于现有方案中的人工巡检方案，以及通过摄像装置来对已经发生的严重异常进行自动识别和告警提示，本发明可以实现更高效、更及时的预警效果和管控效果。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***的模块框图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，本发明为一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，包括监测划分模块、处理分析模块、异常分析模块、数据库和云平台；
监测划分模块，用于对智能化机械生产的不同区域实施模块化处理并实施不同维度的数据统计，得到划分监测集；包括：
根据智能化机械生产的职能对机械设备所处的区域进行标记和划分，同时将智能化机械生产的职能与数据库中预存储的职能权重表进行匹配获取对应的职能权重并与划分后的区域相关联；
其中，职能权重表包含若干不同的职能以及对应的职能权重，不同的职能预先设置一个对应的职能权重，不同的职能权重可以根据实际情况进行自定义；职能包括但不限于运输、挤压、钻孔、打磨和抛光；
通过传感器对机械设备上预设的监测点监测统计实时温度和实时响度并按时间的顺序排列组合，得到温度监测数据和响度监测数据；传感器可以为温度传感器和响度传感器；
需要说明的是，本发明实施例只是基于温度数据项和响度数据项来对机械设备运行时是否异常进行监测分析，实际上还可以根据需要监测统计其它数据项并融合来进行处理和分析；
若干划分后的区域以及对应的职能权重、温度监测数据和响度监测数据构成划分监测集并上传至数据库和云平台；
本发明实施例中，通过对智能化机械生产的不同区域实施模块化处理，可以为后续不同机械设备的生产实施差异化的分析提供可靠的数据支持；另外，区别于现有方案中通过人为的划分或者占地面积的划分，本发明实施例中通过机械设备对应的职能来划分，可以有效提高划分的准确性和多样性。
处理分析模块，用于对划分监测集中监测统计的各项数据进行预处理和分析，包括：
获取温度监测数据和响度监测数据，分别将温度监测数据中的实时温度和响度监测数据中的实时响度分别设定为纵坐标，同时将实时北京时间设定为横坐标建立温度监测表和响度监测表；
将温度监测表中的实时温度进行连线获取监测温度曲线，以及将响度监测表中的实时响度进行连线获取监测响度曲线；
分别将监测温度曲线和监测响度曲线与预设的温度警戒值和响度警戒值进行匹配；温度警戒值和响度警戒值可以基于机械生产的大数据来获取；
若监测温度曲线不超出温度警戒值且监测响度曲线不超出响度警戒值，则生成正常信号，根据正常信号对对应机械设备的生产状态进行监测；
若监测温度曲线超出温度警戒值，或者监测响度曲线超出响度警戒值，则生成预警信号，根据预警信号对对应机械设备的生产状态进行分析评估。
本发明实施例中，通过将监测统计的实时温度和实时响度构建温度监测表和响度监测表来实施数据的预处理，既可以直观的获取到对应数据项的变化，还可以为后续数据项的异常分析提供可靠的数据支持。
异常分析模块，用于根据预警信号对对应机械设备的生产状态进行分析评估，包括：
统计监测温度曲线超出温度警戒值的总次数并标记为第一警戒总次数WZ；以及统计监测响度曲线超出响度警戒值的总次数并标记为第二警戒总次数XZ；
统计监测温度曲线每次超出温度警戒值持续的总时长并标记为温度警戒时长WS；以及统计监测响度曲线每次超出响度警戒值持续的总时长并标记为响度警戒时长XS；温度警戒时长和响度警戒时长的单位均为分钟；
统计监测温度曲线每次超出温度警戒值后与其之间的最大差值并标记为温度差值WC；以及统计监测响度曲线每次超出响度警戒值后与其之间的最大差值并标记为响度差值XC；
提取标记的各项数据的数值并联立整合，通过计算获取对应机械设备对应的异常持续度YCD；异常持续度YCD的计算公式为：
式中，c1、c2、c3、c4为预设的不同比例系数，且0＜c3＜c1＜c4＜c2，c1可以取值为2.437，c2可以取值为4.653，c3可以取值为1.325，c4可以取值为3.641；ZQ为机械设备对应的职能权重；
需要说明的是，异常持续度是用于将机械设备生产时的各项数据进行整合来对其生产状态进行整体评估的数值；异常持续度越大，表示对应机械设备的生产状态越异常；
根据异常持续度对对应机械设备的生产状态进行分析时，根据机械设备的职能权重获取对应的异常持续阈值，将异常持续度与异常持续阈值进行匹配；
若异常持续度小于异常持续阈值，则判定对应机械设备的生产状态正常并生成第一异分信号；
若异常持续度不小于异常持续阈值且不大于异常持续阈值的Y％，Y为大于一百的实数，则判定对应机械设备的生产状态轻度异常并生成第二异分信号，根据第二异分信号将对应的机械设备标记为第一设备；
若异常持续度大于异常持续阈值的Y％，则判定对应机械设备的生产状态中度异常并生成第三异分信号，根据第三异分信号将对应的机械设备标记为第二设备；
