一种基于分布控制的车间生产设备运行监控系统的制作方法

本发明涉及工业自动化和智能制造，特别是一种基于分布控制的车间生产设备运行监控系统及方法。

背景技术：

1、随着工业4.0和智能制造的快速发展，车间生产设备的智能化监控已成为提高生产效率、保证产品质量和降低运营成本的关键因素。传统的设备监控系统主要依赖于固定阈值报警和人工巡检，难以应对现代制造环境中复杂多变的生产场景。

2、现有的车间生产设备监控系统存在以下主要不足：首先，数据处理能力难以满足大规模、多样化的设备数据实时分析需求，导致无法及时发现潜在问题。其次，监控模型缺乏自适应性，无法随设备性能随时间的变化而自动调整，影响了长期监控的准确性。再者，预警机制往往过于简单，容易出现误报或漏报，降低了系统的可靠性。此外，决策支持功能不够智能，难以提供全面、精准的优化建议，限制了系统的实用价值。最后，许多系统采用集中式架构，存在单点故障风险，且扩展性受限，难以适应大规模生产环境的需求。

技术实现思路

1、鉴于现有的车间生产设备运行监控系统存在数据处理能力有限、预警机制简单、决策支持不够智能等问题，提出了本发明。

2、因此，本发明所要解决的问题在于如何实现大规模实时数据处理、自适应状态评估、精确预警和智能决策支持。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种基于分布控制的车间生产设备运行监控系统，其包括中央控制模块，用于整体协调和管理系统运行；数据采集模块，用于实时采集所述车间生产设备的第一运行参数；数据处理模块，用于对第一运行参数进行预处理、筛选和初步分析，生成第二运行参数；状态评估模块，用于根据第二运行参数，利用自适应评估模型评估车间生产设备的运行状态，生成状态评估结果；预警模块，用于根据状态评估结果，基于动态调整的阈值和规则生成预警信息，并按照紧急程度进行分级；决策支持模块，用于根据预警信息，结合历史数据和专家知识库，提供多维度优化建议，生成执行指令；执行控制模块，用于根据执行指令，对车间生产设备进行调整控制； 通信模块，用于进行数据交换和信息传输，支持多种通信协议；其中，系统采用分布式架构，中央控制模块、数据采集模块、数据处理模块、状态评估模块、预警模块、决策支持模块和执行控制模块独立部署于不同的硬件设备上，通过通信模块实现数据共享和协同工作。

5、作为本发明所述基于分布控制的车间生产设备运行监控系统的一种优选方案，其中：状态评估模块的设计方案如下：接收并验证数据处理模块传输的第二运行参数的完整性和有效性；使用多层卷积神经网络结构，从第二运行参数中提取高维特征，输出特征向量；将特征向量转换为模糊集，采用mamdani推理方法，基于预设的模糊规则进行推理，生成模糊状态评估结果；将模糊状态评估结果转换为数值型状态评估结果，数值型状态评估结果包括设备整体健康指数和各关键部件的状态指标；计算状态评估结果的置信水平，并将其附加到状态评估结果中；通过通信模块，将状态评估结果发送至预警模块和中央控制模块；接收预警模块的反馈信息，并根据反馈信息和系统运行历史数据，采用在线学习算法动态更新神经网络权重和调整模糊规则参数。

6、作为本发明所述基于分布控制的车间生产设备运行监控系统的一种优选方案，其中：预警模块的设计方案如下：接收并解析状态评估模块发送的状态评估结果；根据专家经验和领域知识，制定一个动态阈值库，针对不同设备、不同部件和不同运行条件设置相应的预警阈值；采用自适应算法，根据历史数据和专家规则动态调整预警阈值，以适应设备性能随时间的变化；使用多维度比较方法，将接收到的状态评估结果与动态阈值进行比对；基于模糊逻辑和决策树算法，综合考虑状态评估结果、置信水平和历史趋势，生成预警信息；将预警信息按照紧急程度分为多个等级包括正常、注意、警告、紧急；对于生成的预警信息，结合时间序列分析评估其持续性和发展趋势；通过通信模块，将分级预警信息发送至决策支持模块和中央控制模块；记录预警信息及其处理结果，建立预警日志数据库，用于后续分析和系统优化；定期对预警准确性进行评估，并将评估结果反馈给状态评估模块，用于优化自适应评估模型。

