【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业控制，尤其涉及一种工业控制方法、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、工业控制系统（industrial control systems, ics）由各种用于实时数据采集和监控的自动化控制组件和过程控制组件组成，是一个可以确保工业设施自动运行、控制和监控业务流程的管理和控制系统，广泛应用于制造、化工、交通、电力等领域；以云计算为基础的新一代信息技术正大力推动智能制造等工业行业的网络化、信息化、智能化发展，云计算为工业转型升级、产业创新发展提供了重要支撑，构建知识共享、安全稳定及可扩展的云端能力是工业控制系统的发展趋势之一。随着云计算的引入，工业控制系统的架构逐渐演变为“工业云平台-企业私有云-通信网络-现场层-物理系统”的新型架构，其中工业云平台面向工业产品研发的全生命周期所需制造资源和制造能力实施整合与池化，以按需自服务方式为工业企业提供弹性的、可共享的资源和业务能力，以实现社会制造资源的共享与制造能力协同。
2、在对工业设备进行控制领域一般需要对工业设备的状态进行诊断，然后针对故障诊断结果对工业设备进行控制，现有技术中在对工业设备故障诊断时，一般地，将采集的数据输入至故障诊断模型中，得到故障诊断结论；而对于工业设备的不同运行状态来说，其具有不同的诊断特点，上述的故障诊断方式具有诊断效率不高的情况。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种工业控制方法、电子设备及计算机可读存储介质，用以解决
技术介绍
中提到的上述问题。>
2、根据本专利技术的一方面，提供一种工业控制方法，具体包括：
3、s1：通过控制器控制传感器采集待控制设备运行数据；
4、s2：通过控制器采集所述待控制设备执行元件的运行数据；
5、s3：将所述待控制设备执行元件的运行数据输入至待控制设备隐患诊断模型，用于对所述待控制设备的故障隐患进行诊断，并输出诊断结果，所述诊断结果为正常、正常状态下的超负荷运转、正常状态下的轻载运行、存在故障隐患、故障；
6、s4：对所述待控制设备隐患诊断模型的诊断结果进行分类，若为正常或者正常状态下的轻载运行则不对待控制设备发出控制指令，若所述待控制设备为正常状态下的超负荷运转则进入s5，若为存在故障隐患则进入s8，若为故障，则向所述待控制设备发送停车指令；s5：对传感器采集的待控制设备运行数据进行数据筛选操作；
7、s6：云端服务器用于运行第一待控制设备状态诊断模型，得到所述待控制设备的最终运行状态；
8、s7：若所述待控制设备的最终运行状态为超负荷运行不存在隐患时，不对所述待控制设备发出控制指令，若所述待控制设备的最终运行状态为超负荷运行存在隐患时，对所述待控制设备发出控制指令，降低待控制设备运行速度；
9、s8：将传感器采集的待控制设备运行数据传输至云端服务器；
10、s9：所述云端服务器将所述传感器采集的待控制设备运行数据输入至第二待控制设备诊断模型，得到所述待控制设备的最终运行状态；
11、s10：若所述待控制设备的运行状态为故障时，则对所述待控制设备发出停车指令，若所述待控制设备的运行状态为无故障时，则不对所述待控制设备发出控制指令。
12、优选地，所述s1中，所述传感器包括压力传感器、温度传感器、液位传感器、振动传感器以及流量传感器。
13、优选地，所述s2中，所述执行元件包括：点动开关、接触器触点开关、油缸感应开关、液压泵电机、水泵、润滑电机以及行程电机。
14、优选地，所述待控制设备执行元件的运行数据包括开关开断、电机运行以及水泵运行的时间序列数据。
15、优选地，所述将所述待控制设备执行元件的运行数据输入至待控制设备隐患诊断模型，用于对所述待控制设备的故障隐患进行诊断，并输出诊断结果具体为：
16、s3.1：建立所述待控制设备隐患诊断模型；
17、s3.2：通过样本集对所述待控制设备隐患诊断模型训练；
18、s3.3：将所述带控制设备执行元件的运行数据输入至待控制设备隐患诊断模型，输出诊断结果。
19、优选地，所述s5中，所述数据筛选具体为：对不同采集位置不同类别的传感器采集的待控制设备运行数据设置不同阈值，根据每个传感器采集的预设时间段内的数据超过对应阈值的数据数量与该传感器采集的数据数量的比例确定是否对数据进行数据筛选操作，若传感器采集的预设时间段内的数据超过对应阈值的数据与该传感器采集的数据的比例大于预设比例，则对该传感器采集的数据传输至云端服务器，若传感器采集的预设时间段内的数据超过对应阈值的数据与该传感器采集的数据的比例小于等于预设比例，则对该传感器采集的数据不进行上传操作。
20、优选地，所述第一待控制设备状态诊断模型为循环神经网络模型。
21、优选地，所述第二待控制设备诊断模型为卷积神经网络模型。
22、根据本专利技术的另一方面，本专利技术还提供一种工业控制电子设备，其中，所述工业控制电子设备包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器； 其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的工业控制方法。
