一种研磨机故障预警方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种研磨机故障预警方法、装置及存储介质，用于研磨机故障预警。本申请公开的研磨机故障预警方法包括：确定研磨机的设备故障趋势得分、温度预警得分、电机预警得分和流量预警得分，然后确定研磨机的故障预警得分，当所述故障预警得分大于设定的第十三判断阈值时，判定研磨机存在故障风险。本申请还提供了一种研磨机故障预警装置及存储介质。本发明专利技术能够准确判断研磨机是否存在故障风险。明能够准确判断研磨机是否存在故障风险。明能够准确判断研磨机是否存在故障风险。

【技术实现步骤摘要】
一种研磨机故障预警方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及计算
，尤其涉及一种研磨机故障预警方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0002]随着新一代信息技术的进步，制造业正向数字化、网络化、智能化方向发展。在产业转型过程中，由于各个关键生产环节尚未配备可实现对生产流程进行实时监测的智能探知装置，缺乏对风险的预知能力，设备操作人员无法在设备运行出现故障的第一时间做出反应，往往要到设备运行到下一工段时才能发现故障，此时故障已无法修正。例如研磨机作为一种广泛使用的生产设备，如何对生产流程中研磨机故障进行实时监测是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]针对上述技术问题，本申请实施例提供了一种研磨机故障预警方法、装置及存储介质，用以实时监测研磨机的故障。
[0004]第一方面，本申请实施例提供的一种研磨机故障预警方法，包括：
[0005]确定研磨机的设备故障趋势得分gp；
[0006]确定研磨机的温度预警得分gt；
[0007]确定研磨机的电机预警得分gu；
[0008]确定研磨机的流量预警得分gl；
[0009]根据所述设备故障趋势得分gp，温度预警得分gt，电机预警得分gu和流量预警得分gl确定研磨机的故障预警得分g
b
；
[0010]当所述故障预警得分g
b
大于设定的第十三判断阈值ts
13
时，判定研磨机存在故障风险。
[0011]本专利技术方法中，综合了研磨机的故障趋势，温度，电机，流量等因素，计算故障预警得分，然后将故障预警得分与设定的判断阈值进行比较，从而判断研磨机是否存在故障风险。
[0012]作为一种优选示例，所述确定研磨机的设备故障趋势得分gp包括：
[0013]根据所述研磨机的寿命老化得分g1
p
，连续工作得分g2
p
，故障干扰得分g3
p
，确定所述设备故障趋势得分gp：
[0014]gp＝1+c1(g1
p
+g2
p
+g3
p
)；
[0015]其中c1为历史数据训练得到的第一修正常数。
[0016]优选的，所述寿命老化得分g1
p
通过以下公式确定：
[0017][0018]ts1为设定的第一判断阈值，ts2为设定的第二判断阈值，t1为设备工作时长。
[0019]优选的，所述连续工作得分g2
p
通过以下公式确定：
[0020][0021]ts3为设定的第三判断阈值，ts4为设定的第四判断阈值，t2为连续工作时长。
[0022]优选的，所述故障干扰得分g3
p
通过以下公式确定：
[0023][0024]ts5为设定的第五判断阈值，ts6为设定的第六判断阈值；
[0025]其中，g1为故障概率得分，且g1满足：
[0026][0027][0028][0029][0030][0031][0032][0033]t0为当前时间，ts7为设定的第七判断阈值，ts8为设定的第八判断阈值；
[0034]c2为历史数据训练得到的第二修正常数；
[0035]{(te
i
，tj
i
)}为设备故障维修记录数据，其中te
i
为故障维修的停机时长，tj
i
为故障维修的日期，i为维修记录的序号，n1为设备故障维修记录数据长度。
[0036]优选的，确定研磨机的温度预警得分gt包括：
[0037]根据设备在固定长度时间窗内的轴承温度数据{(tm
j
，tv
j
)}计算温度预警得分gt，其中tm
j
为轴承温度，tv
j
为检测时间，j为轴承温度数据的序号，所述轴承温度数据集合长度为n2；
[0038]温度预警得分gt根据以下公式确定：
[0039][0040]ts9为设定的第九判断阈值；
[0041]gt1为预警时长得分，根据以下公式计算：
[0042][0043]tml为设定预警温度；
[0044]kt1为温度趋势得分，根据以下公式计算：
[0045][0046][0047][0048]c3为历史数据训练得到的第三修正常数。
[0049]优选的，确定研磨机的电机预警得分gu包括：
[0050]根据设备在固定长度时间窗内的电机振动信号{(ev
m
，th
m
)}计算电机预警得分gu，其中ev
m
为振动幅值，th
m
