【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断，尤其涉及一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统。
技术介绍
1、在瓦楞纸生产线的背景下，生产效率和产品质量受到诸多因素的影响，其中速度匹配和故障预防是两个关键点，现有技术通常依赖于传统的监控方法和人工干预来处理这些问题，但这些方法在实时性、准确性和预测能力方面存在限制。尤其是在瓦楞纸板的生产过程中，原料供应、瓦楞形成、叠合、压痕、切割和打槽等各个工序的速度需要严格匹配，以确保产品的质量和生产的连续性。
2、在现有技术中，对生产线的监控往往是静态的，缺乏对生产过程动态变化的实时响应。此外，故障诊断主要依赖于经验判断和定期检查，这不仅耗时耗力，而且难以准确预测故障发生，导致无法及时采取预防措施，避免生产中断。这种情况下，生产线的维护和故障处理往往是反应式的，而不是预防性的，这增加了生产成本并影响了生产效率。
3、此外，由于缺乏有效的数据分析工具和算法支持，传统方法难以从大量的生产数据中提取有用信息来优化生产过程。这限制了生产线在故障预测、过程优化和资源分配方面的智能化水平，也影响了企业对市场需求变化的快速响应能力。
4、因此，瓦楞纸生产行业亟需一种能够实现高效速度匹配和精准故障预测的智能化解决方案，以提高生产效率，降低维护成本，保证产品质量，并增强市场竞争力。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统。
2、一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，包括以下模块：
3、传
4、速度匹配监控模块：实时接收传感器网络模块收集的速度数据，使用智能算法分析各工序速度是否匹配；
5、故障诊断模块：结合速度匹配监控模块的分析结果和生产线的运行参数数据，使用故障树分析方法，诊断出导致速度不匹配的具体故障或问题点；
6、实时维护模块：根据故障诊断模块的结果，生成诊断报告，自动调整生产线上相关工序的运行速度，以实现速度的实时匹配和优化生产流程，当无法通过自动调节解决问题时，提供维护建议和调整方案给操作人员或维护团队。
7、进一步的，所述传感器网络模块具体包括：
8、在每个生产节点的进口和出口处安装光电传感器，确保捕捉到瓦楞纸板进入和离开各工序的时间点，光电传感器安装在瓦楞纸板路径的直线上，确保能够无遮挡地探测到纸板；
9、所述光电传感器固定在机架或支架上，与瓦楞纸板的传输线平行，调整光电传感器的角度，确保其发射和接收端对准瓦楞纸板的边缘，以便准确检测到纸板的通过；
10、每当瓦楞纸板通过光电传感器时，光电传感器产生一个电信号，标记时间点，计算进出位置两个传感器间的时间差，确定瓦楞纸板在两点间的速度。
11、进一步的，所述速度匹配监控模块具体包括：
12、速度数据收集：速度匹配监控模块实时接收传感器网络模块收集的各工序速度数据，包括原材料供应速度、瓦楞形成速度、叠合速度、压痕速度、切割速度和打槽速度；
13、采用时间序列分析算法，来监测各工序速度的变化趋势和周期性波动，评估速度的一致性和同步性；
14、使用神经网络模型，对收集到的速度数据进行模式识别，以确定各工序之间是否存在速度不匹配现象。
15、进一步的，所述时间序列分析算法采用自回归移动平均arma模型，自回归移动平均arma模型包括自回归ar部分和移动平均ma部分，用于描述时间序列的变化特征，表示为：
16、，其中，是时间点的观测值，是常数项，是自回归部分的阶数，表示过去值对当前值的影响范围，是自回归部分的参数，是移动平均部分的阶数，表示过去误差项对当前值的影响范围，是移动平均部分的参数，是白噪声误差项；
17、所述自回归移动平均arma模型用于分析瓦楞纸生产线各工序速度的时间序列数据，通过建立arma模型，识别周期性波动，并评估各工序间的速度一致性和同步性，拟合各工序速度的时间序列数据，若自回归部分显著，表明过去的速度值对当前速度有强影响；若移动平均部分显著，表明过去的随机扰动对当前速度有强影响。
18、进一步的，所述神经网络模型采用多层感知器mlp神经网络，mlp神经网络包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层，每层由多个神经元组成，层与层之间全连接，mlp神经网络通过训练数据学习输入与输出之间的非线性映射关系，表示为：
19、输入层接收特征数据；
20、隐藏层计算，其中是权重矩阵，是偏置项，是非线性激活函数；
21、输出层产生最终结果，其中和是输出层的权重和偏置，是激活函数；
22、所述mlp神经网络用来分析和识别瓦楞纸生产线上的速度数据模式，特别是在监测各工序之间速度匹配情况，通过训练mlp神经网络，学习到各工序速度之间的复杂关系和模式，预测和识别速度不匹配的情况，若模型输出显示某两个工序的速度经常不匹配，则该两个工序之间的设备需要调整或维护。
23、进一步的，所述故障诊断模块具体包括：
24、获取通过速度匹配监控模块分析识别的速度不匹配的工序或区域；
