【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据，更具体地说，本专利技术涉及基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法。
技术介绍
1、随着现代工业自动化的迅速发展，机器状态监测与预警技术的重要性日益凸显。自动化为现代工业的重要技术之一，其效率和精度对整个生产线的稳定性和效益有着不可忽视的影响。然而，由于机器设备在长时间运行中容易产生故障，为了提高机器的可靠性和稳定性，必须对机器状态进行实时监测和预警。
2、通过对机器设备状态的实时监测和预警，可以提高机器运行的稳定性和可靠性，提高生产效率和产品质量。然而，实时监测和预警技术在应用过程中仍面临着一些挑战，需要不断完善和创新。随着技术的不断发展，基于大数据分析的自动化设备温度异常预警技术将会在自动化机械加工领域发挥更大的作用，并为工业生产带来更多的便利和效益。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，基于大数据分析并利用物联网技术将温度传感器与声光报警系统进行联动，实现对高温点的及时预警和联动处置。
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
3、一种基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，具体包括以下步骤：
4、步骤101、通过在电机上安装温度传感器进行温度数据采集，并将采集的温度数据存储到云平台中；
5、步骤102、根据历史温度数据，将建立的温度预测模型进行训练；
6、步骤103、通过对自动化设备电机温度的历史数据
7、步骤104、利用历史数据进行温度趋势分析和预测，根据设备温度变化的规律和趋势，提前进行预警；
8、步骤105、利用物联网技术将温度传感器与声光报警系统进行联动，实现对高温点的及时预警和联动处置。
9、在一个优选地实施方式中，步骤101中，通过在电机上安装温度传感器，对自动化设备进行温度数据采集，将采集到的温度数据进行归一化处理，并将温度数据存储到数据库中，具体步骤如下：
10、步骤1、规划监测点：根据设备的特点和需求，在设备中确定监测点来安装传感器，通过在电机上安装温度传感器，对自动化设备进行数据采集；
11、步骤2、建立温度监测集：对采集到的数据进行计算和分析，得到目标监测集，使用热敏电阻监测自动化设备电机的温度情况，根据热敏电阻的电阻值与温度呈线性关系，进行温度转换，计算公式如下：
12、
13、其中，t表示温度，rt是测量得到的电阻值，r0是标称电阻值，α表示温度系数；
14、步骤3、归一化处理：将采集到的温度数据归一化处理，使用最小-最大规范化方法，以消除测量设备、环境温度的量纲因素影响，使得不同温度数据之间具有可比性，提高模型的训练效果和预测准确性，具体计算公式如下：
15、
16、其中，z表示归一化的温度值，tmin表示数据集中的最小温度值，tmax表示数据集中的最大温度值，t原表示待归一化的原始温度值，归一化值的取值范围在[0,1]之间。
17、在一个优选地实施方式中，步骤102中，通过深度学习神经网络，建立温度预测模型，利用历史温度数据进行训练；设置历史温度数据包含n个时间步的观测值，用x表示输入特征向量，使用具有多层隐藏层的神经网络模型进行训练和预测，其中每个隐藏层都包含多个神经元，利用梯度下降法的最小化损失函数来调整神经网络模型的权重和偏置参数，具体包括以下步骤：
18、步骤1、输入层：将历史温度数据作为输入特征向量，如下式：
19、x＝[x1,x2,...,xn]
20、其中，x表示输入特征向量，x1,x2,...,xn表示历史温度数据；
21、步骤2、隐藏层：设置多个隐藏层，并选择sigmoid激活函数，具体计算公式如下：
22、第一隐藏层：h1＝f(w1×x+b1)
23、第二隐藏层：h2＝f(w2×h1+b2)
24、...
