CN117932322B - 一种面粉设备故障诊断方法及*** - Google Patents
一种面粉设备故障诊断方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及面粉设备技术领域，具体涉及一种面粉设备故障诊断方法及***，包括以下步骤：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；S2,数据预处理与异常检测：识别出数据中的异常信号；S3,设备交互分析：识别导致故障信号的设备交互模式；S4,故障模式与环境因素的综合分析：进行故障原因分析；S5,故障诊断与预测：诊断当前故障，并预测设备的未来故障；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。本发明，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。
Description
技术领域
本发明涉及面粉设备技术领域，尤其涉及一种面粉设备故障诊断方法及***。
背景技术
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。
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。
发明内容
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***。
一种面粉设备故障诊断方法，包括以下步骤：
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；
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；
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；
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；
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；
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。
进一步的，所述多种传感器具体包括：
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；
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；
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；
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；
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；
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。
进一步的，所述S2中的数据预处理与异常检测包括：
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；
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；
S23，特征提取：从标准化后的数据中提取特征；
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；
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。
进一步的，所述S3中的设备交互分析包括：
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DDI，用以量化设备间的相互影响程度；
S32，计算动态依赖指数DDI：对于模型中的每一对设备i和j，结合静态优先级指数和动态性能影响指数，计算在时间t时刻设备i对设备j的动态依赖指数DDIij(t)，计算公式为：
DDIij(t)＝λ·SPIij+(1-λ)·DPIij(t)；
其中，SPIij是静态优先级指数，DPIij(t)是动态性能影响指数，λ是调节参数；
S33，识别故障传播路径：基于计算得到的DDI值，采用Dijkstra算法识别故障传播路径；
S34，分析设备交互模式：综合考虑设备间的DDI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。
进一步的，所述动态性能影响指数DPIij(t)是基于设备i的参数X和设备j的参数Y间相关运行参数的相关系数和协方差，计算公式为：
其中，ρ(Xi(t),Yj(t))表示设备i的参数X和设备j的参数Y在时间t的相关系数，表示Xi和Yj在时间t的协方差，用于量化两个参数之间的变化趋势相依性。
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(u,v)的DDI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：
DDIuv′(t,s)＝DDIuv(t)·(1+α·Ps+β·ΔTuv(s))；
其中,DDIuv′(t,s)表示在时间t和状态s下，考虑设备状态和故障传播概率后的动态DDI值，DDIuv(t)是基于静态和动态因素计算的原始DDI值，Ps表示在状态s下，从设备u到设备v故障传播的概率，ΔTuv(s)表示设备u对设备v的影响延迟，即故障从u传播到v需要的时间差，α和β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。
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：
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；
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；
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。
进一步的，所述动态PCA算法包括：
数据标准化：对于设备i在时间窗口t内的运行数据Xi(t)，进行标准化处理，计算公式为：
其中，μ(t)和σ(t)分别是时间窗口内数据的均值和标准差；
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：
其中，K是高斯核函数，σ是核函数的带宽参数；
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k个特征值对应的特征向量作为主成分，计算公式为：
PCA(C)→选取最大的k个特征值对应的特征向量。
进一步的，所述S5中的故障诊断与预测包括：
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；
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：
