一种纺织品生产过程故障监测方法技术

本发明专利技术公开了一种纺织品生产过程故障监测方法

【技术实现步骤摘要】
一种纺织品生产过程故障监测方法、装置及系统


[0001]本申请涉及数据处理
，具体涉及一种纺织品生产过程故障监测方法
、
装置及系统
。

技术介绍

[0002]目前纺织服装业销售额仅次于旅游业和信息产业，在世界经济中占领主要的地位
。
纺织品不仅能够满足人们生活的基本需要，而且是经济兴衰的晴雨表，受到各国政府的重视
。
对纺织行业而言重要的部分就是纺织品生产线，因而，如何控制纺织品生产线高效
、
安全运行成为纺织过程中的重要环节
。
[0003]现有技术中，对于纺织品生产过程的监测及故障分析，主要通过人为提前制定数据异常规则；或者采集大量的生产过程中形成的数据，并对这些数据进行人为标注是否为异常数据，再通过神经网络进行训练，以对日常生产过程的异常数据进行发现并报告有关人员
。
[0004]不论是人为提前制定数据异常规则，还是对大量的数据进行人为标及是否为异常数据，存在大量的工作量，且人为制定规则或者标注均存在效率低下及准确率不高等问题，无法实现真正的全过程自动化获得异常数据发生的位置，以便后续对异常数据发生位置进行处理
。

