【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于物联网的束带机故障监测方法及系统。
技术介绍
1、束带机是工业生产中常用的包装设备，主要用于对产品或部件进行捆绑固定，广泛应用于物流、制造、食品加工等领域。随着工业自动化水平的提高，现代束带机已发展成为集机械、电气、控制于一体的复杂设备，其运行状态直接影响生产效率和产品质量。传统的束带机维护主要依靠定期保养和故障后维修两种模式，即按照固定周期进行检查维护，或等到设备出现明显故障后才进行维修。部分先进企业引入了简单的状态监测技术，通过安装单一类型的传感器（如振动或温度传感器）实时监测关键部件状态，当监测数据超过预设阈值时触发告警。
2、然而，现有的束带机故障监测方法存在明显不足。首先，传统的定期保养方式缺乏针对性，既可能导致维护资源浪费，又不能有效预防突发故障；其次，单一传感器的监测方式无法全面反映设备复杂的工作状态，导致故障诊断精度低、漏报误报率高；再次，现有监测系统普遍缺乏智能分析能力，无法根据历史数据进行故障趋势预测，难以实现故障的早期识别和预防；最后，现有方法缺乏闭环学习机制，不能根据实际维修结果自动优化诊断模型，诊断准确率难以持续提高。这些不足导致束带机维护效率低下，非计划停机频繁，严重影响生产连续性和企业经济效益。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于物联网的束带机故障监测方法及系统，用于通过多源数据融合、智能故障诊断、预测性维护和知识自适应更新机制，实现束带机故障的早期识别和准确定位，有效降低非计划停机时间，提高设备可靠
2、第一方面，本申请提供了一种基于物联网的束带机故障监测方法，所述基于物联网的束带机故障监测方法包括：通过传感器网络采集束带机各关键部位的运行数据，得到包含电机温度数据、张力控制参数、捆绑机械臂位移数据、切割装置运行状态和束带形变率的多源运行数据；根据所述多源运行数据，对数据进行滤波与分段处理，得到具有时间戳的束带机状态特征数据；基于所述束带机状态特征数据，对束带机运行状态进行分析比对，得到束带机异常状态标识和故障类型判定结果；根据所述束带机异常状态标识和故障类型判定结果，建立束带机部件关联图谱，得到故障原因定位结果和故障发展趋势预测值；依据所述故障原因定位结果和故障发展趋势预测值，结合束带机维修数据库计算维护优先级，得到维护方案和操作时间建议；根据所述维护方案实施后的束带机运行效果，记录实际维修结果与预测偏差，得到更新后的束带机故障特征库和维护知识参数。
3、第二方面，本申请提供了一种基于物联网的束带机故障监测系统，所述基于物联网的束带机故障监测系统包括：
4、提取模块，用于通过传感器网络采集束带机各关键部位的运行数据，得到包含电机温度数据、张力控制参数、捆绑机械臂位移数据、切割装置运行状态和束带形变率的多源运行数据；
5、分段模块，用于根据所述多源运行数据，对数据进行滤波与分段处理，得到具有时间戳的束带机状态特征数据；
6、比对模块，用于基于所述束带机状态特征数据，对束带机运行状态进行分析比对，得到束带机异常状态标识和故障类型判定结果；
7、定位模块，用于根据所述束带机异常状态标识和故障类型判定结果，建立束带机部件关联图谱，得到故障原因定位结果和故障发展趋势预测值；
8、计算模块，用于依据所述故障原因定位结果和故障发展趋势预测值，结合束带机维修数据库计算维护优先级，得到维护方案和操作时间建议；
9、预测模块，用于根据所述维护方案实施后的束带机运行效果，记录实际维修结果与预测偏差，得到更新后的束带机故障特征库和维护知识参数。
10、本专利技术第三方面提供了一种计算机设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述计算机设备执行上述的基于物联网的束带机故障监测方法。
11、本专利技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于物联网的束带机故障监测方法。
12、本申请提供的技术方案中，通过传感器网络采集束带机各关键部位的多源运行数据，对数据进行精细化处理并建立完整的故障诊断与维护体系，实现了显著的技术效果。多源运行数据的采集机制解决了单一传感器信息局限性的问题，电机温度数据、张力控制参数、捆绑机械臂位移数据、切割装置运行状态和束带形变率等多维数据的融合提供了束带机全面的运行状态画像，极大提高了监测的完整性与准确性；对数据进行滤波与分段处理，得到具有时间戳的束带机状态特征数据，有效消除了环境噪声和无关信号的干扰，提升了特征提取的可靠性；基于束带机状态特征数据对运行状态进行分析比对，采用了自适应阈值和多特征融合的人工智能模型，在故障类型判定时将机器学习算法与专家知识结合，大幅降低了漏报和误报概率；第四，建立束带机部件关联图谱进行故障原因定位，引入了因果推理算法，该算法充分考虑部件间的物理连接和功能依赖关系，使故障定位更加准确，且能够提前预测故障发展趋势，为维护决策提供充足的时间窗口；第五，结合维修数据库计算维护优先级，形成科学的维护方案和操作时间建议，通过多目标优化算法平衡了设备安全、维修资源和生产计划三方面需求，减少了计划外停机时间；最为关键的是，本专利技术建立了完整的知识反馈闭环，通过记录实际维修结果与预测偏差，不断更新故障特征库和维护知识参数，系统自学习能力使得故障诊断的准确性随使用时间逐步提高。