【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种打包设备巡检方法及系统。
技术介绍
1、在传统的打包设备维护管理中，设备巡检通常采用定期维护和故障后维修相结合的方式进行。定期维护是按照固定的时间间隔对设备进行检查和保养，通常基于设备制造商提供的维护手册和经验值设定维护周期；故障后维修则是在设备已经出现故障或显著性能下降后进行的紧急修复措施。这种传统的巡检方法在一定程度上能够保障设备的基本运行，但缺乏针对性和前瞻性。随着自动化技术的发展，一些打包设备开始采用数字化监测系统，通过安装各种传感器采集设备运行数据，并使用简单的阈值判断方法进行异常监测。这种方法相比纯人工巡检有了一定提升，能够更及时地发现设备异常。
2、然而，现有的打包设备巡检方法存在多方面不足：首先，传统的定期维护往往是按照固定周期进行，没有考虑设备的实际使用状况和环境因素，导致在某些情况下维护过于频繁而浪费资源，在另一些情况下维护不及时而错过故障预防的最佳时机；其次，现有的数字化监测系统虽然能够采集数据，但分析手段较为单一，主要依靠简单的阈值判断，无法识别复杂的故障模式和早期征兆；再次，巡检过程中往往将设备各部件孤立对待，缺乏系统性分析，忽略了部件间的相互影响和故障传播关系；最后，巡检资源分配不够合理，没有根据部件重要性和故障风险进行优先级排序，导致关键部件可能得不到足够的关注，而非关键部件却耗费过多的巡检资源。
技术实现思路
1、本申请提供了一种打包设备巡检方法及系统，用于实现对设备故障的早期预测和精准定位，从而提高设备可
2、第一方面，本申请提供了一种打包设备巡检方法，所述打包设备巡检方法包括：通过打包设备上的张力传感器、封口温度探头、输送带脉冲编码器采集包装过程参数，形成打包设备工况综合数据集；根据所述工况综合数据集，利用频谱分析提取包装材料消耗异常、封口不良率波动、速度不均匀特征，生成打包设备运行偏差指标；基于所述运行偏差指标，通过对比产品质量与设备状态参数的历史数据建立关联规则，获得打包设备故障前兆特征库；依据所述故障前兆特征库，采用时序比对方法分析包装线各工位间的动作协调性，形成打包设备关键部件状态评估表；根据所述关键部件状态评估表，结合历史维修记录计算切刀、热封条、传动齿轮、电机轴承故障概率，生成打包设备巡检点位优先序列；依据所述巡检点位优先序列，制定包含检测参数、判断标准、巡检周期的巡检作业指导方案，形成打包设备预防性维护计划。
3、第二方面，本申请提供了一种打包设备巡检系统，所述打包设备巡检系统包括：
4、采集模块，用于通过打包设备上的张力传感器、封口温度探头、输送带脉冲编码器采集包装过程参数，形成打包设备工况综合数据集；
5、生成模块，用于根据所述工况综合数据集，利用频谱分析提取包装材料消耗异常、封口不良率波动、速度不均匀特征，生成打包设备运行偏差指标；
6、建立模块，用于基于所述运行偏差指标，通过对比产品质量与设备状态参数的历史数据建立关联规则，获得打包设备故障前兆特征库；
7、分析模块，用于依据所述故障前兆特征库，采用时序比对方法分析包装线各工位间的动作协调性，形成打包设备关键部件状态评估表；
8、计算模块，用于根据所述关键部件状态评估表，结合历史维修记录计算切刀、热封条、传动齿轮、电机轴承故障概率，生成打包设备巡检点位优先序列；
9、维护模块，用于依据所述巡检点位优先序列，制定包含检测参数、判断标准、巡检周期的巡检作业指导方案，形成打包设备预防性维护计划。
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打包设备巡检方法。
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打包设备巡检方法。
12、本申请提供的技术方案中，通过张力传感器、封口温度探头、输送带脉冲编码器采集包装过程参数，形成工况综合数据集，并利用频谱分析提取包装材料消耗异常、封口不良率波动、速度不均匀特征，从而在早期阶段精确识别设备运行偏差，较传统定期巡检方法提高了异常检测的及时性和准确性；同时，通过对比产品质量与设备状态参数的历史数据建立关联规则，获得打包设备故障前兆特征库，实现了设备状态与产品质量的关联分析，为异常状态判断提供了可靠依据；此外，采用时序比对方法分析包装线各工位间的动作协调性，形成打包设备关键部件状态评估表，克服了传统方法只关注单个部件而忽视系统协同性的缺陷，能够发现因工位间配合不当引起的潜在问题；再者，结合历史维修记录计算切刀、热封条、传动齿轮、电机轴承故障概率，生成巡检点位优先序列，实现了巡检资源的合理分配，避免了传统方法中巡检资源浪费和关键部件维护不足的问题；最后，通过制定包含检测参数、判断标准、巡检周期的巡检作业指导方案，形成预防性维护计划，使巡检工作规范化、标准化，提高了维护效率和设备可靠性。