其中，K(xi，x)表示核函数，用于SVM中处理非线性分类问题，αi,yi,和b是模型参数；
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：
其中，Yt+1是未来的故障指标，是模型参数，Yt是当前的故障指标，∈t是误差项。
一种面粉设备故障诊断***，用于实现上述的一种面粉设备故障诊断方法，包括以下模块：
数据收集模块：配备多种传感器，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；
数据预处理与异常检测模块：实现数据清洗、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；
设备交互分析模块：构建设备交互图模型(DIG)，通过计算动态依赖指数DDI，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；
故障模式与环境因素分析模块：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，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；
故障诊断与预测模块：基于综合分析结果，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；
维修效果反馈与优化模块：收集维修后的设备性能数据，对故障诊断和预测模型进行反馈和优化。
本发明的有益效果：
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。
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***优化，故障诊断***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。
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。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的诊断方法流程示意图；
图2为本发明实施例的***功能模块示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1所示，一种面粉设备故障诊断方法，包括以下步骤：
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；
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；
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,考虑设备如何相互作用(例如，一个设备的故障如何影响到另一个设备)，以及这些交互如何影响设备的整体运行状态；
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；
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，能够提供故障的具体类型、影响程度和紧急维修的优先级，为维修团队提供详细的维护和修复建议；
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，此步骤确保了故障诊断***能够从每次维修活动中学习并改进，适应设备和环境条件的变化；
该故障诊断方法不仅能够准确地识别和解决由设备复杂交互作用和环境因素引起的故障，而且能够通过持续学习和***优化，提高对未来潜在故障的预测能力，从而显著提高面粉设备的运行效率和稳定性。
多种传感器具体包括：
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；
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；
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；
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；
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；
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，如磨损或内部碎裂；
通过利用上述传感器，能够实时监控和收集面粉加工设备及其环境的运行状态，为故障诊断和预防性维护提供支持。
S2中的数据预处理与异常检测包括：
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，确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供可靠的基础；
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，以确保不同来源和不同量级的数据可以在同一尺度上进行比较和分析；
S23，特征提取：从标准化后的数据中提取特征，特征旨在捕捉数据中的重要信息和模式，对于后续的异常检测和故障诊断至关重要；
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，可以识别数据中的异常信号，这些信号可能预示着设备的潜在故障或运行异常；
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，该报告将为设备运行团队提供实时的故障预警，支持快速的决策和响应；
该方法有效地处理和分析从设备和环境中收集到的大量数据，能够准确识别出数据中的异常信号，为面粉加工设备的故障预测和维护提供关键信息，详细说明了如何通过数据处理技术清洗和预处理收集到的数据，并识别出数据中的异常信号，为面粉加工设备故障诊断方法的实施提供重要的技术支持。
S3中的设备交互分析包括：
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DDI，用以量化设备间的相互影响程度；
S32，计算动态依赖指数DDI：对于模型中的每一对设备i和j，结合静态优先级指数和动态性能影响指数，计算在时间t时刻设备i对设备j的动态依赖指数DDIij(t)，计算公式为：
DDIij(t)＝λ·SPIij+(1-λ)·DPIij(t)；
其中，SPIij是静态优先级指数，基于设备i和设备j之间的固定工艺流程或设计参数，其值在设备安装时确定，不随时间变化，DPIij(t)是动态性能影响指数，根据设备i的当前运行状态对设备j的实际影响进行动态评估，可以通过实时监测数据来计算，λ是调节参数，用于平衡静态优先级和动态性能影响的权重，取值范围为[0，1]；
S33，识别故障传播路径：基于计算得到的DDI值，采用Dijkstra算法识别故障传播路径，传播路径有助于确定哪些设备交互模式可能导致了故障信号的出现；