在束带机这一特定功能领域中，本专利技术充分发挥了自适应滤波算法、因果传播算法和多目标优化算法等人工智能技术的优势，特别是因果传播算法在故障溯源方面的应用，突破了传统相关性分析难以识别隐蔽故障根源的局限，使系统能够处理复杂的故障传播链，为工业设备故障诊断提供了新的技术思路，实现了从被动应对到主动预防的维护模式转变，显著延长了束带机的有效运行时间，提高了生产效率和产品质量。
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1.一种基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述基于物联网的束带机故障监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述通过传感器网络采集束带机各关键部位的运行数据，得到包含电机温度数据、张力控制参数、捆绑机械臂位移数据、切割装置运行状态和束带形变率的多源运行数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述根据所述多源运行数据，对数据进行滤波与分段处理，得到具有时间戳的束带机状态特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述基于所述束带机状态特征数据，对束带机运行状态进行分析比对，得到束带机异常状态标识和故障类型判定结果，包括：
5.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述根据所述束带机异常状态标识和故障类型判定结果，建立束带机部件关联图谱，得到故障原因定位结果和故障发展趋势预测值，包括：
6.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述依据所
7.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述根据所述维护方案实施后的束带机运行效果，记录实际维修结果与预测偏差，得到更新后的束带机故障特征库和维护知识参数，包括：
8.一种基于物联网的束带机故障监测系统，用于实现如权利要求1-7中任一项所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述基于物联网的束带机故障监测系统包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于物联网的束带机故障监测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的基于物联网的束带机故障监测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述基于物联网的束带机故障监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述通过传感器网络采集束带机各关键部位的运行数据，得到包含电机温度数据、张力控制参数、捆绑机械臂位移数据、切割装置运行状态和束带形变率的多源运行数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述根据所述多源运行数据，对数据进行滤波与分段处理，得到具有时间戳的束带机状态特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述基于所述束带机状态特征数据，对束带机运行状态进行分析比对，得到束带机异常状态标识和故障类型判定结果，包括：
5.根据权利要求1所述的基于物联网的束带机故障监测方法，其特征在于，所述根据所述束带机异常状态标识和故障类型判定结果，建立束带机部件关联图谱，得到故障原因定位结果和故障发展趋势预测值，包括：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：林旭斌，
申请(专利权)人：台州旭田包装机械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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