一种智能生产设备中能耗监控装置及其运行方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种智能生产设备中能耗监控装置及其运行方法，具体如下：实时采集各信息采集点的原始数据，做数据预处理并放入流式消息队列，利用大数据技术从流式消息队列收集数据，对数据进行预处理，构建设备的运行状态视图，利用数据挖掘技术建立复杂生产环境下的运行状态标准，对设备进行能耗状态的监控，判断设备是否处于正常运行状态，对结果进行展示，并做相应预警操作。本发明专利技术使用大数据挖掘技术，灵活地分析复杂情况下设备运行状态，建立不同设备间运行状态关联模型，优化了原本使用的机械的，仅基于单一标的预警方式，使得监控结果更有说服力，为企业节约成本。

【技术实现步骤摘要】
一种智能生产设备中能耗监控装置及其运行方法
本专利技术涉及智能制造
，更具体的，涉及一种智能生产设备中能耗监控装置及其运行方法。
技术介绍
近年来，大数据技术对智能制造的发展起到了举足轻重的作用；在生产中，类似PVC压延机的各类生产机器的设备运行状态一直是很重要的指标，更是智能制造重点监控的指标。在生产流程中，设备的任意一次运行异常就能给企业带来不菲的损失，设备电机能耗等指标的异常也会使得生产的产品质量受到影响，如能耗非正常地过高也会导致能源浪费，进而直接或间接地给企业带来损失。而在智能制造背景下，大部分指标都需要人工查表、计算来获得，不仅人工成本较大，操作复杂度高，而且无法达到实时性监控的要求，因此难以实现生产制造智能化。所以在大数据技术获得长足发展的今天，人们终于得以将目光聚焦在智能制造上。公开号为CN202677152U的中国技术专利于2013年1月16日公开了一种能耗监控装置，通过在中央管控装置中预设各种运行参数，并连接至少一个远程监控装置和至少一个实时信号采集装置，各远程监控装置可随时查询监控各实时信号采集装置采集来的各种运行及能耗参数，并和预设的值以及数据库中历史数据进行比较和分析，以便制定切实可行的节能降耗措施，并及时的加以干预和执行，大大的提高了工作的效率，并实现了能耗数据信息化、实时化和可控化，实现精确监控和有效节能，但该装置预警方式单一，监控的结果存在一定的不确定性。
技术实现思路
本专利技术为克服现有的能耗监控装置存在预警方式单一、监控结果不确定的技术缺陷，提供一种智能生产设备中能耗监控装置及其运行方法。为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：一种智能生产设备中能耗监控装置，包括数据采集模块、数据预处理模块、设备电流分组模块、设备运行状态模块和在线监控模块；其中：所述数据采集模块设置于智能生产设备上，采集智能生产设备能耗数据，并将能耗数据传输至所述数据预处理模块；所述数据预处理模块对能耗数据进行预处理，得到设备的节点分组状态Sn<Sn节点1电流，Sn节点2电流，Sn节点3电流...>和运行状态Un<设备n所有节点数据>，其中n∈<1,2,3...>；所述设备电流分组模块用于构建设备电流分组模型，并根据设备的节点分组状态判断分组内设备之间能耗的关联异常，输出能耗异常；所述设备运行状态模块用于构建设备运行状态模型，根据设备的运行状态及能耗异常，判断单个设备的能耗异常；所述在线监控模块根据所述设备电流分组模块、设备运行状态模块的输出结果，对能耗异常设备进行显示和报警提示。其中，所述数据采集模块包括若干个传感器和数据解析器；其中：所述传感器内置或外接在智能生产设备上，用于采集智能生产设备能耗数据；并将能耗数据传输至所述数据解析器；所述数据解析器用于对能耗数据进行解析处理，并将解析后的数据传入流式消息队列，等待所述数据预处理模块调用处理。其中，所述能耗数据包括每台智能生产设备各采集节点的开关量、温度、电流、转速和压力。其中，在所述数据预处理模块中，所述预处理过程包括：所述数据预处理模块从流式数据中，后去每台设备电流采集节点的电流数据，根据电流节点相关性分析进行分组；根据相关性分析结果，构建设备的节点分组状态；所述数据预处理模块从流式消息队列采集设备运行状态。上述方案中，数据预处理模块中的电流节点相关性分组，从流式数据中，获取所有设备的电路节点电流数据，形成数据集S<节点1电流，节点2电流，节点3电流，节点4电流，节点5电流，节点6电流...>，使用数理统计中的Pearson相关性分析公式，对所有的电流进行相关性计算，得到各节点电流间的相关性，把相关性大的节点电流放入一组得电路节点电流分组状态S1<S1节点1电流，S1节点2电流，S1节点3电流...>、S2<S2节点4电流，S2节点5电流，S2节点6电流...>...，Sn<...>，其中n∈<1,2,3...>。其中，在所述设备电流分组模块中，使用设备的节点分组状态的历史数据，采用BP神经网络算法，并进行训练，得到设备电流分组模型；将所述数据预处理模块构建的节点分组状态作为所述设备电流分组模型输出，判断分组内设备之间能耗的关联异常，输出能耗异常。上述方案中，所述设备电流分组模型构建过程具体为：(1)以生产线的质量节点、产出节点所采集数据作为判定生产状态是否健康的指标，映射到健康状态值，采用该健康状态值对设备电流分组状态数据Sn进行标注，得如下结果：对处于健康状态的数据Sn进行标注，其中n∈<1,2,3...>，即可得数据集S’n，其中n∈<1,2,3...>：S’1<S’1节点1电流，S’1节点2电流，S’1节点3电流...，健康状态>、S’2<S’2节点4电流，S’2节点5电流，S’2节点6电流...，健康状态>..，其中n∈<1,2,3...>；(2)针对分组S’n，其中n∈<1,2,3...>，进行构建BP神经网络算法，进行模型训练，得到设备电流分组算法模型；其中，在所述设备运行状态模块中，使用每个设备运行状态的历史数据，采用BP神经网络算法，并进行训练，得到设备运行状态模型；将所述数据预处理模块构建的设备运行状态及所述设备电流分组模块生成的能源异常作为输入，判断单个设备的能耗异常。上述方案中，所述设备运行状态模型构建过程具体为：(1)以生产线的质量节点、产出节点所采集数据作为判定生产状态是否健康的指标，对设备电流分组状态数据Sn进行标注，得如下结果：对处于健康状态的数据Un进行标注，其中n∈<1,2,3...>，即可得数据集U’n，其中n∈<1,2,3...>：U’1<设备1所有节点数据，健康状态>、U’2<设备2所有节点数据，健康状态>，其中n∈<1,2,3...>；针对设备运行状态U’n，其中n∈<1,2,3...>，进行构建BP神经网络算法，进行算法，得到设备状态算法模型。其中，所述在线监控模块包括微处理器、显示模块、输入模块和报警模块；其中：所述输入模块用于输入操作指令，其输出端与所述微处理器输入端电性连接；所述微处理器输出端与所述显示模块信号输入端电性连接；所述微处理器与所述报警模块控制端电性连接；所述微处理器输入端与所述设备运行状态模块输出端电性连接。一种智能生产设备中能耗监控装置运行方法，包括以下步骤：S1：在智能生产设备上布设数据采集模块，采集智能生产设备能耗数据；S2：通过数据预处理模块对能耗数据进行预处理，得到设备的节点分组状态和运行状态；S3：通过设备电流分组模块训练设备电流分组模型，将设备的节点分组状态作为设备电流分组模型的输入，判断分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能生产设备中能耗监控装置，其特征在于，包括数据采集模块(1)、数据预处理模块(2)、设备电流分组模块(3)、设备运行状态模块(4)和在线监控模块(5)；其中：/n所述数据采集模块(1)设置于智能生产设备上，采集智能生产设备能耗数据，并将能耗数据传输至所述数据预处理模块(2)；/n所述数据预处理模块(2)对能耗数据进行预处理，得到设备的节点分组状态和运行状态；/n所述设备电流分组模块(3)用于构建设备电流分组模型，并根据设备的节点分组状态判断分组内设备之间能耗的关联异常，输出能耗异常；/n所述设备运行状态模块(4)用于构建设备运行状态模型，根据设备的运行状态及能耗异常，判断单个设备的能耗异常；/n所述在线监控模块(5)根据所述设备电流分组模块(3)、设备运行状态模块(4)的输出结果，对能耗异常设备进行显示和报警提示。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能生产设备中能耗监控装置，其特征在于，包括数据采集模块(1)、数据预处理模块(2)、设备电流分组模块(3)、设备运行状态模块(4)和在线监控模块(5)；其中：
所述数据采集模块(1)设置于智能生产设备上，采集智能生产设备能耗数据，并将能耗数据传输至所述数据预处理模块(2)；
所述数据预处理模块(2)对能耗数据进行预处理，得到设备的节点分组状态和运行状态；
所述设备电流分组模块(3)用于构建设备电流分组模型，并根据设备的节点分组状态判断分组内设备之间能耗的关联异常，输出能耗异常；
所述设备运行状态模块(4)用于构建设备运行状态模型，根据设备的运行状态及能耗异常，判断单个设备的能耗异常；
所述在线监控模块(5)根据所述设备电流分组模块(3)、设备运行状态模块(4)的输出结果，对能耗异常设备进行显示和报警提示。