异常持续度以及对应的第一异分信号、第二异分信号和第三异分信号构成第一状态分析数据并上传至数据库和云平台。
本发明实施例中，通过将机械生产方面的各项数据进行整合获取异常持续度，基于异常持续度可以从异常方面对机械生产的生产状态进行整体分析评估，相比于现有方案中单一数据项的比对和输出，本发明实施例可以有效提高异常方面对机械生产的生产状态分析的整体效果。
实施例二
在实施例一的基础上，还包括：
生产评估模块，用于对不同机械设备检修后的工作状态进行监测和评估，包括：
将机械设备检修后的时间标记为第一时间，第一时间的单位为小时，根据第一时间对机械设备开机工作后的时长进行统计并标记为工作总时长GS；工作总时长的单位为小时；
统计机械设备在工作总时长内生产的部件总数并标记为BZ；
提取标记的各项数据的数值并联立整合，通过计算获取机械设备对应的生产状估度SZD；生产状估度SZD的计算公式为：
SZD＝ZQ×(g1×CS+g2×BZ+a)
式中，g1、g2为预设的不同比例系数，且1＜g1＜g2，g1可以取值为1.563，g2可以取值为3.217；α为误差补偿因子，可以取值为1.3275；误差补偿因子用于提高生产状估度计算的准确性，既可以通过现有的生产大数据进行训练得到，也可以根据经验进行自定义；
根据生产状估度对对应机械设备的生产状态进行分析时，根据机械设备的职能权重获取对应的生产状估范围，将生产状估度与生产状估范围进行匹配；
若生产状估度小于生产状估范围的最小值，则判定对应机械设备的生产状态正常并生成第一生状信号；
若生产状估度不小于生产状估范围的最小值且不大于生产状估范围的最大值，则判定对应机械设备的生产状态轻度异常并生成第二生状信号，根据第二生状信号将对应的机械设备标记为第三设备；
若生产状估度大于生产状估范围的最大值，则判定对应机械设备的生产状态中度异常并生成第三生状信号，根据第三生状信号将对应的机械设备标记为第四设备；
生产状估度以及对应的第一生状信号、第二生状信号和第三生状信号构成第二状态分析数据并上传至数据库和云平台。
本发明实施例中，通过将各个机械设备检修后的各项数据进行监测统计并联立整合获取生产状估度，通过生产状估度从运行方面来对机械设备的生产状态进行分析评估，以便可以及时高效的发现机械设备的异常并告警提示，可以有效提高机械设备在运行方面监测分析的整体效果。
实施例三
在实施例一和实施例二的基础上，还包括：
生产管控模块，用于将第一状态分析数据和第二状态分析数据进行联立来依次对智能化机械生产过程中各个机械设备的生产进行动态管控；包括：
依次对智能化机械生产过程中各个机械设备的生产进行动态管控时，分别对第一状态分析数据和第二状态分析数据进行遍历；
若第一状态分析数据和第二状态分析数据的遍历结果中存在第二异分信号或者第二生状信号，则准备对对应的机械设备实施检查维护；
若第一状态分析数据和第二状态分析数据的遍历结果中存在第三异分信号或者第三生状信号，则立即对对应的机械设备实施检查维护。
本发明实施例中，通过将不同方面监测整合的结果进行联立来对机械设备的生产状态进行整体评估，可以有效提高机械设备监测分析的准确性，同时可以及时高效的对存在不同异常程度的机械设备实施不同的检查维护方案，相比于现有方案中的人工巡检方案，以及通过摄像装置来对已经发生的严重异常进行自动识别和告警提示，本发明实施可以实现更高效、更及时的预警效果和管控效果。
需要说明的是，上述中涉及的公式均是去除量纲取其数值计算，是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的比例系数以及分析过程中各个预设的阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的发明实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，包括：监测划分模块，用于对智能化机械生产的不同区域实施模块化处理并实施不同维度的数据统计，得到划分监测集；
处理分析模块，用于对划分监测集中监测统计的各项数据进行预处理和分析，包括：
根据温度监测数据和响度监测数据建立温度监测表和响度监测表；将温度监测表中的实时温度进行连线获取监测温度曲线，以及将响度监测表中的实时响度进行连线获取监测响度曲线；分别将监测温度曲线和监测响度曲线与预设的温度警戒值和响度警戒值进行匹配；
若监测温度曲线不超出温度警戒值且监测响度曲线不超出响度警戒值，则生成正常信号，根据正常信号对对应机械设备的生产状态进行监测；
若监测温度曲线超出温度警戒值，或者监测响度曲线超出响度警戒值，则生成预警信号；
异常分析模块，用于根据预警信号对对应机械设备的生产状态进行分析评估，得到包含异常持续度以及第一异分信号、第二异分信号和第三异分信号的第一状态分析数据并上传至数据库和云平台；
