一种智能车间设备运维管理系统的制作方法

本发明涉及车间设备运维管理，具体为一种智能车间设备运维管理系统。

背景技术：

1、随着信息技术的迅猛发展和全球经济的不断增长，企业对生产效率和质量的要求也日益提高；近年来，智能化和自动化在工业生产中的应用趋势愈发显著，特别是双千兆+ipv6技术的引入，为智能制造和物联网等领域带来了飞速发展。

2、在净水行业中，双千兆+ipv6技术在智能车间设备运维管理中的应用效果尤为显著，通过双千兆+ipv6网络的高带宽和低延迟特性，智能车间内的所有设备可以实现实时数据传输和高效协同运作，这不仅大幅提升了设备运维管理的效率，还显著降低了设备故障率和维护成本。

3、目前膜过滤设备在净水过程中起到核心作用，但由于其工作环境和运行参数复杂，容易受到污堵、压差变化、化学侵蚀等因素影响，导致设备故障和性能下降，现有的故障预测方法无法充分考虑这些复杂因素，预测准确性不高，且无法实时监测和预警；因此亟需一种智能车间设备运维管理系统来解决此类问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能车间设备运维管理系统，解决现有技术中存在的容易受到污堵、压差变化、化学侵蚀等因素影响，导致设备故障和性能下降，现有的故障预测方法无法充分考虑这些复杂因素，预测准确性不高，且无法实时监测和预警的问题。

2、为实现上述目的，一方面，本发明提供一种智能车间设备运维管理系统，包括：

3、数据传输模块，负责从膜过滤设备中采集参数数据并通过双千兆网络传输到数据处理终端；

4、数据处理模块，利用边缘计算节点进行数据的本地化处理，包括特征提取和初步分析，将处理后的数据和分析结果整合为结构化数据包，并传输至中央管理系统；

5、膜过滤设备故障预测模块，用于对膜过滤设备的污堵、压差变化以及化学侵蚀进行预测；

6、实时预警模块，当深度学习模型预测到故障风险时，通过ipv6网络发送预警信息至中央管理系统，提醒运维人员进行及时维护。

7、另一方面，本发明提供一种智能车间设备运维管理方法，包括：

8、步骤s1.数据采集与传输，

9、采用流量传感器和高频压差传感器监测膜过滤设备的流量变化和膜两侧的压差；

10、采用化学成分传感器检测水中的化学物质浓度，以此监控化学侵蚀对设备的影响；

11、采用双千兆网络进行传感器检测数据传输，数据采集用的每个传感器均配备唯一的ipv6地址；

12、步骤s2.数据处理与边缘计算，

13、通过部署在膜过滤设备附近的边缘计算节点进行数据的本地化处理；

14、本地化处理即特征提取和初步分析；

15、在设备附近部署边缘计算节点，实现了本地化数据处理和初步分析；

16、步骤s3.深度学习模型预测，

17、深度学习模型部署在中央管理系统中，采用深度学习模型进行膜过滤设备的污堵、压差变化以及化学侵蚀预测；

18、采用长短期记忆网络(lstm)模型，通过时序数据分析和故障预测，实现了对污堵、压差变化和化学侵蚀的精准预测；

19、步骤s4.实时预警，

20、当深度学习模型预测到故障风险时，立即通过ipv6网络发送预警信息至中央管理系统；

21、本发明进一步地设置为，光纤接入设备部署在膜过滤设备附近，并连接至传感器的数据采集终端；

22、布置光纤线路覆盖所有传感器安装位置；

23、为每个传感器和数据采集终端分配唯一的ipv6地址并进行ipv6地址配置；

24、传感器实时采集流量、压差和化学成分数据，并通过ipv6地址发送至数据采集终端；

25、数据采集终端对传感器数据进行初步处理，包括去噪和数据标准化；

26、数据采集终端通过双千兆网络(千兆光网和5g网络)将处理后的数据实时传输至边缘计算节点；

27、通过采用流量传感器、高频压差传感器和化学成分传感器，结合双千兆网络和唯一的ipv6地址，实现了实时、高频的数据采集和快速传输，大幅提升了数据的时效性和准确性；

