本发明专利技术公开了一种设备故障检测方法、系统、装置和存储介质,所述方法包括:获取所述设备的若干第一动作时长数据;根据所述第一动作时长数据计算第一平均值;根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据;根据所述第二动作时长数据计算第二平均值;根据所述第二动作时长数据和所述第二平均值,计算所述设备的动作稳定性;根据所述动作稳定性获取所述设备的故障信息。本发明专利技术提出了一种基于动作稳定性的设备故障检测方法,实现了对于设备故障的检测;相较于现有的故障检测方法,本发明专利技术实施例通过动作稳定性进行故障检测,其通用性更强,效率更高。本发明专利技术可广泛应用于故障检测领域中。
【技术实现步骤摘要】
一种设备故障检测方法、系统、装置和存储介质
本专利技术涉及故障检测
,尤其涉及一种设备故障检测方法、系统、装置和存储介质。
技术介绍
在全球工业信息化、数字化的趋势浪潮中,制造业车间生产设备数据的实时采集、存储分析和诊断应用得到了前所未有的发展。线体动作的稳定性是线体诊断分析中十分重要的一环,节拍和动作稳定性高低直接反映是否存在异常节拍和动作,间接反映线体设备的稳定性和产能稳定性。目前的线体设备故障检测方法大多基于电气参数对设备进行诊断,基于电气参数的故障检测方法对于不同设备需要采集不同的电气参数,而有些设备不向数据采集器发送实时电气参数,导致目前检测方法适用性存在较大局限。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的是提供一种设备故障检测方法、系统、装置和存储介质,以提高故障检测的适用性。本专利技术所采用的第一技术方案是:一种设备故障检测方法,包括:获取所述设备的若干第一动作时长数据;根据所述第一动作时长数据计算第一平均值;根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据;根据所述第二动作时长数据计算第二平均值;根据所述第二动作时长数据和所述第二平均值,计算所述设备的动作稳定性;根据所述动作稳定性获取所述设备的故障信息。进一步,所述根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据,其具体包括:根据所述第一平均值,将所述第一动作时长数据分为若干个区间大小相同的集合;获取所述第一动作时长数据中数据量最大的集合作为中心集合;将所述中心集合及其相邻的若干个集合中的动作时长数据作为第二动作时长数据。进一步,所述将所述中心集合及其相邻的若干个集合中的动作时长数据作为第二动作时长数据,其具体包括:将所述中心集合、中心集合的前部集合和中心集合的后部集合中的动作时长数据作为第二动作时长数据,所述前部集合与所述后部集合基于所述中心集合中心对称。进一步,所述根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据,其具体包括:根据所述第一动作时长数据计算标准差;根据所述第一平均值和所述标准差计算第一区间范围;将所述第一动作数据中处于所述第一区间范围的数据作为第二动作时长数据。进一步,所述根据所述第二动作时长数据和所述第二平均值,计算所述设备的动作稳定性,其具体包括:根据所述第二平均值计算第二区间范围;根据所述第二动作时长数据在所述第二区间范围内的比例,计算所述设备的动作稳定性。进一步,所述根据所述动作稳定性获取所述设备的故障信息,其具体包括:确定所述动作稳定性大于阈值,所述设备不存在故障;确定所述动作稳定性小于阈值,所述设备存在故障;其中,所述阈值为标准设备的动作稳定性。进一步,所述根据所述动作稳定性获取所述设备的故障信息,还包括以下步骤:确定所述动作稳定性等于阈值,减小所述第二区间范围,重新进行动作稳定性和阈值的计算。本专利技术所采用的第二技术方案是:一种设备故障检测系统,包括:计时模块,用于获取所述设备的若干第一动作时长数据;筛选模块,用于根据所述第一动作时长数据计算第一平均值;根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据;计算模块,根据所述第二动作时长数据计算第二平均值;根据所述第二动作时长数据和所述第二平均值,计算所述设备的动作稳定性;检测模块,用于根据所述动作稳定性获取所述设备的故障信息。本专利技术所采用的第三技术方案是:一种设备故障检测装置,包括:计时器,用于获取所述设备的若干第一动作时长数据;处理器,用于根据所述第一动作时长数据计算第一平均值;根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据;根据所述第二动作时长数据计算第二平均值;根据所述第二动作时长数据和所述第二平均值,计算所述设备的动作稳定性;根据所述动作稳定性获取所述设备的故障信息。本专利技术所采用的第四技术方案是:一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种设备故障检测方法。与现有技术相比较,本专利技术实施例提出了一种基于动作稳定性的设备故障检测方法,通过获取设备的第一动作时长数据,并根据第一动作时长数据的第一平均值进行筛选得到第二动作时长数据,利用第二动作时长数据实现对于设备动作稳定性的计算,从而实现对于设备故障的检测;相较于现有的故障检测方法,本专利技术实施例通过动作稳定性进行故障检测,其适用性更强。