25、第k隐藏层：hk＝f(wk×hk-1+bk)
26、其中，f()表示激活函数，wk和bk表示第k隐藏层的权重和偏置参数，hk-1表示第k-1隐藏层的输出；
27、步骤3、输出层：输出温度预测值，具体计算公式如下：
28、
29、其中，表示温度预测值，g()表示输出层的激活函数，wk+1和bk+1表示第(k+1)隐藏层的权重和偏置参数，hk表示第k隐藏层的输出；
30、步骤4、模型训练：使用标记时间的历史温度数据进行模型训练，历史温度数据表示过去一段时间内的温度数值记录，利用梯度下降法的最小化损失函数来调整神经网络模型的权重和偏置参数，具体步骤如下：
31、步骤a1、定义损失函数：
32、
33、其中，l(w,b)表示均方误差损失函数，w和b分别是模型的权重和偏置项，m表示样本数量，y表示实际温度值，表示温度预测值；
34、步骤a2、计算梯度，具体计算公式如下：
35、
36、
37、其中，和分别表示损失函数对隐藏层的权重矩阵和偏置向量的梯度，m表示样本数量，y表示实际温度值，表示温度预测值，x表示温度数据；
38、步骤a3、更新模型参数，权重和偏置更新公式如下：
39、
40、
41、其中，w'和b'分别表示权重更新和偏置更新，w和b分别是模型的权重和偏置项，和分别表示损失函数对隐藏层的权重矩阵和偏置向量的梯度，α为学习率，控制每次更新的步长；
42、步骤a4、迭代重复以上步骤，直到损失函数最小化。
43、在一个优选地实施方式中，所述步骤103中，将包含时间和对应的温度数值的历史数据进行分析，绘制历史温度数据的折线图，通过观察折线图，判断温度是否存在明显的波动，根据历史数据计算出均值和标准差，设定温度阈值，具体步骤如下：
44、步骤1、数据可视化：将收集包含时间和对应的温度数值的历史温度数据，绘制历史温度数据的折线图，在横轴上使用时间信息，纵轴上使用温度数值，将数据点连接起来形成折线，通过观察折线图，判断温度是否存在明显的波动，以及温度变化的速度和幅度，具体计算公式如下：
45、
46、其中，t1和t2为两个时间点，xt1和xt2为两个时间点相应的温度值，rate表示温度变化率；
47、步骤2、设定温度阈值：对自动化设备电机温度的历史数据进行分析，计算出均值和标准差，根据温度变化的趋势，设定温度阈值，具体步骤如下：
48、步骤b1、根据历史数据计算出均值和标准差，具体计算公式如下：
49、
50、
51、其中，μ表示平均温度，σ表示标准差，(x1,x2,...xn)表示历史温度数据的每个样本值，n表示历史数据的数量；
52本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于：所述步骤101中，通过在电机上安装温度传感器，对自动化设备进行温度数据采集，将采集到的温度数据进行归一化处理，并将温度数据存储到数据库中，具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于，所述步骤102中，通过深度学习神经网络，建立温度预测模型，设置历史温度数据包含n个时间步的观测值，用X表示输入特征向量，y表示对应的温度预测值，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于，所述步骤103中，将包含时间和对应的温度数值的历史数据进行分析，绘制历史温度数据的折线图，通过观察折线图，判断温度是否存在明显的波动，根据历史数据计算出均值和标准差，设定温度阈值，具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于，所述步骤104中，通过时间序列分
6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于，所述步骤105中，利用物联网技术将采集到的高温点温度数据传输给物联网设备，通过滤波方法对温度数据进行平滑处理，避免瞬时噪声导致错误的预警触发，根据设定的温度预警阈值进行数据分析，判断是否达到高温预警条件，并将温度传感器与声光报警系统进行联动，实现对高温点的及时预警和联动处置，具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于：所述步骤101中，通过在电机上安装温度传感器，对自动化设备进行温度数据采集，将采集到的温度数据进行归一化处理，并将温度数据存储到数据库中，具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于，所述步骤102中，通过深度学习神经网络，建立温度预测模型，设置历史温度数据包含n个时间步的观测值，用x表示输入特征向量，y表示对应的温度预测值，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于，所述步骤103中，将包含时间和对应的温度数值的历史数据进行分析，绘制历史温度数据的折线图，通过观察折线图，...
【专利技术属性】
技术研发人员：高翔，王东，马天睿，赵笛，丁瑾，张佳，赵琛胤，李秀明，刘瑾，苏马，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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