28、本发明进一步地设置为，边缘计算设备部署在膜过滤设备附近，边缘计算设备通过双千兆网络连接传感器和数据采集终端；

29、边缘计算节点接收从传感器和数据采集终端传输过来的实时数据；

30、边缘计算设备上配置存储模块，临时存储接收到的数据；

31、于边缘计算节点实时计算关键特征参数，即流量变化率、压差波动幅度、化学成分浓度变化的特征参数，包括滑动窗口平均值、标准差和趋势变化；

32、本发明进一步地设置为，边缘计算节点上的初步分析包括：

33、识别潜在的异常情况，将处理后的数据和初步分析结果整合为结构化数据包；

34、异常情况包括：流量骤降、压差突增、化学成分超标；

35、将本地化处理后的数据通过双千兆网络(千兆光网和5g网络)传输至中央管理系统进行进一步分析和预测；

36、本发明进一步地设置为，模型输入包括步骤2中的结构化数据包；

37、采用长短期记忆网络lstm模型进行时序数据分析和故障预测，模型预测方式为：

38、通过流量和压差数据的变化趋势进行污堵预测，识别和预测膜过滤设备的污堵情况；

39、并分析压差传感器数据，实时检测和预测压差变化，预警可能的故障；

40、通过化学成分传感器数据，监测和预测化学侵蚀对膜过滤设备的影响，进行提前预警；

41、本发明进一步地设置为，通过流量和压差数据的变化趋势进行污堵预测的方式为：

42、从结构化数据包中提取特征：流量数据f(t)、压差数据p(t)、温度数据t(t)、化学成分数据c(t)；

43、计算流量变化率δf/δt：其中f(t)表示当前时刻的流量，f(t-1)为前一时刻的流量，δt为时间间隔；

44、计算压差变化率δp/δt：其中p(t)表示当前时刻的压差，p(t-1)为前一时刻的压差；

45、计算流量和压差的加权组合wf,p：其中α,β为权重系数，表示流量变化和压差变化对污堵预测的重要性；

46、标准化特征xnorm：此处x为原始特征，μx表示特征均值，σx为特征标准差；

47、构建时序数据集，定义时间窗口t，将标准化后的特征数据划分为多个时间窗口：xt＝[x(t),x(t-1),...,x(t-t+1)]，此处xt表示时间窗口内的特征数据，t为时间窗口大小；

48、使用标准化后的时序数据集训练lstm模型，模型训练过程包括前向传播和反向传播，通过最小化损失函数调整模型参数；

49、使用lstm模型进行预测；

50、本发明进一步地设置为，lstm模型预测步骤包括：yc＝mp(xt)，此处mp表示模型预测过程，yc表示预测的污堵概率；

51、计算污堵风险评分rc：其中γ和δ为权重系数，反映预测结果和压差变化对污堵风险的贡献，yc为预测的污堵概率，表示压差变化率；

52、设定预警阈值θc，当rc超过阈值时，触发预警；

53、本发明进一步地设置为，lstm模型结构包括：

54、输入张量：此处nsamples表示样本数量，t为时间窗口大小，nfeatures表示特征熟练；

55、遗忘门：ft为遗忘门的输出向量，wf表示遗忘门的权重矩阵，ht-1为前一时刻的隐藏状态向量，xt为当前时刻的输入向量，bf为遗忘门的偏置向量，σ为sigmoid激活函数；

56、输入门：it为输入门的输出向量，wi为输入门的权重矩阵，bi为输入门的偏置向量，

57、候选记忆状态：为候选记忆状态向量；wc表示候选记忆状态的权重矩阵，bc为候选记忆状态的偏置向量，tanh为双曲正切激活函数；

58、记忆状态更新：ct为当前时刻的记忆状态向量，ct-1为前一时刻的记忆状态向量；

59、输出门：ot为输出门的输出向量，wo为输出门的权重矩阵，bo为输出门的偏置向量，

60、隐藏状态更新：ht＝ot·tanh(ct)，ht表示当前时刻的隐藏状态向量；

61、lstm模型结构中，nhldden表示lstm单元的隐藏层单元数，t为时间窗口长度；

62、本发明进一步地设置为，预测压差变化方式与膜过滤设备的污堵情况一致，同样采用预训练的lstm模型进行预测：

63、计算压差变化率、压差波动幅度以及平均压差后，构建时序数据集；

64、然后基于时间窗口内特征数据进行压差风险评估与预警；

65、监测和预测化学侵蚀对膜过滤设备的影响方式为：

66、计算化学成分变化率、最大变化幅度、化学成分浓度；

67、构建时序数据集，将标准化后的特征数据划分为多个时间窗口；

68、进行lstm模型训练，预设化学侵蚀风险阈值，使用lstm模型进行预测：

69、基于lstm的时序分析模型准确捕捉设备运行中的变化趋势，提前预警可能的故障。

70、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

71、本发明，通过采用流量传感器、高频压差传感器和化学成分传感器，结合双千兆网络和唯一的ipv6地址，实现实时、高频的数据采集和快速传输，大幅提升数据的时效性和准确性；在设备附近部署边缘计算节点，实现本地化数据处理和初步分析，能够实时计算关键特征参数，提高了数据处理的效率和响应速度；采用长短期记忆网络lstm模型，通过时序数据分析和故障预测，实现对污堵、压差变化和化学侵蚀的精准预测，显著提高预测的准确性和可靠性；同时设定预警阈值，并通过ipv6网络立即发送预警信息至中央管理系统，在故障发生前预警，能够及时通知运维人员进行维护，提升了预警的及时性和有效性；通过双千兆网络的结合，实现高带宽、低延迟、可靠的数据传输，保障数据传输和处理的稳定性；

72、解决了现有技术中存在的容易受到污堵、压差变化、化学侵蚀等因素影响，导致设备故障和性能下降，现有的故障预测方法无法充分考虑这些复杂因素，预测准确性不高，且无法实时监测和预警的问题。