S34，分析设备交互模式：综合考虑设备间的DDI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，此分析揭示了设备间如何通过复杂的相互作用影响整个生产线的稳定性和效率；
本方法专为面粉加工设备设计，充分考虑了设备间不仅有静态的物理或工艺流程连接，还有基于设备当前运行状态的动态交互影响，通过构建设备交互图模型(DIG)并计算动态依赖指数DDI，本方法能够精准地分析和识别导致故障信号的设备交互模式，特别是在复杂的生产环境中，此方法不仅增强了对设备间交互作用的理解，还为设备故障的预测、诊断和维护提供了重要的数据支持，通过这种深入的分析，维护团队可以更有效地识别潜在的故障源和故障传播路径，优化维护计划，减少意外停机，提高生产效率。
动态性能影响指数DPIij(t)是基于设备i的参数X和设备j的参数Y间相关运行参数的相关系数和协方差，计算公式为：
其中，ρ(Xi(t),Yj(t))表示设备i的参数X和设备j的参数Y在时间t的相关系数，表示Xi和Yj在时间t的协方差，用于量化两个参数之间的变化趋势相依性。
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(u,v)的DDI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：
DDIuv′(t,s)＝DDIuv(t)·(1+α·Ps+β·ΔTuv(s))；
其中,DDIuv′(t,s)表示在时间t和状态s下，考虑设备状态和故障传播概率后的动态DDI值，DDIuv(t)是基于静态和动态因素计算的原始DDI值，Ps表示在状态s下，从设备u到设备v故障传播的概率，ΔTuv(s)表示设备u对设备v的影响延迟，即故障从u传播到v需要的时间差，α和β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；
Dijkstra算法使得面粉加工设备的故障诊断方法能够更精确地识别和预测故障在设备网络中的传播路径，通过考虑故障传播的概率和时间延迟，维护团队可以更好地理解故障的动态性质和潜在影响，从而采取更有针对性的预防和应对措施，这对于提高面粉加工效率和减少意外停机具有重要意义，使得本发明在实际应用中更加有效和实用。
S4中的故障模式与环境因素的综合分析包括：
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；
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；
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；
通过动态PCA算法，不仅能够捕捉面粉加工设备运行数据中的关键变化，还能够细致地分析环境因素对设备故障的影响，特别是粉尘这一对面粉加工环境中十分关键的因素，通过综合这些数据和分析结果，本方法能够更准确地识别故障的根本原因，为制定有效的维护策略和预防措施提供依据。
此方法的应用使得面粉加工设备的故障诊断不再仅仅依赖于简单的经验判断或静态数据分析，而是通过动态地分析设备数据和环境因素的复杂交互，提供了一种更为科学和全面的诊断方法。这种方法的成功实施，将显著提高面粉加工行业的设备稳定性和生产效率，同时降低意外故障造成的成本损失。
动态PCA算法包括：
数据标准化：对于设备i在时间窗口t内的运行数据Xi(t)，进行标准化处理，计算公式为：
其中，μ(t)和σ(t)分别是时间窗口内数据的均值和标准差；
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：
其中，K是高斯核函数，σ是核函数的带宽参数；
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k个特征值对应的特征向量作为主成分，计算公式为：
PCA(C)→选取最大的k个特征值对应的特征向量；
通过将动态PCA算法集成到面粉设备故障诊断流程中，能够更有效地处理和分析复杂的设备运行数据，尤其是在捕捉设备间非线性关系和动态变化方面。
S5中的故障诊断与预测包括：
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；
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：
其中，K(xi，x)表示核函数，用于SVM中处理非线性分类问题，αi,yi,和b是模型参数；
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：
其中，Yt+1是未来的故障指标，是模型参数，Yt是当前的故障指标，∈t是误差项；
本发明能够有效地实现面粉加工设备的故障诊断与未来故障预测，这种方法综合考虑了设备的运行数据、环境因素以及设备间的交互作用，不仅能够诊断出当前的设备故障，还能够基于历史和实时数据预测未来的故障趋势，这为设备维护和运营管理提供了强大的支持，有助于提高设备可靠性，降低维护成本，并最终提升生产效率和产品质量。
如图2所示，一种面粉设备故障诊断***，用于实现上述的一种面粉设备故障诊断方法，包括以下模块：
数据收集模块：配备多种传感器，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；
数据预处理与异常检测模块：实现数据清洗、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；
设备交互分析模块：构建设备交互图模型(DIG)，通过计算动态依赖指数DDI，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；
故障模式与环境因素分析模块：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，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特别分析，确定环境因素在故障发展中的作用；
故障诊断与预测模块：基于综合分析结果，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；
维修效果反馈与优化模块：收集维修后的设备性能数据，对故障诊断和预测模型进行反馈和优化。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种面粉设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
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；
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；
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，所述设备交互分析包括：
S31，设备交互图模型构建：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DDI，用以量化设备间的相互影响程度；
