一种智能工厂缺陷数据的处理方法与流程

本发明涉及设备运转监管领域,尤其涉及一种智能工厂缺陷数据的处理方法。

背景技术：

1、智能工厂是当今工厂在设备智能化、管理现代化、信息计算机化的基础上达到的新的阶段。

2、智能工厂的实现，离不开各种各样的工业数据进行支撑。但是在工业过程中产生的数据由于传感器故障、人为操作因素、系统误差、多异构数据源、网络传输乱序等因素极易出现噪声、缺失值、数据不一致的情况，上述缺陷数据直接用于工业生产建模会带来较为严重的问题，不利于智能工厂的生产运行。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的缺点与不足,本发明提供一种智能工厂缺陷数据的处理方法。

2、本发明所采用的技术方案是，本发明提供的一种智能工厂缺陷数据的处理方法，包括以下步骤：

3、步骤s1，采集用于处理的智能工厂内的同一监控区域设备运转数据，使用动态网格模型自动捕捉所述智能工厂内的同一监控区域设备运转数据中的所有设备运转动态缺陷数据以得到用于处理的设备运转数据中心；

4、步骤s2，利用所述设备运转数据中心对基于设备运转动态缺陷数据类别使用决策树进行缺陷分类；

5、步骤s3，利用边缘计算网关人机控制界面设置处理算法参数及设备运转动态缺陷数据库；

6、步骤s4，获取设备运转监测与控制数据，将设备运转监控系统采集到的每一台设备运转监测与控制数据送入所述设备运转动态缺陷数据处理模型，得到设备运转动态缺陷数据处理结果；

7、步骤s5，所述处理模型是判断缺陷数据的类型，缺陷数据类型包括：无效数据和异常数据；

8、如果无效数据的体量较大，缺少的数据较少，直接进行删除；

9、如果无效数据体量较少，通过插值法进行处理；

10、异常数据包括异常值、波动点、集体离群值和噪声信号的异常类型，对异常类型分别进行判断处理；

11、步骤s6，将所述设备运转动态缺陷数据处理结果送入logistics回归分析算法，对处理到的设备运转动态缺陷数据进行关联性分析；

12、步骤s7，处理并判断关联性分析的设备运转动态缺陷数据是否位于所述设备运转动态缺陷数据库并判断所述设备运转动态缺陷数据是否有二次及以上出现。

13、优选地，对基于设备运转动态缺陷数据类别使用决策树进行缺陷分类后，同时对动态网格模型的参数进行更新迭代。

14、优选地，判断设备运转动态缺陷数据是否处于设备运转动态缺陷数据库包含以下步骤：

15、获取当前设备运转监测与控制数据中某一个设备运转动态缺陷数据库的存储速度及设备运转动态缺陷数据库的存储空间；

16、若设备运转动态缺陷数据库规模与调取速度均在设备运转动态缺陷数据库内，判断设备运转动态缺陷数据有二次及以上出现；

17、若设备运转动态缺陷数据库只有部分数据位于设备运转动态缺陷数据库内，则进行下一步；

18、判断设备运转动态缺陷数据预设变化区间是否位于设备运转动态缺陷数据库内，若设备运转动态缺陷数据预设变化区间位于设备运转动态缺陷数据库内则判断设备运转动态缺陷数据有二次及以上出现，否则进行下一步；

19、继续获取当前设备运转监测与控制数据中的其他设备运转动态缺陷数据并进设备运转动态缺陷数据是否有二次及以上出现判断的操作。

20、本技术还包含一种判断设备运转动态缺陷数据位于设备运转动态缺陷数据库内是否二次及以上出现的方法，包括以下步骤：

21、计算前一个设备运转监测与控制数据中设备运转动态缺陷数据的预设变化区间与当前设备运转监测与控制数据中所述设备运转动态缺陷数据的预设变化区间的方差，若所述方差超过数据标准范围，则判定为设备运转动态缺陷数据二次及以上出现；

22、若判断设备运转动态缺陷数据处于二次及以上出现状态，则将设备运转动态缺陷数据信息中的有二次及以上出现时长清零并处理其他设备运转动态缺陷数据设备运转监测与控制数据；

23、若设备运转动态缺陷数据未更新，则获取当前时间并计算设备运转动态缺陷数据停止累计时间，将所述设备运转动态缺陷数据停止累计时间与设定的有二次及以上出现时数据标准范围进行比较，若所述设备运转动态缺陷数据停止累计时间超过有二次及以上出现时数据标准范围，则判断为设备运转动态缺陷数据有二次及以上出现，若所述设备运转动态缺陷数据停止累计时间未超过有二次及以上出现时长，则当前设备运转动态缺陷数据处理结束，继续处理其他设备运转监测与控制数据。

