一種基于工業物聯網的安全生產監測方法技術

本發明專利技術涉及數據處理領域，具體涉及一種基于工業物聯網的安全生產監測方法，包括：獲取機床設備在每個時間的振動信號數據組成的信號波；獲取振動信號數據的若干時序間隔；根據每個時序間隔中的數據得到每個時序間隔的信號波動程度，得到所有的異常時序間隔；根據每個異常時序間隔的數據得到基線的恒定值，得到處理后的振動信號數據；獲取若干分量和每個分量的若干時序間隔；根據每個分量的每個時序間隔中的數據得到每個分量的最優窗口步長；根據每個分量的最優窗口步長得到每個分量去噪后的數據，根據所有分量去噪后的數據得到修正后的振動信號數據；根據修正后的振動信號數據進行監測。本發明專利技術用數據處理方式，提高了監測的準確性。準確性。準確性。

【技術實現步驟摘要】
一種基于工業物聯網的安全生產監測方法


[0001]本專利技術涉及數據處理
，具體涉及一種基于工業物聯網的安全生產監測方法。

技術介紹

[0002]在日常生活和工業生產中，隨處可見物聯網的影子，工業物聯網的廣泛應用使得現代工業迅速發展，發展的過程中出現了各種各樣的挑戰。工業生產現場的線路不斷增多，包括各種設備連接線和信號傳輸線路，同時增長的還有各種工業自動化產生的數據量，其次再加上工業信息化程度的提高，有限的人力已經無法管理日益飛速增長的數據以及對生產設備運行狀態的監測。基于物聯網的工業生產，不光可以節省對設備狀態監測所需的人力資源，并且可以有效避免出現一些生產事故的發生，有效提高對設備運行故障的響應效率。
[0003]在工業生產有很多的設備，導致對其中一種設備的正常生產過程進行監控時，由于其他設備的干擾和一些噪聲的干擾導致監測到的數據不太準確，則通過對監測到的數據進行分析，得到的結果不能很好的去評定設備在生產過程是否是正常的，所以針對監測到的數據要進行去噪處理，得到一個較為準確的監測數據。