附图说明图1为本专利技术实施例一种设备故障检测方法的流程图。具体实施方式以下将结合实施例和附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述,以充分地理解本专利技术的目的、方案和效果。下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号,其仅为了便于阐述说明而设置,对步骤之间的顺序不做任何限定,实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。此外,对于以下实施例中所述的若干个,其表示为至少一个。本专利技术实施例提供了一种设备故障检测方法,参照图1,包括:S100、获取所述设备的若干第一动作时长数据;S200、根据所述第一动作时长数据计算第一平均值;S300、根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据;S400、根据所述第二动作时长数据计算第二平均值;S500、根据所述第二动作时长数据和所述第二平均值,计算所述设备的动作稳定性;S600、根据所述动作稳定性获取所述设备的故障信息。具体的,本专利技术实施例提供了一种设备故障检测方法,通过计算设备运作过程的动作时长数据的稳定性,实现对于设备故障的检测。第一动作时长数据来源于过程监控中单个工艺动作在一个产品周期下的持续时间,若干第一动作时长数据则对应单个工艺动作在不同产品周期下的持续时间。一般而言,第一动作时长数据取200个以上。第一平均值由第一动作时长数据里对所有的动作时长求平均值得到,用于在选取数据的时候针对性地选取或者剔除一些数据,以提高数据的可用性。第二动作时长数据是第一动作时长数据根据第一平均值筛选之后得到的数据,在筛选的过程中会筛选掉与大部分数据相差较大的边缘数据,这些数据的产生往往是因为特殊情况产生,并非设备本身性能造成。第二平均值由第二动作时长数据里对所有动作时长求平均值得到,第二平均值用于计算第二动作数据的集中程度。第二动作时长数据的集中程度越高,说明设备的动作稳定性越高,设备运转正常。动作稳定性反映的是动作在多次发生的情况下,动作时长是否能趋向于一个确定的值,由每个动作的大量实际时长样本通过一定算法计算得到,用于对实际工艺进行分析,从而对线体节拍和动作的稳定性进行诊断。故障信息本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种设备故障检测方法,其特征在于,包括:/n获取所述设备的若干第一动作时长数据;/n根据所述第一动作时长数据计算第一平均值;/n根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据;/n根据所述第二动作时长数据计算第二平均值;/n根据所述第二动作时长数据和所述第二平均值,计算所述设备的动作稳定性;/n根据所述动作稳定性获取所述设备的故障信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种设备故障检测方法,其特征在于,包括:
获取所述设备的若干第一动作时长数据;
根据所述第一动作时长数据计算第一平均值;
根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据;
根据所述第二动作时长数据计算第二平均值;
根据所述第二动作时长数据和所述第二平均值,计算所述设备的动作稳定性;
根据所述动作稳定性获取所述设备的故障信息。
2.根据权利要求1所述一种设备故障检测方法,其特征在于,所述根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据,其具体包括:
根据所述第一平均值,将所述第一动作时长数据分为若干个区间大小相同的集合;
获取所述第一动作时长数据中数据量最大的集合作为中心集合;
将所述中心集合及其相邻的若干个集合中的动作时长数据作为第二动作时长数据。
3.根据权利要求2所述一种设备故障检测方法,其特征在于,所述将所述中心集合及其相邻的若干个集合中的动作时长数据作为第二动作时长数据,其具体包括:
将所述中心集合、中心集合的前部集合和中心集合的后部集合中的动作时长数据作为第二动作时长数据,所述前部集合与所述后部集合基于所述中心集合中心对称。
4.根据权利要求1所述一种设备故障检测方法,其特征在于,所述根据所述第一平均值筛选所述第一动作时长数据,获取第二动作时长数据,其具体包括:
根据所述第一动作时长数据计算标准差;
根据所述第一平均值和所述标准差计算第一区间范围;
将所述第一动作数据中处于所述第一区间范围的数据作为第二动作时长数据。
5.根据权利要求1所述一种设备故障检测方法,其特征在于,所述根据所述第二动作时长数据和所述第二平均值,计算所述设备的动作稳定性,其具体包括:
根据所述第二平均值计算第二区间...
【专利技术属性】
技术研发人员:钟家荣,韩勤,任孝江,何嘉豪,贺毅,左志军,
申请(专利权)人:广州明珞汽车装备有限公司,明珞汽车装备上海有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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