为检测时间，m为电机振动信号的序号，电机振动信号集合长度为n3；
[0051]所述电机预警得分gu根据以下公式确定：
[0052][0053]ts
11
为设定的第十一判断阈值；
[0054]其中，
[0055][0056][0057]ts
10
为设定的第十判断阈值；
[0058]cl
m
为磨损波动得分，根据以下公式确定：
[0059][0060][0061]n4＜n3，n4设定的子窗口长度。
[0062]优选的，确定研磨机的流量预警得分gl包括：
[0063]根据设备在固定长度时间窗内的设备冷却液的进出流量{(fj
p
，fc
p
，tl
p
)}计算得到流量预警得分gl，其中fj
p
为进入设备流量，fc
p
为出设备流量，tl
p
为检测时间，p为进出流量的序号，集合长度为n5；
[0064]所述流量预警得分gl根据以下公式确定：
[0065][0066]其中ts
12
为设定的第十二判断阈值；
[0067]gl1为流量波动得分，根据以下公式确定：
[0068][0069]q为加和角标，为大于等于1小于等于n5的整数。
[0070]优选的，根据所述设备故障趋势得分gp，温度预警得分gt，电机预警得分gu和流量预警得分gl确定研磨机的故障预警得分g
b
包括：
[0071]所述故障预警得分g
b
根据以下公式确定：
[0072]g
b
＝gp*(gt+gu+gl)。
[0073]第二方面，本申请实施例还提供一种研磨机故障预警装置，包括：
[0074]计算模块一，被配置用于确定研磨机的设备故障趋势得分gp；
[0075]计算模块二，被配置用于确定研磨机的温度预警得分gt；
[0076]计算模块三，被配置用于确定研磨机的电机预警得分gu；
[0077]计算模块四，被配置用于确定研磨机的流量预警得分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种研磨机故障预警方法，其特征在于，包括：确定研磨机的设备故障趋势得分gp；确定研磨机的温度预警得分gt；确定研磨机的电机预警得分gu；确定研磨机的流量预警得分gl；根据所述设备故障趋势得分gp，温度预警得分gt，电机预警得分gu和流量预警得分gl确定研磨机的故障预警得分g
b
；当所述故障预警得分g
b
大于设定的第十三判断阈值ts
13
时，判定研磨机存在故障风险。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定研磨机的设备故障趋势得分gp包括：根据所述研磨机的寿命老化得分g1
p
，连续工作得分g2
p
，故障干扰得分g3
p
，确定所述设备故障趋势得分gp：gp＝1+c1(g1
p
+g2
p
+g3
p
)；其中c1为历史数据训练得到的第一修正常数；所述寿命老化得分g1
p
通过以下公式确定：ts1为设定的第一判断阈值，ts2为设定的第二判断阈值，t1为设备工作时长。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述连续工作得分g2
p
通过以下公式确定：ts3为设定的第三判断阈值，ts4为设定的第四判断阈值，t2为连续工作时长；所述故障干扰得分g3
p
通过以下公式确定：ts5为设定的第五判断阈值，ts6为设定的第六判断阈值；其中，g1为故障概率得分，且g1满足：其中，g1为故障概率得分，且g1满足：其中，g1为故障概率得分，且g1满足：
t0为当前时间，ts7为设定的第七判断阈值，ts8为设定的第八判断阈值；c2为历史数据训练得到的第二修正常数；{(te
i
，tj
i
)}为设备故障维修记录数据，其中te
i
为故障维修的停机时长，tj
i
为故障维修的日期，i为维修记录的序号，n1为设备故障维修记录数据长度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定研磨机的温度预警得分gt包括：根据设备在固定长度时间窗内的轴承温度数据{(tm
j
，tv
j
)}计算温度预警得分gt，其中tm
j
为轴承温度，tv
j
为检测时间，j为轴承温度数据的序号，所述轴承温度数据集合长度为n2；温度预警得分gt根据以下公式确定：ts9为设定的第九判断阈值；gt1为预警时长得分，根据以下公式计算：tml为设定预警温度；kt1为温度趋势得分，根据以下公式计算：kt1为温度趋势得分，根据以下公式计算：kt1为温度趋势得分，根据以下公式计算：c3为历史数据训练得到的第三修正常数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定研磨机的电机预警得分gu包括：根据设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁帆，
申请(专利权)人：东莞先知大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：