一种基于工业大数据驱动的报警方法技术

本发明专利技术涉及工业大数据技术领域，提供了一种基于工业大数据驱动的报警方法，包括如下步骤：S1，预先对需要报警的目标进行选定，完成对工业大数据的充分分析；S2，将实时采集到的制造过程数据、生产数据以及管理数据上传至数据平台，以完成数据平台的搭建；S3，通过数据平台将需要报警的目标数据源传送至关联规则模型，以完成关联规则模型的建立；S4，将数据平台的数据传递至报警服务器；S5，报警服务器接收到数据后，对数据进行解析，得出故障信息；S6，将解析好的故障信息发送至终端，并在终端展现。本发明专利技术通过对大数据进行综合分析，对设备发生故障的原因提供尽可能准确的参考信息，以及给设备维修人员及时发送故障报警信息，确保设备高效运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于工业大数据驱动的报警方法
本专利技术涉及工业大数据
，具体为一种基于工业大数据驱动的报警方法。
技术介绍
随着社会经济的发展，自动化技术的进步，越来越多的制造业为了提高生产效率，都在积极寻求各种方法尽量减少设备故障时间和故障出现频次。因此，不少企业开发了车间级设备故障语音报警系统，一旦设备发生故障，故障报警系统会发出喇叭报警语音，以提示负责维修的人员辖区内的设备出现故障。同时将故障信息显示在监控室计算机界面上，以告知维修人员故障发生地点和其严重程度，便于维修人员在最短时间里赶赴故障地点进行故障处置工作。随着科技的发展，制造业的主要特征转向智能和互联网，企业的运营越来越依赖信息技术，制造业整个价值链、制造业产品的整个生命周期都涉及到诸多的数据，数据量的暴涨成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇。制造业企业如果能够在工业环境中建立起大数据平台，提高工厂对不同设备收集的海量信息进行梳理的能力，提高企业信息系统的计算能力和数据消化能力，将会使得企业能够在低成本运营的同时，有效实现按需生产，从而在实现绿色生产的同时，提高企业的经营效率。本专利技术就是基于这样的背景下提出来的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于工业大数据驱动的报警方法，至少可以解决现有技术中的部分缺陷。为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：一种基于工业大数据驱动的报警方法，包括如下步骤：S1，预先对需要报警的目标进行选定，完成对工业大数据的充分分析；S2，将实时采集到的制造过程数据、生产数据以及管理数据上传至数据平台，以完成数据平台的搭建；S3，通过所述数据平台将需要报警的目标数据源传送至关联规则模型，以完成关联规则模型的建立；S4，将所述数据平台的数据传递至报警服务器；S5，所述报警服务器接收到数据后，对数据进行解析，得出故障信息；S6，将解析好的故障信息发送至终端，并在所述终端展现。进一步，所述S1步骤中对目标进行选定的方法具体为：利用生产现场经验、知识积累、用户对目标的估计，以及从数据集合中找出所有的高频数据组，来完成目标的选定。进一步，所述S3步骤中对关联规则模型的建立方法具体包括：工业大数据归集、关联规则的强度、关联规则的支持度、关联规则的自信度、生成频繁项集以及生成规则。进一步，采用减少所述频繁项集生成时间的算法，即一个集合是频繁项集，则它的所有子集均为频繁项集。进一步，所述S4步骤中数据的传递具体过程为：先由数据采集模块采集数据，并通过网络和传感器来与数据平台相连，数据平台再与报警服务器相连。进一步，所述S5步骤中，确定故障信息的故障发送方式和故障级别，且同时将终端分为不同级别和不同区域，以接收对应的故障信息。进一步，所述S6步骤中，发送故障信息的方式具体为；当采用短信形式发送时，则报警服务器将故障信息发送至GSMMODEM短信猫，再由GSMMODEM短信猫发送至终端；当采用手机形式发送时，则报警服务器通过语音转换模块将文字信息转换成语音文件，并发送至无线数字中转台，而后由无线数字中转台将语音发送至终端。进一步，所述终端为对讲机或手机；采用对讲机时，需通过写频软件与无线数字中转台频率匹配；采用手机时，需配备SIM卡。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1、通过对大数据进行综合分析，对设备发生故障的原因提供尽可能准确的参考信息，以及给设备维修人员及时发送故障报警信息，帮助其快速解决设备故障，确保设备高效运行。2、提高企业工业大数据的利用率，为企业现场生产状况监视提供决策，通过对企业的各项数据的收集分析处理可以对帮助企业技术人员可对潜在故障信息进行判断，以辅助企业合理安排停机或安排检修计划。3、大数据驱动的语音短信报警系统可以在第一时间将故障文字信息转换成语音，发送到工作人员对讲机终端，使工作人员不用去监控室就能知晓设备故障，为其节约了维修诊断时间。4、企业工作人员即使不在工作现场，也可远程通过短信接收到故障参考信息，从而使相关管理人员和设备维护人员能对故障原因进行判断。