25、构建故障树：以速度不匹配现象为顶事件，构建故障树模型；根据生产线的结构设计，确定导致速度不匹配的故障因素作为故障树的底事件，故障因素包括机械磨损、电气故障、操作失误；通过增强逻辑门连接顶事件和底事件，表示不同故障因素之间的关系；
26、故障分析：利用故障树分析方法，从顶事件开始，逐级分析影响速度不匹配的故障路径；评估各底事件发生的概率和其对速度不匹配的贡献度，以识别主故障源；
27、诊断故障点：根据故障树分析的结果，确定导致速度不匹配的具体故障或问题点，识别关键影响因素和潜在风险区域，为维修和改善提供依据。
28、进一步的，所述构建故障树包括构建多个模块化故障树，将生产线分解为多个关键模块，多个关键模块对应多个瓦楞纸生产节点，为每个模块构建单独的故障树，确定该模块内导致速度不匹配的底事件和逻辑关系。
29、进一步的，所述增强逻辑门包括or逻辑以及and逻辑，在模块化故障树中，每个模块的顶事件通过其内部底事件的概率和逻辑关系计算：
30、对于or逻辑：；
31、对于and逻辑：，其中是顶事件的概率，表示个顶事件，是第个底事件的概率，表示个底事件。
32、进一步的，所述底事件在模块化故障树中，其发生概率根据实时数据和历史故障记录动态计算：
33、，其中，是时间窗口内事件发生的次数，是同一时间窗口内总的观察次数或运行周期；
34、所述增强逻辑门还包括优先and门和抑制门，优先and门用于模拟必须按特定本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述传感器网络模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述速度匹配监控模块具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述时间序列分析算法采用自回归移动平均ARMA模型，自回归移动平均ARMA模型包括自回归AR部分和移动平均MA部分，用于描述时间序列的变化特征，表示为：
5.根据权利要求3所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述神经网络模型采用多层感知器MLP神经网络，MLP神经网络包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层，每层由多个神经元组成，层与层之间全连接，MLP神经网络通过训练数据学习输入与输出之间的非线性映射关系，表示为：
6.根据权利要求3所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述故障诊断模块具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种瓦楞纸生产线
8.根据权利要求7所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述增强逻辑门包括OR逻辑以及AND逻辑，在模块化故障树中，每个模块的顶事件通过其内部底事件的概率和逻辑关系计算：
9.根据权利要求8所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述底事件在模块化故障树中，其发生概率根据实时数据和历史故障记录动态计算：
10.根据权利要求8所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述故障诊断模块还包括故障原因综合分析：对每个模块化故障树进行分析，确定顶事件发生的概率及其主贡献因素，通过比较不同模块化故障树的分析结果，识别对生产线速度匹配影响最大的故障点。
...【技术特征摘要】
1.一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述传感器网络模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述速度匹配监控模块具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述时间序列分析算法采用自回归移动平均arma模型，自回归移动平均arma模型包括自回归ar部分和移动平均ma部分，用于描述时间序列的变化特征，表示为：
5.根据权利要求3所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所述神经网络模型采用多层感知器mlp神经网络，mlp神经网络包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层，每层由多个神经元组成，层与层之间全连接，mlp神经网络通过训练数据学习输入与输出之间的非线性映射关系，表示为：
6.根据权利要求3所述的一种瓦楞纸生产线维护与故障诊断系统，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王保朋，王保达，
申请(专利权)人：山东鑫林纸制品有限公司，
类型：发明
国别省市：
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