23、根据本专利技术的另一方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现上述的工业控制方法。
24、本专利技术实施例具有以下技术效果：
25、本专利技术首先利用反应灵敏的执行元件的时序数据进行故障隐患检测，然后根据故障隐患检测结果再针对性地进行待控制设备的运行状态的诊断，使得待控制设备的运行状态的诊断更具目的性，从而为待控制设备的控制奠定良好状态基础；
26、在专利技术中在对待控制设备故障诊断时，针对隐患诊断模型的诊断结果进行分类，然后采用不同的数据和不同的模型进行设备状态的进一步确认，提高了状态诊断的针对性，提高了工业设备的运行状态诊断效率。
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1.一种工业控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述S1中，所述传感器包括压力传感器、温度传感器、液位传感器、振动传感器以及流量传感器。
3.根据权利要求1所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述S2中，所述执行元件包括：点动开关、接触器触点开关、油缸感应开关、液压泵电机、水泵、润滑电机以及行程电机。
4.根据权利要求3所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述待控制设备执行元件的运行数据包括开关开断、电机运行以及水泵运行的时间序列数据。
5.根据权利要求4所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述将所述待控制设备执行元件的运行数据输入至待控制设备隐患诊断模型，用于对所述待控制设备的故障隐患进行诊断，并输出诊断结果具体为：
6.根据权利要求1所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述S5中，所述数据筛选具体为：对不同采集位置不同类别的传感器采集的待控制设备运行数据设置不同阈值，根据每个传感器采集的预设时间段内的数据超过对应阈值的数据数量与该传感器采集的数据数量的比例确定是
7.根据权利要求1所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述第一待控制设备状态诊断模型为循环神经网络模型。
8.根据权利要求7所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述第二待控制设备诊断模型为卷积神经网络模型。
9.一种工业控制电子设备，其特征在于，所述工业控制电子设备包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器； 其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8任一项所述的工业控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现所述权利要求1-8任一项的工业控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种工业控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述s1中，所述传感器包括压力传感器、温度传感器、液位传感器、振动传感器以及流量传感器。
3.根据权利要求1所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述s2中，所述执行元件包括：点动开关、接触器触点开关、油缸感应开关、液压泵电机、水泵、润滑电机以及行程电机。
4.根据权利要求3所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述待控制设备执行元件的运行数据包括开关开断、电机运行以及水泵运行的时间序列数据。
5.根据权利要求4所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述将所述待控制设备执行元件的运行数据输入至待控制设备隐患诊断模型，用于对所述待控制设备的故障隐患进行诊断，并输出诊断结果具体为：
6.根据权利要求1所述的一种工业控制方法，其特征在于，所述s5中，所述数据筛选具体为：对不同采集位置不同类别的传感器采集的待控制设备运行数据设置不同阈值，根据每个传感器采集的预设时间段内的数据超过对应阈值的数据数量与该传感器采集的数据数量的比例确定是否对...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈晓兵，沈建明，王小荣，王国清，来鸣，韩峰，
申请(专利权)人：浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂，
类型：发明
国别省市：
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