技術實現思路

[0004]本專利技術提供一種基于工業物聯網的安全生產監測方法，以解決現有的問題。
[0005]本專利技術的一種基于工業物聯網的安全生產監測方法采用如下技術方案：包括以下步驟：獲取機床設備在每個時間的振動信號數據組成的信號波；對信號波進行劃分，得到信號波的若干時序間隔；根據信號波的每個時序間隔中的極大值點和極小值點對應的振動信號數據和時間得到信號波的每個時序間隔的信號波動程度，根據信號波的時序間隔的信號波動程度得到信號波的所有異常時序間隔；根據信號波的每個異常時序間隔的極大值點和極小值點對應的振動信號數據得到信號波的每個異常時序間隔的均值包絡線；根據信號波的所有異常時序間隔的均值包絡線對應的數據得到基線的恒定值，根據基線的恒定值對振動信號數據進行處理得到處理后的振動信號數據；對處理后的振動信號數據進行分解，得到若干分量，對每個分量進行劃分，得到每個分量的若干時序間隔；根據每個分量的每個時序間隔中的數據得到每個分量的每個時序間隔的信號波動程度；根據每個分量的時序間隔的信號波動程度得到每個分量的最優窗口步長；根據每個分量的最優窗口步長得到每個分量去噪后的數據，根據所有分量去噪后的數據得到修正后的振動信號數據；
根據修正后的振動信號數據得到異常數據點的個數，根據異常數據點的個數進行機床設備的安全生產監測。
[0006]進一步地，所述對信號波進行劃分，得到信號波的若干時序間隔，包括的具體步驟如下：使用預設間隔閾值A對振動信號數據對應的信號波進行均等劃分，得到信號波的若干個時序間隔。
[0007]進一步地，所述根據信號波的每個時序間隔中的極大值點和極小值點對應的振動信號數據和時間得到信號波的每個時序間隔的信號波動程度，根據信號波的時序間隔的信號波動程度得到信號波的所有異常時序間隔，包括的具體步驟如下：獲得每個時序間隔上的極大值點和極小值點，記為每個時序間隔的極值點，每個時序間隔的信號波動程度的公式為：式中，表示第c個時序間隔內的第z個極值點對應的振動信號數據，表示第c個時序間隔內的第z個極值點對應的時間，表示第c個時序間隔內的所有極值點對應的振動信號數據的均值，表示第c個時序間隔內的所有極值點對應的時間的均值，表示第c個時序間隔內的所有極值點對應的振動信號數據的標準差，表示第c個時序間隔內的所有極值點對應的時間的標準差，v表示第c個時序間隔內的所有極值點的個數，表示第c個時序間隔內的第z個極值點與相鄰的第z+1個極值點對應的振動信號數據之間的差異，表示第c個時序間隔內所有相鄰極值點對應的振動信號數據之間差異的均值，表示雙曲線正切函數，表示第c個時序間隔的信號波動程度；當大于預設閾值B時，則第c個時序間隔為異常時序間隔；當小于等于預設閾值B時，則第c個時序間隔為正常時序間隔。
[0008]進一步地，所述根據信號波的每個異常時序間隔的極大值點和極小值點對應的振動信號數據得到信號波的每個異常時序間隔的均值包絡線，包括的具體步驟如下：獲取每個異常時序間隔中的極大值點和極小值點，用所有的極大值點對應的振動信號數據通過最小二乘法使用五次多項式進行線性擬合，將擬合得到的曲線記為上包絡線；用所有的極小值點對應的振動信號數據通過最小二乘法使用五次多項式進行線性擬合，將擬合得到的曲線記為下包絡線；將每個異常時序間隔中每個時間在上包絡線對應的數據和在下包絡線對應的數據的均值，記為每個異常時序間隔中每個時間的中間數據，將異常時序間隔中所有時間的中間數據連接得到一條曲線，記為均值包絡線。
[0009]進一步地，所述根據信號波的所有異常時序間隔的均值包絡線對應的數據得到基線的恒定值，根據基線的恒定值對振動信號數據進行處理得到處理后的振動信號數據，包括的具體步驟如下：基線的恒定值的獲取公式為：
式中，表示第p個異常時序間隔的信號波動程度，表示第p個異常時序間隔的均值包絡線上第m個時間的數據，s表示第p個異常時序間隔的均值包絡線上所有時間的數據個數，q表示所有的異常時序間隔的個數，表示基線的恒定值；將振動信號數據的每個異常時序間隔中的每個數據減去基線的恒定值，得到處理后的振動信號數據。
[0010]進一步地，所述對處理后的振動信號數據進行分解，得到若干分量，對每個分量進行劃分，得到每個分量的若干時序間隔，包括的具體步驟如下：對處理后的振動信號數據通過EMD進行分解，得到若干分量，然后使用預設間隔閾值A對每個分量進行均等劃分，得到每個分量的若干時序間隔。
[0011]進一步地，所述根據每個分量的每個時序間隔中的數據得到每個分量的每個時序間隔的信號波動程度，包括的具體步驟如下：根據每個分量的每個時序間隔中的極大值點和極小值點對應的數據和時間通過每個時序間隔的信號波動程度的公式得到每個分量的每個時序間隔的信號波動程度。