本专利技术将人工智能算法应用于打包设备维护领域，通过多尺度小波分解、相位空间重构、李雅普诺夫指数、非线性去趋势分析等先进算法处理多源传感器数据，对相关性不明显的复杂数据进行深度挖掘，使系统能够从嘈杂的背景信号中提取有价值的故障特征，并通过机器学习算法建立故障预测模型，实现了从传统经验判断到数据驱动决策的转变；特别是在处理设备状态与产品质量关联性分析时，应用滞后分析和时序比对技术，解决了传统方法难以准确捕捉设备状态对产品质量影响的技术难题，为精准预测故障发生时间提供了数学基础；同时，在巡检优先级确定环节，通过综合考虑部件剩余寿命、故障风险、更换成本等多维因素，建立决策模型，打破了传统固定周期巡检的局限性，实现了基于风险的差异化巡检策略，显著提高了维护资源利用效率和设备运行可靠性，实现了设备故障率降低、包装质量提升和维护成本优化的目的。
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1.一种打包设备巡检方法，其特征在于，所述打包设备巡检方法包括：
2.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述通过打包设备上的张力传感器、封口温度探头、输送带脉冲编码器采集包装过程参数，形成打包设备工况综合数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述根据所述工况综合数据集，利用频谱分析方法提取包装材料消耗异常、封口不良率波动、速度不均匀特征，生成打包设备运行偏差指标，包括：
4.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述基于所述运行偏差指标，通过对比产品质量与设备状态参数的历史数据建立关联规则，获得打包设备故障前兆特征库，包括：
5.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述依据所述故障前兆特征库，采用时序比对方法分析包装线各工位间的动作协调性，形成打包设备关键部件状态评估表，包括：
6.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述根据所述关键部件状态评估表，结合历史维修记录计算切刀、热封条、传动齿轮、电机轴承故障概率，生成打包设备巡检点位优先
7.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述依据所述巡检点位优先序列，制定包含检测参数、判断标准、巡检周期的巡检作业指导方案，形成打包设备预防性维护计划，包括：
8.一种打包设备巡检系统，用于实现如权利要求1-7中任一项所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述打包设备巡检系统包括：
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中任一项所述的打包设备巡检方法。
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中任一项所述的打包设备巡检方法。
...【技术特征摘要】
1.一种打包设备巡检方法，其特征在于，所述打包设备巡检方法包括：
2.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述通过打包设备上的张力传感器、封口温度探头、输送带脉冲编码器采集包装过程参数，形成打包设备工况综合数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述根据所述工况综合数据集，利用频谱分析方法提取包装材料消耗异常、封口不良率波动、速度不均匀特征，生成打包设备运行偏差指标，包括：
4.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述基于所述运行偏差指标，通过对比产品质量与设备状态参数的历史数据建立关联规则，获得打包设备故障前兆特征库，包括：
5.根据权利要求1所述的打包设备巡检方法，其特征在于，所述依据所述故障前兆特征库，采用时序比对方法分析包装线各工位间的动作协调性，形成打包设备关键部件状态评估表，包括：
6.根据权利要求1所述的打...
【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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