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文档简介
本发明公开了一种织机数据监控方法、系云服务器基于织机运行状态评估模型对所述织述织机的运行状态评估结果对织机进行预测性维护。其可以解决现有技术中织机监控实时性2S40:所述云服务器基于织机运行状态评估模型对所述织机的优化处理后的运行数据2.根据权利要求1所述的织机数据监控方法,其特征3.根据权利要求2所述的织机数据监控方法,其特S413:使用织机的历史运行数据对所述ANFIS网络进S423:对计算得到的每个子系统的健康指数进S431:基于当前生产任务和历史性能数据,确定3S433:将所述织机的各子系统的归一化健康指数S52:所述云服务器将织机的实时运行数据和织机的当前运行状态输入所述预测性维边缘计算设备,与所述分布式传感器网络通信连接,用于对所述运行数据分析模块,用于基于织机运行状态评估模型对所述优化处理后从边缘计算设备获取织机的优化处理后的运基于织机运行状态评估模型对所述织机的优化处理后的运行数4从边缘计算设备获取织机的优化处理后的运基于织机运行状态评估模型对所述织机的优化处理后的运行数5[0012]S40:所述云服务器基于织机运行状态评估模型对所述织机的优化处理后的运行[0015]S11:通过在织机上安装的多种传感器采集织机的运行数据,所述多种传感器包6[0022]S125:所述工业网关通过有线或无线网络将所述标准化数据传输至边缘计算设[0035]将计算得到的每个数据点的异常分数与轻度异常阈值T1和重度异常阈值T2进行7[0068]S52:所述云服务器将织机的实时运行数据和织机的当前运行状态输入所述预测8[0074]S62:所述云服务器将织机的实时运行数据和当前运行状态输入织机参数优化模[0081]预测性维护模块,用于基于所述织机的运行状态评估结果对织机进行预测性维9[0115]在完成数据优化处理后,边缘计算设备将处理后的数据通过网络传输至云服务[0116]S40:所述云服务器基于织机运行状态评估模型对所述织机的优化处理后的运行机森林或深度神经网络等)训练得到的,它能够从多维度的运行数据中识别出织机的运行电流或其他形式的物理量。数据采集卡内置的模数转换器(Analog_to_Digital[0129]工业控制器在接收到数据采集卡转换后的数字信号后,会进行一系列初步处[0131]工业网关在接收工业控制器传来的初步处理后的数据后,会进行数据标准化处[0132]S125:所述工业网关通过有线或无线网络将所述标准化数据传输至边缘计算设[0150]合并过程中,本实施例可以为每个时间窗口(每小时或每班次)创建一个数据结些规则被系统化地整理成一个包含数百条规则的模[0162]通过上述模糊化和去模糊化处理,ANFIS网络能够有效地处理织机系统中存在的转速是中速(A2),织物张力是中等(B2),温度是中等(C2),则子系统1的健康度高(y1=归一化激活强度w1=1.00/1.33~0.71.33~0.1053,规则3的归一化激活强度w3=0.14/1.33x0.1053,其余规则的归一化激活强度之和w其他=0.05/1.33~0.0375这个步骤确保了所有规则激活强度的总和为1。[0174]每个子系统可以有自己专门的ANFIS网络用于评估该子系统的健康状况。每个次以上迭代,直到网络输出与实际历史评估结果的误差降到可接受水平(均方误差小于[0178]优化后的ANFIS网络与模糊规则库相结合,形成一个能够自适应学习且包含专家[0179]模糊规则库是由领域专家根据经验和知识预先定义的一系列IF_THEN规则。这些[0181]整合后的模型可以通过测试数据集进行验证,确保模型既能反映历史数据的模[0192]去模糊化层将模糊推理的结果转换为精确的数值输出。[0202]0.9*0.2+0.85[0208]S52:所述云服务器将织机的实时运行数据和织机的当前运行状态输入所述预测特征和当前运行状态评估结果输入预测性维护模型。模型输出包括下一次建议维护时间和ReinforcementLearning,DRL)算法,特别是深度确定性策略梯度(DeepDeterministic网络和Critic(评价者)网络的DDPG模型结构。Actor网络用于根据当前状态选择最优的参(评价者)负责评估Actor所选择的动作的价值,它学习一个价值函数来估计在给定状态下[0212]S62:所述云服务器将织机的实时运行数据和当前运行状态输入织机参数优化模[0219]云服务器730,用于基于织机运行状态评估模型对所述织机的优化处理后的运行并通过有线或无线网络将所述标准化数据传输测性维护模型,并将织机的实时运行数据和织机的当前运行状态输入所述预测性维护模[0258]所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本发明所提供的织机数据监控方存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(R
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