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种基于工业大数据驱动的报警方法的步骤流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种基于工业大数据驱动的报警方法的流程框架图；图3为本专利技术实施例提供的一种基于工业大数据驱动的报警方法的关联规则模型实施框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1和图3，本专利技术实施例提供一种基于工业大数据驱动的报警方法，包括如下步骤：S1，预先对需要报警的目标进行选定，完成对工业大数据的充分分析；S2，将实时采集到的制造过程数据、生产数据以及管理数据上传至数据平台，以完成数据平台的搭建；S3，通过所述数据平台将需要报警的目标数据源传送至关联规则模型，以完成关联规则模型的建立；S4，将所述数据平台的数据传递至报警服务器；S5，所述报警服务器接收到数据后，对数据进行解析，得出故障信息；S6，将解析好的故障信息发送至终端，并在所述终端展现。在本实施例中，需预先对需要报警的目标进行选定，以完成对工业大数据的充分分析，而后实时采集制造过程数据、生产数据以及管理数据，搭建数据平台，用以配合报警服务器对数据进行解析，能够在建立的关联规则模型中进行数据分析，再通过报警服务器对接收到的数据进行解析，得出故障信息，最后将该故障信息发送至终端，以达到告知工作人员的目的。在数据平台中，一方面视频数据经过处理后变为压缩数据，另一方面实时过程数据经过内存缓存后到基于块数据压缩，还有其他领域的数据，这三者经过数据集成，实现统一数据描述与转换，最后进行统计分析。本专利技术通过对大数据进行综合分析，对设备发生故障的原因提供尽可能准确的参考信息，以及给设备维修人员及时发送故障报警信息，帮助其快速解决设备故障，确保设备高效运行。以下为具体实施例：作为本专利技术实施例的优化方案，请参阅图1，S1步骤中对目标进行选定的方法具体为：利用生产现场经验、知识积累、用户对目标的估计，以及从数据集合中找出所有的高频数据组，来完成目标的选定。在选定目标时，需以不影响执行效率、避免浪费系统资源为原则，选取恰当的最小支持度和最小可信度的数据作为数据准备对象。以工厂大型风机为例，把影响风机整体设备运行的分部设备，如电机、耦合器、风机的标准值、警戒值、实测值参数设定为数据集合对象，通过历史数据的分析后确定纳入数据源。作为本专利技术实施例的优化方案，请参阅图1、图2以及图3，S3步骤中对关联规则模型的建立方法具体包括：工业大数据归集、关联规则的强度、关联规则的支持度、关联规则的自信度、生成频繁项集以及生成规则。建立关联规则模型，需从二级频繁项集是在一级频繁项集的基础上产生的，三级频繁项集是在二级频繁项集的基础上产生的，以此类推。采用减少所述频繁项集生成时间的算法，即一个集合是频繁项集，则它的所有子集均为频繁项集。例如：假设一个集合{A,B}是频繁项集，即A、B同时出现在一条记录的次数大于等于最小支持度min_support，则它的子集{A},{B}出现次数必定大于等于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于工业大数据驱动的报警方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，预先对需要报警的目标进行选定，完成对工业大数据的充分分析；S2，将实时采集到的制造过程数据、生产数据以及管理数据上传至数据平台，以完成数据平台的搭建；S3，通过所述数据平台将需要报警的目标数据源传送至关联规则模型，以完成关联规则模型的建立；S4，将所述数据平台的数据传递至报警服务器；S5，所述报警服务器接收到数据后，对数据进行解析，得出故障信息；S6，将解析好的故障信息发送至终端，并在所述终端展现。

【技术特征摘要】
1.一种基于工业大数据驱动的报警方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，预先对需要报警的目标进行选定，完成对工业大数据的充分分析；S2，将实时采集到的制造过程数据、生产数据以及管理数据上传至数据平台，以完成数据平台的搭建；S3，通过所述数据平台将需要报警的目标数据源传送至关联规则模型，以完成关联规则模型的建立；S4，将所述数据平台的数据传递至报警服务器；S5，所述报警服务器接收到数据后，对数据进行解析，得出故障信息；S6，将解析好的故障信息发送至终端，并在所述终端展现。2.如权利要求1所述的一种基于工业大数据驱动的报警方法，其特征在于，所述S1步骤中对目标进行选定的方法具体为：利用生产现场经验、知识积累、用户对目标的估计，以及从数据集合中找出所有的高频数据组，来完成目标的选定。3.如权利要求1所述的一种基于工业大数据驱动的报警方法，其特征在于，所述S3步骤中对关联规则模型的建立方法具体包括：工业大数据归集、关联规则的强度、关联规则的支持度、关联规则的自信度、生成频繁项集以及生成规则。4.如权利要求3所述的一种基于工业大数据驱动的报警方法，其特征在于：采用减少所述频繁...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝艳，胡星，别业文，杜鹏，王笛，
申请(专利权)人：武汉武钢众鹏信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42