一种基于数据分析的粗纱机运行故障预测系统技术方案

本发明专利技术涉及运行故障预测技术领域，且公开了一种基于数据分析的粗纱机运行故障预测系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据分析模块、故障预测模块以及人机交互模块，通过设有数据分析模块与故障预测模块，有利于通过对电磁离合器的电压、电流、线圈温度以及粗纱的波谱图进行数据分析，建立层级预测模型与灰色预测模型，并对波谱图进行改进，找出隐波去除假波，能够依据预测结果及时对机器设备的电压、电流、线圈温度情况进行排查与维护，防止卷绕系统突发故障影响生产进度，减少损失，保证粗纱机的有效运行，同时保障了粗纱的质量，延长机器设备的使用寿命。延长机器设备的使用寿命。延长机器设备的使用寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据分析的粗纱机运行故障预测系统


[0001]本专利技术涉及运行故障预测
，更具体地涉及一种基于数据分析的粗纱机运行故障预测系统。

技术介绍

[0002]粗纱的质量直接影响到细纱的质量，因此粗纱质量在纺纱质量控制中非常重要，原料、工艺以及设备的不良都会影响到粗纱的质量，其中设备状态不良是造成粗纱纱疵的主要因素，因此对粗纱机设备的故障进行预测十分重要，粗纱机的卷绕系统又是粗纱机运行过程中十分重要的系统。
[0003]现有的对粗纱机的运行故障进行检测大多为事后检测，以粗纱的产品质量来判断粗纱机是否发生故障，进而对设备进行检测维修来保证粗纱的质量，无法针对卷绕系统进行单独的故障预测，同时事后故障检测无法做到提前预防，无法对粗纱机卷绕系统进行提前维护与保养，故障发生后再对机器设备的卷绕系统进行维修会给粗纱的生产增加难度，在短时间内及时找到卷绕系统的故障原因也存在一定的难度，因此在查找故障原因的过程中会浪费人力物力以及时间，而对粗纱机卷绕系统运行故障进行预测能够及时地机器设备进行维护，减少此类事件发生。

技术实现思路

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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的粗纱机运行故障预测系统，其特征在于：包括：数据采集模块：用于通过设备采集终端采集预定实时参数；数据预处理模块：用于对数据采集模块采集的预定实时参数进行预处理得到预处理数据，并将预处理数据传输至数据分析模块；数据存储模块：用于存储数据采集模块采集的预定实时参数与数据预处理模块的预处理数据；数据分析模块：用于对数据预处理模块的预处理数据进行分析计算，所述数据分析模块包括电压分析单元、电流分析单元、线圈温度分析单元，以及波谱图分析单元；故障预测模块：根据数据分析模块的分析结果对粗纱机的故障进行预测，所述故障预测模块包括电压故障预测单元、电流故障预测单元、线圈温度预测单元，以及波谱图预测单元；人机交互模块：用于将故障预测模块的数据结果通过文字终端进行显示；其中，所述预定实时参数为电磁离合器的实时电压数据、电磁离合器的实时电流数据、电磁离合器的实时线圈温度以及粗纱的波谱图。2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的粗纱机运行故障预测系统，其特征在于：所述电压分析单元用于对电磁离合器的电压数据进行统计，分析其波动程度并基于Attention机制建立第一层级预测模型，所述电流分析单元用于对电磁离合器的电流数据进行统计并分析其波动程度，基于Attention机制建立第二层级预测模型，所述线圈温度分析单元用于对电磁离合器的线圈温度数据进行统计，分析其波动程度并建立灰色预测模型，所述波谱图分析单元用于对每次生产的粗纱波谱图进行分析，通过隐波计算公式与假波计算公式计算得出隐波同时去除假波，得到新的波谱图。3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的粗纱机运行故障预测系统，其特征在于：所述电压故障预测单元通过电压分析单元建立的第一层级预测模型对下一次电压发生异常的时间点进行预测，所述电流故障预测单元通过电流分析单元建立的第二层级预测模型对下一次电流发生异常的时间点进行预测，所述线圈温度预测单元通过线圈温度分析单元建立的灰色预测模型对下一次线圈温度异常的时间点进行预测，所述波谱图预测单元通过对新的波谱图进行异常峰值分析，利用ARIMA模型对下一次异常峰值进行预测。4.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的粗纱机运行故障预测系统，其特征在于：所述第一层级预测模型与所述第二层级预测模型均包括输入层、Attention机制层、神经网络层以及输出层，所述神经网络层包括记忆单元与更新单元，通过记忆公式计算记忆单元的记忆值，通过记忆控制公式实现更新单元的长期记忆功能，通过隐藏状态公式计算出记忆单元与更新单元中隐藏状态信息的最终值。5.根据权利要求4所述的一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张世龙，
申请(专利权)人：单县鑫和纺织有限公司，
类型：发明
国别省市：