生产评估模块，用于对不同机械设备检修后的工作状态进行监测和评估，得到包含生产状估度以及的第一生状信号、第二生状信号和第三生状信号的第二状态分析数据并上传至数据库和云平台；
生产管控模块，用于将第一状态分析数据和第二状态分析数据进行联立来依次对智能化机械生产过程中各个机械设备的生产进行动态管控。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，监测划分模块的工作步骤包括：
根据智能化机械生产的职能对机械设备所处的区域进行标记和划分，同时将智能化机械生产的职能与数据库中预存储的职能权重表进行匹配获取对应的职能权重并与划分后的区域相关联；
通过传感器对机械设备上预设的监测点监测统计实时温度和实时响度并按时间的顺序排列组合，得到温度监测数据和响度监测数据；
若干划分后的区域以及对应的职能权重、温度监测数据和响度监测数据构成划分监测集并上传至数据库和云平台。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，获取温度监测数据和响度监测数据，分别将温度监测数据中的实时温度和响度监测数据中的实时响度分别设定为纵坐标，同时将实时北京时间设定为横坐标建立温度监测表和响度监测表。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，异常分析模块的工作步骤包括：
统计监测温度曲线超出温度警戒值的总次数并标记为第一警戒总次数WZ；以及统计监测响度曲线超出响度警戒值的总次数并标记为第二警戒总次数XZ；
统计监测温度曲线每次超出温度警戒值持续的总时长并标记为温度警戒时长WS；以及统计监测响度曲线每次超出响度警戒值持续的总时长并标记为响度警戒时长XS；
统计监测温度曲线每次超出温度警戒值后与其之间的最大差值并标记为温度差值WC；以及统计监测响度曲线每次超出响度警戒值后与其之间的最大差值并标记为响度差值XC；
提取标记的各项数据的数值并联立整合，通过计算获取对应机械设备对应的异常持续度YCD。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，异常持续度YCD的计算公式为：
式中，c1、c2、c3、c4为预设的不同比例系数，且0＜c3＜c1＜c4＜c2；ZQ为机械设备对应的职能权重；
根据异常持续度对对应机械设备的生产状态进行分析时，根据机械设备的职能权重获取对应的异常持续阈值，将异常持续度与异常持续阈值进行匹配得到第一异分信号、第二异分信号和第三异分信号。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，若异常持续度小于异常持续阈值，则生成第一异分信号；若异常持续度不小于异常持续阈值且不大于异常持续阈值的Y％，Y为大于一百的实数，则生成第二异分信号；若异常持续度大于异常持续阈值的Y％，则生成第三异分信号。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，生产评估模块的工作步骤包括：
将机械设备检修后的时间标记为第一时间，根据第一时间对机械设备开机工作后的时长进行统计并标记为工作总时长GS；
统计机械设备在工作总时长内生产的部件总数并标记为BZ；
提取标记的各项数据的数值并联立整合，通过计算获取机械设备对应的生产状估度SZD。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，生产状估度SZD的计算公式为：
SZD＝ZQ×(g1×GS+g2×BZ+α)
式中，g1、g2为预设的不同比例系数，且1＜g1＜g2；α为误差补偿因子；
根据生产状估度对对应机械设备的生产状态进行分析时，根据机械设备的职能权重获取对应的生产状估范围，将生产状估度与生产状估范围进行匹配，得到第一生状信号、第二生状信号和第三生状信号。
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，若生产状估度小于生产状估范围的最小值，则生成第一生状信号；若生产状估度不小于生产状估范围的最小值且不大于生产状估范围的最大值，则生成第二生状信号；若生产状估度大于生产状估范围的最大值，则生成第三生状信号。
10.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化机械生产监测管控***，其特征在于，对智能化机械生产过程中各个机械设备的生产进行动态管控，包括准备对轻度异常的机械设备实施检查维护，以及立即对中度异常的机械设备实施检查维护。
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2023
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