技术实现思路

[0005]针对上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种纺织品生产过程故障监测方法
、
装置及系统，通过采集纺织品生产线的监测数据并与正常情况下的数值进行比对，获得监测数据的波动程度，以结合各监测数据之间的第一关联系数和第二关联系数，获得监测参数的故障值，当监测参数的故障值大于预设第一阈值时，对该监测参数对应的设备进行检修
。
无需人为设定数据异常规则或对大量的历史数据进行人为标注，提高了纺织品生产过程中异常数据的识别效率，能够获得生产过程中存在异常的设备，并通知有关人员及时进行处理，实现了生产过程分析的全自动化且提高了处理效率，同时能够促进纺织品生产过程的效率
。
[0006]第一方面，本专利技术提出了一种纺织品生产过程故障监测方法，包括：获取对纺织品生产线上各设备的各监测参数在预设时长内的时间序列，并分别对各监测参数的时间序列进行预处理以剔除异常值
。
[0007]将监测参数的时间序列中各值与该监测参数在正常状态下的数值进行比对，获得监测参数的波动程度
。
[0008]利用层次分析法分别获得各监测参数对应的优先级，以结合监测参数的所述波动程度获得监测参数的故障程度
。
[0009]通过相关性分析获得任意两所述监测参数之间的第一关联系数，并根据任意两所述监测参数同时出现异常的概率获得该两个所述监测参数之间的第二关联系数
。
[0010]根据所述监测参数故障程度，以及该所述监测参数与其他所述监测参数之间的所述第一关联参数和所述第二关联参数，获得所述监测参数的故障值
。
[0011]当所述监测参数的故障值大于预设第一阈值时，对该监测参数对应的生产设备进行检修
。
[0012]在一个可行的实施例中，将监测参数的时间序列中各值与该监测参数在正常状态下的数值进行比对，获得监测参数的波动程度，包括：其中，为监测参数的波动程度，为监测参数的时间序列中第个值，为监测参数在正常状态下的数值，
z
为监测参数的时间序列中包含的值的数量，为自然常数
。
[0013]在一个可行的实施例中，根据任意两所述监测参数同时出现异常的概率获得该两个所述监测参数之间的第二关联系数，包括：其中，为第个所述监测参数与第个所述监测参数之间的所述第二关联参数，为第个所述监测参数对应的工序编号与第个所述监测参数对应的工序编号的差值，为第个所述监测参数与第个所述监测参数同时出现异常的概率，为监测参数的数量，为大于零的预设第一数值
。
[0014]在一个可行的实施例中，所述工序编号是根据在纺织品生产线上由前至后进行编排获得的，各所述监测参数分别对应一个工序编号
。
[0015]在一个可行的实施例中，所述监测参数的故障值的获取过程包括：其中为第个所述监测参数的故障值，为第个所述监测参数的所述故障程度，为第个所述监测参数的所述故障程度，为第个所述监测参数与第个所述监测参数之间的所述第一关联参数，为第个所述监测参数与第个所述监测参数之间的所述第二关联参数，为监测参数的数量
。
[0016]在一个可行的实施例中，分别对各监测参数的时间序列进行预处理以剔除异常值，包括：分别对各所述监测参数的时间序列进行直方图统计，分别将出现频率小于预设第二阈值的数据从各监测参数的时间序列中剔除
。
[0017]在一个可行的实施例中，监测参数在正常状态下的数值的获得过程包括：
对监测参数的历史数据进行
DBSCAN
聚类获得多个类别，找出各类别中所包含的数据数量最大的类别，将该类别中所包含的数据的均值作为该监测参数在正常状态下的数值
。
[0018]在一个可行的实施例中，所述监测参数的故障程度是根据所述监测参数的所述波动程度与优先级的乘积获得的
。
[0019]第二方面，本专利技术提出了一种纺织品生产过程故障监测装置，包括：数据采集模块，用于获取对纺织品生产线上各设备的各监测参数在预设时长内的时间序列，并分别对各监测参数的时间序列进行预处理以剔除异常值
。
[0020]第一计算模块，用于将监测参数的时间序列中各值与该监测参数在正常状态下的数值进行比对，获得监测参数的波动程度
。
[0021]第二计算模块，用于利用层次分析法分别获得各监测参数对应的优先级，以结合监测参数的所述波动程度获得监测参数的故障程度
。
[0022]第三计算模块，用于通过相关性分析获得任意两所述监测参数之间的第一关联系数，并根据任意两所述监测参数同时出现异常的概率获得该两个所述监测参数之间的第二关联系数
。
[0023]第四计算模块，用于根据所述监测参数故障程度，以及该所述监测参数与其他所述监测参数之间的所述第一关联参数和所述第二关联参数，获得所述监测参数的故障值
。
[0024]判断及处理模块，用于当所述监测参数的故障值大于预设第一阈值时，对该监测参数对应的生产设备进行检修
。
[0025]第三方面，本专利技术提出了一种纺织品生产过程故障监测系统，包括：存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现本专利技术实施例中纺织品生产过程故障监测方法
。
[0026]本专利技术实施例提供了一种纺织品生产过程故障监测方法
、
装置及系统，通过采集纺织品生产线的监测数据并与正常情况下的数值进行比对，获得监测数据的波动程度，以结合各监测数据之间的第一关联系数和第二关联系数，获得监测参数的故障值，当监测参数的故障值大于预设第一阈值时，对该监测参数对应的设备进行检修
。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种纺织品生产过程故障监测方法，其特征在于，包括：获取对纺织品生产线上各设备的各监测参数在预设时长内的时间序列，并分别对各监测参数的时间序列进行预处理以剔除异常值；将监测参数的时间序列中各值与该监测参数在正常状态下的数值进行比对，获得监测参数的波动程度；利用层次分析法分别获得各监测参数对应的优先级，以结合监测参数的所述波动程度获得监测参数的故障程度；通过相关性分析获得任意两所述监测参数之间的第一关联系数，并根据任意两所述监测参数同时出现异常的概率获得该两个所述监测参数之间的第二关联系数；根据所述监测参数故障程度，以及该所述监测参数与其他所述监测参数之间的所述第一关联参数和所述第二关联参数，获得所述监测参数的故障值；当所述监测参数的故障值大于预设第一阈值时，对该监测参数对应的生产设备进行检修
。2.
根据权利要求1所述的纺织品生产过程故障监测方法，其特征在于，将监测参数的时间序列中各值与该监测参数在正常状态下的数值进行比对，获得监测参数的波动程度，包括：其中，为监测参数的波动程度，为监测参数的时间序列中第个值，为监测参数在正常状态下的数值，
z
为监测参数的时间序列中包含的值的数量，为自然常数
。3.
根据权利要求1所述的纺织品生产过程故障监测方法，其特征在于，根据任意两所述监测参数同时出现异常的概率获得该两个所述监测参数之间的第二关联系数，包括：其中，为第个所述监测参数与第个所述监测参数之间的所述第二关联参数，为第个所述监测参数对应的工序编号与第个所述监测参数对应的工序编号的差值，为第个所述监测参数与第个所述监测参数同时出现异常的概率，为监测参数的数量，为大于零的预设第一数值
。4.
根据权利要求3所述的纺织品生产过程故障监测方法，其特征在于，所述工序编号是根据在纺织品生产线上由前至后进行编排获得的，各所述监测参数分别对应一个工序编号
。5.
根据权利要求1所述的纺织品生产过程故障监测方法，其特征在于，所述监测参数的故障值的获取过程包括：
其中为第个所述监测参数的故障值，为第个所述监测参数的所述故障程度，为第个所述监测参数的所述故障程度，为第个所述监测参数与第个所...

【专利技术属性】
技术研发人员：林燕飞，
申请(专利权)人：海门市缔绣家用纺织品有限公司，
类型：发明
国别省市：