[0012]進一步地，所述每個分量的最優窗口步長的具體獲取步驟如下：將每個分量中信號波動程度相等的時序間隔劃分為一個類別，將每個分量中的所有時序間隔劃分為若干個類別，每個分量的最優窗口步長的公式為：式中，表示第i個分量中第j個類別對應的時序間隔的個數，表示第i個分量中類別的個數，R為預設閾值，表示第i個分量的最優窗口步長，表示向下取整函數。
[0013]進一步地，所述根據每個分量的最優窗口步長得到每個分量去噪后的數據，根據所有分量去噪后的數據得到修正后的振動信號數據，包括的具體步驟如下：以每個分量的每個數據為窗口中心點，獲取每個分量的每個數據的最優窗口，其中最優窗口中窗口中心點左邊的數據個數等于右邊的數據個數等于最優窗口步長，通過每個分量的每個數據的最優窗口使用均值濾波對每個分量進行去噪，得到每個分量去噪后的數據，對所有的分量去噪后的數據進行合并得到修正后的振動信號數據。
[0014]進一步地，所述根據修正后的振動信號數據得到異常數據點的個數，根據異常數據點的個數進行機床設備的安全生產監測，包括的具體步驟如下：將修正后的振動信號數據映射到[
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【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于工業物聯網的安全生產監測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：獲取機床設備在每個時間的振動信號數據組成的信號波；對信號波進行劃分，得到信號波的若干時序間隔；根據信號波的每個時序間隔中的極大值點和極小值點對應的振動信號數據和時間得到信號波的每個時序間隔的信號波動程度，根據信號波的時序間隔的信號波動程度得到信號波的所有異常時序間隔；根據信號波的每個異常時序間隔的極大值點和極小值點對應的振動信號數據得到信號波的每個異常時序間隔的均值包絡線；根據信號波的所有異常時序間隔的均值包絡線對應的數據得到基線的恒定值，根據基線的恒定值對振動信號數據進行處理得到處理后的振動信號數據；對處理后的振動信號數據進行分解，得到若干分量，對每個分量進行劃分，得到每個分量的若干時序間隔；根據每個分量的每個時序間隔中的數據得到每個分量的每個時序間隔的信號波動程度；根據每個分量的時序間隔的信號波動程度得到每個分量的最優窗口步長；根據每個分量的最優窗口步長得到每個分量去噪后的數據，根據所有分量去噪后的數據得到修正后的振動信號數據；根據修正后的振動信號數據得到異常數據點的個數，根據異常數據點的個數進行機床設備的安全生產監測。2.根據權利要求1所述一種基于工業物聯網的安全生產監測方法，其特征在于，所述對信號波進行劃分，得到信號波的若干時序間隔，包括的具體步驟如下：使用預設間隔閾值A對振動信號數據對應的信號波進行均等劃分，得到信號波的若干個時序間隔。3.根據權利要求1所述一種基于工業物聯網的安全生產監測方法，其特征在于，所述根據信號波的每個時序間隔中的極大值點和極小值點對應的振動信號數據和時間得到信號波的每個時序間隔的信號波動程度，根據信號波的時序間隔的信號波動程度得到信號波的所有異常時序間隔，包括的具體步驟如下：獲得每個時序間隔上的極大值點和極小值點，記為每個時序間隔的極值點，每個時序間隔的信號波動程度的公式為：；式中，表示第c個時序間隔內的第z個極值點對應的振動信號數據，表示第c個時序間隔內的第z個極值點對應的時間，表示第c個時序間隔內的所有極值點對應的振動信號數據的均值，表示第c個時序間隔內的所有極值點對應的時間的均值，表示第c個時序間隔內的所有極值點對應的振動信號數據的標準差，表示第c個時序間隔內的所有極值點對應的時間的標準差，v表示第c個時序間隔內的所有極值點的個數，表示第c個
時序間隔內的第z個極值點與相鄰的第z+1個極值點對應的振動信號數據之間的差異，表示第c個時序間隔內所有相鄰極值點對應的振動信號數據之間差異的均值，表示雙曲線正切函數，表示第c個時序間隔的信號波動程度；當大于預設閾值B時，則第c個時序間隔為異常時序間隔；當小于等于預設閾值B時，則第c個時序間隔為正常時序間隔。4.根據權利要求1所述一種基于工業物聯網的安全生產監測方法，其特征在于，所述根據信號波的每個異常時序間隔的極大值點和極小值點對應的振動信號數據得到信號波的每個異常時序間隔的均值包絡線，包括的具體步驟如下：獲取每個異常時序間隔中的極大值點和極小值點，用所有的極大值點對應的振動信號數據通過最小二乘法使用五次多項式進行線性擬合，將擬合得到的曲線記為上包絡線；用所有的極小值點對應的振動信號數據通過最小二乘法使用五次多項式進行線性擬合，將擬合得到的曲線記為下包絡線；...

【專利技術屬性】
技術研發人員：徐建嫻，李嵐，宋安平，王巖，金新城，樂世宏，葉飛，童林，于剛，尹誠，陳亮，李滌非，孫晨，狄時華，
申請(專利權)人：聯通江蘇產業互聯網有限公司，
類型：發明
國別省市：