7、作为本发明所述基于分布控制的车间生产设备运行监控系统的一种优选方案，其中：决策支持模块的设计方案如下：接收并解析预警模块发送的分级预警信息；维护一个综合知识库，综合知识库包括历史运行数据、专家经验规则和设备维护指南；采用案例推理技术，从综合知识库中检索与当前情况匹配度超过预设阈值的历史案例；基于深度强化学习算法构建决策模型，以历史决策结果、设备性能变化数据和检索到的历史案例作为输入，输出初步决策建议；结合预警信息的紧急程度和初步决策建议，运用多准则决策分析方法生成多维度优化建议，多维度优化建议包括设备维护计划、生产参数调整方案、能源效率优化策略、产品质量提升措施；对生成的多维度优化建议进行可行性评估，评估指标包括实施成本、预期收益和潜在风险，并根据评估结果对建议进行优先级排序；利用自然语言处理技术，将排序后的多维度优化建议转化为结构化的执行指令；通过通信模块，将生成的执行指令发送至执行控制模块和中央控制模块；建立决策执行跟踪机制，记录每条执行指令的实施过程和效果数据；定期进行决策效果评估，计算优化建议的准确率和有效性指标，并将评估结果反馈至决策模型，用于持续优化决策算法；提供人机交互接口，支持决策过程的可视化展示，并允许人工干预和调整优化建议及执行指令。

8、作为本发明所述基于分布控制的车间生产设备运行监控系统的一种优选方案，其中：从综合知识库中检索与当前情况匹配度超过预设阈值的历史案例包括以下步骤：从综合知识库中提取历史案例，将历史案例表示为多维向量，使用主成分分析降低特征维度；接收并解析当前设备状态和预警信息，将当前情况转化为与历史案例相同格式的特征向量；计算总体相似度，其中对数值型特征使用欧氏距离，对类别型特征使用jaccard相似度，对文本描述使用余弦相似度；使用kd树进行最近邻搜索，设定初始匹配阈值为k，检索相似度超过初始匹配阈值的历史案例；设定目标案例数量范围为，调整阈值直到案例数量落在设定范围内，或达到预设阈值上下限；对选定案例进行聚类，识别不同解决方向，计算加权平均解决方案；为匹配的历史案例生成相似度解释报告，将匹配案例及其相关信息传递给决策模型。

9、作为本发明所述基于分布控制的车间生产设备运行监控系统的一种优选方案，其中：构建决策模型包括以下步骤：对历史决策结果、设备性能变化数据和相关历史案例进行标准化处理；从标准化处理后的数据中提取关键特征，构建输入向量；定义包含设备状态和运行参数的状态空间，设计包括维护操作和参数调整的离散动作空间，构建综合考虑设备可靠性、能源效率和生产质量的奖励函数；构建深度q网络决策模型，采用多层神经网络结构作为q函数近似器，学习状态到动作价值的映射关系；记录历史决策过程中的状态、动作、奖励和下一状态序列，构建经验回放缓冲区；使用经验回放缓冲区中的数据进行批量训练，更新q值；将当前状态的输入向量输入训练好的决策模型，输出每个可能动作的q值，选择q值最高的动作作为初步决策建议；计算选定动作的q值与其他动作q值的差异，作为决策置信度的指标，对于置信度低于预设阈值的决策，提供多个备选方案；生成包含推荐决策动作、预期收益和置信度的决策报告，同时提供决策依据说明，解释影响决策的主要因素。

10、作为本发明所述基于分布控制的车间生产设备运行监控系统的一种优选方案，其中：q值的更新公式如下：

11、

12、其中，s为当前设备状态，a为维护动作，为在设备状态s下执行维护动作a所能获得的预期奖励，为学习率，为折扣因子，表示在下一设备状态下执行维护动作所能获得的最大预期奖励，r为执行维护动作后的即时奖励。

13、第二方面，本发明实施例提供了基于分布控制的车间生产设备运行监控方法，其包括实时采集车间生产设备的第一运行参数；对第一运行参数进行预处理、筛选和初步分析，生成第二运行参数；根据第二运行参数，利用自适应评估模型评估车间生产设备的运行状态，生成状态评估结果；根据状态评估结果，基于动态调整的阈值和规则生成预警信息，并按照紧急程度进行分级；根据预警信息，结合历史数据和专家知识库，提供多维度优化建议，生成执行指令；根据所述执行指令，对所述车间生产设备进行调整控制。

14、本发明的有益效果为：分布式架构提高了系统的可靠性和可扩展性，避免了单点故障；多层数据处理机制（第一运行参数到第二运行参数）提高了数据质量和分析效率；自适应评估模型能够动态调整，适应设备性能变化，提高状态评估准确性；基于模糊逻辑和决策树的多级预警机制，减少误报和漏报，提高预警精度；深度强化学习结合案例推理的决策支持模块，提供更智能、更全面的优化建议；各模块间的反馈机制（如预警模块对状态评估模块的反馈）实现了系统的持续优化。