24、优选地，若关联性分析信息中上一数据设备运转监测与控制数据关联性分析到某一设备运转动态缺陷数据，而当前中未关联性分析到所述设备运转动态缺陷数据时，则系统设置一个缺失阈值，在未达到缺失阈值之前，并不判断所述设备运转动态缺陷数据丢失，之后利用logistics回归分析算法基于上一个的所述设备运转动态缺陷数据出现位置对当前的所述设备运转动态缺陷数据区进行预测，预测的结果作为当前设备运转动态缺陷数据区；

25、若下一数据设备运转监测与控制数据处理到所述设备运转动态缺陷数据出现位置与所述当前设备运转动态缺陷数据区匹配，则判断为处理算法错误导致的设备运转动态缺陷数据消失；

26、若达到缺失阈值后，直接视为所述设备运转动态缺陷数据消失，系统删除此设备运转动态缺陷数据关联性分析信息；

27、若未达到缺失阈值的时间段中所述设备运转动态缺陷数据重新出现，则判断为所述设备运转动态缺陷数据被短时间二次及以上出现。

28、本技术的系统包含设备运转动态缺陷数据处理组件，设备运转监测与控制数据计算组件及缺陷数据二次及以上出现判断组件，其中：

29、所述设备运转动态缺陷数据处理组件用于对所述设备运转监测与控制数据计算组件采集到的设备运转监测与控制数据进行设备运转动态缺陷数据处理并得到设备运转动态缺陷数据的数据库及数据库信息；

30、所述设备运转监测与控制数据计算组件用于采集设备运转监测与控制数据、设置监管区位置及对所述设备运转动态缺陷数据处理组件得到的设备运转动态缺陷数据库及数据库信息匹配特定处理码后传入至所述缺陷数据二次及以上出现判断组件；

31、所述缺陷数据二次及以上出现判断组件接收到匹配好特定处理码的设备运转动态缺陷数据库及数据库信息后输出关联性分析器信息，查找每一个所述关联性分析器信息，根据所述监管区位置判断此设备运转动态缺陷数据是否位于监管区内，并再次更新关联性分析器信息，根据更新后的所述关联性分析器信息判断设备运转动态缺陷数据是否应该被发出警告信号。

32、优选地，所述关联性分析器信息包括：设备运转动态缺陷数据处理码、设备运转动态缺陷数据库、设备运转动态缺陷数据是否进入设备运转动态缺陷数据库、设备运转动态缺陷数据进入设备运转动态缺陷数据库时间、设备运转动态缺陷数据是否已被发出警告信号。

33、优选地，所述设备运转数据中心可采用实时更新的方式增加收集数据量。

34、本发明将于动态网格模型的设备运转动态缺陷数据处理技术用于设备运转动态缺陷数据处理，该方法能从设备运转监测与控制数据中准确地处理设备运转动态缺陷数据，并对设备运转动态缺陷数据进行关联性分析，然后通过一系列设备运转动态缺陷数据有二次及以上出现的逻辑判断，准确高效地处理出设备运转动态缺陷数据并产生发出警告信号，从而实现设备运转动态缺陷数据有二次及以上出现的智能化监管。从而大幅度地提高了工作人员的效率，同时也节约大量的人力物力；

35、设备运转动态缺陷数据处理组件：本发明利用设备运转数据中心对基于设备运转动态缺陷数据类别使用决策树进行缺陷分类，保证设备运转动态缺陷数据处理准确率。本发明同时对动态网格模型的参数进行更新迭代，以保证在有限预算下的性能最优化；

36、设备运转监测与控制数据计算组件：本发明对处理到的设备运转动态缺陷数据进行基于关联性分析算法的关联性分析，并维护其个体结构体，用于对设备运转动态缺陷数据状态进行判断，并且设置关联性分析失效数据标准范围避免被二次及以上出现后产生误报；

37、缺陷数据二次及以上出现判断组件：本发明首先对关联性分析到的设备运转动态缺陷数据进行是否在监管区内进行判断，并提出多种对设备运转动态缺陷数据二次及以上出现的判断方式，通过对设备运转动态缺陷数据进行二次及以上出现判断，从而避免了传统方法中二次及以上出现设备运转动态缺陷数据误报问题；

38、本发明可方便地从云服务页面对有二次及以上出现处理算法进行设置，发出警告信号消息也可实时地显示在云服务页面中供工作人员查看，与核心处理算法共同组成了一个设备运转动态缺陷数据有二次及以上出现智能处理系统。