南京艾龍自動化裝備有限公司郁標獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉南京艾龍自動化裝備有限公司申請的專利自動化生產線多參數實時監測與故障診斷預警方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120010454B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510481889.8,技術領域涉及:G05B23/02;該發明授權自動化生產線多參數實時監測與故障診斷預警方法及系統是由郁標;許琪設計研發完成,并于2025-04-17向國家知識產權局提交的專利申請。
本自動化生產線多參數實時監測與故障診斷預警方法及系統在說明書摘要公布了:本發明提供一種自動化生產線多參數實時監測與故障診斷預警方法及系統,涉及自動化生產線監測技術領域,包括通過獲取多源傳感器數據并進行數據質量評估和修正,對設備組件性能參數進行監測和劣化率計算,結合時頻域特征分析識別故障類型,基于物理連接關系建立故障傳播鏈路確定故障源。本發明能夠及時發現設備異常,準確定位故障源組件,提高故障診斷的準確性和及時性,有效降低設備維護成本。
本發明授權自動化生產線多參數實時監測與故障診斷預警方法及系統在權利要求書中公布了:1.自動化生產線多參數實時監測與故障診斷預警方法,其特征在于,包括: 獲取自動化生產線中多源傳感器采集的實時運行數據,計算數據質量特征值,生成數據可信度,當數據可信度小于第一預設閾值時,基于相鄰時刻歷史數據進行數據修正,得到修正后的實時運行數據; 將修正后的實時運行數據按照設備組件進行分組,生成設備組件對應的運行參數序列,基于運行參數序列計算設備組件的性能參數,根據性能參數計算性能劣化率,當性能劣化率大于第二預設閾值時,將對應的備組件確定為待監測組件; 對待監測組件的所述運行參數序列進行時頻域特征分析,提取時域統計特征和頻域能量特征作為故障特征,將故障特征輸入預訓練的故障識別模型,基于故障特征的組合模式輸出故障類型概率分布,選取概率最大的故障類型作為待監測組件的故障判定結果; 根據待監測組件與相鄰組件的物理連接關系,獲取相鄰組件的性能劣化率,基于性能劣化率的時序變化順序建立故障傳播鏈路,確定故障源組件,生成包含故障源組件位置信息和故障判定結果的故障診斷報告,并發送至生產管理系統; 獲取自動化生產線中多源傳感器采集的實時運行數據,計算數據質量特征值,生成數據可信度,當數據可信度小于第一預設閾值時,基于相鄰時刻歷史數據進行數據修正,得到修正后的實時運行數據包括: 獲取自動化生產線中多源傳感器采集的實時運行數據并按照時間窗口進行分段,得到分段數據序列; 分別計算分段數據序列的信號波動度、數值變化度和采樣完整度并進行組合,得到數據質量特征值,基于分段數據序列中數據的概率分布特征計算數據質量特征值的信息熵,根據所述信息熵生成動態權重系數,將所述動態權重系數與對應的數據質量特征值進行加權組合得到數據可信度; 當所述數據可信度小于第一預設閾值時,確定待修正數據,提取所述待修正數據對應時間窗口前后N個時間窗口的相鄰時刻歷史數據序列; 將所述相鄰時刻歷史數據序列按照數據變化趨勢的相似度進行聚類得到多個子序列組,計算每個子序列組中各子序列與待修正數據的時間相關度,基于所述時間相關度構建具有差異化權重的遞歸優化模型,其中權重大小與時間相關度正相關; 采用遞歸優化模型對待修正數據進行迭代修正,在每輪迭代中計算修正結果與相關度大于預設的相關度閾值的子序列的擬合誤差,當所述擬合誤差小于動態閾值時輸出修正結果作為修正后的實時運行數據; 根據待監測組件與相鄰組件的物理連接關系,獲取相鄰組件的性能劣化率,基于性能劣化率的時序變化順序建立故障傳播鏈路,確定故障源組件包括: 獲取待監測組件與相鄰組件的機械耦合關系、能量傳遞關系和物理拓撲關系,建立表征組件間空間連接強度的組件連接關系矩陣; 在連續時間窗口內獲取所述待監測組件和相鄰組件的性能參數,計算所述性能參數的時間導數得到性能劣化率,對所述性能劣化率進行希爾伯特變換得到瞬時相位; 根據所述組件連接關系矩陣中的空間連接強度和瞬時相位的變化趨勢,計算相鄰組件間的相位同步強度,構建反映組件間動態耦合關系的網絡序參量; 監測所述網絡序參量的動態變化,獲取網絡序參量的突變時刻和突變幅值,基于所述突變時刻、突變幅值和相位同步強度構建有向故障傳播圖,其中以相鄰組件為節點,以突變時刻的時間差為邊權重,以相位同步強度為邊方向; 根據所述有向故障傳播圖中的邊權重和邊方向計算各組件的下游影響范圍,基于下游影響范圍確定各組件的級聯失效規模,將所述級聯失效規模與所述突變時刻相結合得到失效影響因子; 根據所述有向故障傳播圖的動態演化規律,對所述失效影響因子中的突變時刻特征和級聯失效規模進行權重配置,將配置后的失效影響因子最大且突變時刻最早的組件確定為故障源組件。
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