S32，计算动态依赖指数DDI：对于模型中的每一对设备i和j，结合静态优先级指数和动态性能影响指数，计算在时间t时刻设备i对设备j的动态依赖指数DDIij(t)，计算公式为：
DDIij(t)＝λ·SPIij+(1-λ)·DPIij(t)；
其中，SPIij是静态优先级指数，DPIij(t)是动态性能影响指数，λ是调节参数；
S33，识别故障传播路径：基于计算得到的DDI值，采用Dijkstra算法识别故障传播路径；
S34，分析设备交互模式：综合考虑设备间的DDI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；
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；
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；
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。
2.根据权利要求1所述的一种面粉设备故障诊断方法，其特征在于，所述多种传感器具体包括：
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；
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；
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；
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；
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；
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。
3.根据权利要求2所述的一种面粉设备故障诊断方法，其特征在于，所述S2中的数据预处理与异常检测包括：
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；
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；
S23，特征提取：从标准化后的数据中提取特征；
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；
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。
4.根据权利要求3所述的一种面粉设备故障诊断方法，其特征在于，所述动态性能影响指数DPIij(t)是基于设备i的参数X和设备j的参数Y间相关运行参数的相关系数和协方差，计算公式为：
其中，ρ(Xi(t),Yj(t))表示设备i的参数X和设备j的参数Y在时间t的相关系数，表示Xi和Yj在时间t的协方差，用于量化两个参数之间的变化趋势相依性。
5.根据权利要求4所述的一种面粉设备故障诊断方法，其特征在于，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DDI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：
DDIuv′(t,s)＝DDIuv(t)·(1+α·Ps+β·ΔTuv(s))；
其中,DDIuv′(t,s)表示在时间t和状态s下，考虑设备状态和故障传播概率后的动态DDI值，DDIuv(t)是基于静态和动态因素计算的原始DDI值，Ps表示在状态s下，从设备u到设备v故障传播的概率，ΔTuv(s)表示设备u对设备v的影响延迟，即故障从u传播到v需要的时间差，α和β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。
6.根据权利要求5所述的一种面粉设备故障诊断方法，其特征在于，所述S4中的故障模式与环境因素的综合分析包括：
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；
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；
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。
7.根据权利要求6所述的一种面粉设备故障诊断方法，其特征在于，所述动态PCA算法包括：
数据标准化：对于设备i在时间窗口t内的运行数据Xi(t)，进行标准化处理，计算公式为：
其中，μ(t)和σ(t)分别是时间窗口内数据的均值和标准差；
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：
其中，K是高斯核函数，σ是核函数的带宽参数；
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k个特征值对应的特征向量作为主成分，计算公式为：
PCA(C)→选取最大的k个特征值对应的特征向量。
8.根据权利要求7所述的一种面粉设备故障诊断方法，其特征在于，所述S5中的故障诊断与预测包括：
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；
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：
其中，K(xi，x)表示核函数，用于SVM中处理非线性分类问题，αi,yi,和b是模型参数；
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：
其中，Yt+1是未来的故障指标，是模型参数，Yt是当前的故障指标，∈t是误差项。
9.一种面粉设备故障诊断***，用于实现如权利要求1-8任一项所述的一种面粉设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下模块：
数据收集模块：配备多种传感器，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；
数据预处理与异常检测模块：实现数据清洗、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；
设备交互分析模块：构建设备交互图模型，通过计算动态依赖指数DDI，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；
故障模式与环境因素分析模块：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，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；
故障诊断与预测模块：基于综合分析结果，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；
维修效果反馈与优化模块：收集维修后的设备性能数据，对故障诊断和预测模型进行反馈和优化。
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