2.根据权利要求1所述的一种智能生产设备中能耗监控装置，其特征在于，所述数据采集模块(1)包括若干个传感器和数据解析器；其中：
所述传感器内置或外接在智能生产设备上，用于采集智能生产设备能耗数据；并将能耗数据传输至所述数据解析器；
所述数据解析器用于对能耗数据进行解析处理，并将解析后的数据传入流式消息队列，等待所述数据预处理模块(2)调用处理。


3.根据权利要求2所述的一种智能生产设备中能耗监控装置，其特征在于，所述能耗数据包括每台智能生产设备各采集节点的开关量、温度、电流、转速和压力。


4.根据权利要求2所述的一种智能生产设备中能耗监控装置，其特征在于，在所述数据预处理模块(2)中，所述预处理过程包括：
所述数据预处理模块(2)从流式数据中，后去每台设备电流采集节点的电流数据，根据电流节点相关性分析进行分组；根据相关性分析结果，构建设备的节点分组状态；
所述数据预处理模块(2)从流式消息队列采集设备运行状态。


5.根据权利要求4所述的一种智能生产设备中能耗监控装置，其特征在于，在所述设备电流分组模块(3)中，使用设备的节点分组状态的历史数据，采用BP神经网络算法，并进行训练，得到设备电流分组模型；将所述数据预处理模块(2)构建的节点分组状态作为所述设备电流分组模型输出，判断分组内设备之间能耗的关联异常，输出能耗异常。


6.根据权利要求5所述的一种智能生产设备中能耗监控装置，其特征在于，在所述设备运行状态模块(4)中，使用每个设备运行状态的历史数据，采用BP神经网络算法，并进行训练，得到设备运行状...

【专利技术属性】
技术研发人员：王美林，吕逸夫，刘金刚，彭希灵，曾俊杰，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44