【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及異常監(jiān)測，具體涉及一種基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、噴砂設(shè)備是一種用于工業(yè)清潔、表面處理和涂裝前準(zhǔn)備的自動化設(shè)備，即?噴砂設(shè)備的主要作用是去除工件表面的污染物、腐蝕物、毛刺等，同時也可以用于潤滑和拋光，提高加工效率和產(chǎn)品質(zhì)量，并且當(dāng)前所使用的噴砂設(shè)備一般是噴砂機器人。但是由于當(dāng)噴砂設(shè)備在工作過程中出現(xiàn)異常或者故障時，會直接影響加工質(zhì)量和加工效率，所以在噴砂設(shè)備的工作過程中，對噴砂設(shè)備的工作狀態(tài)進行實時監(jiān)測至關(guān)重要。
2、現(xiàn)有技術(shù)中一般會通過對噴砂設(shè)備在工作過程中的運動數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，然后依據(jù)監(jiān)測結(jié)果來判定噴砂設(shè)備是否出現(xiàn)了異常或者故障，如若監(jiān)測到某一時刻下的運動數(shù)據(jù)超過預(yù)設(shè)閾值或者某一時刻下的運動數(shù)據(jù)的變化程度不在規(guī)定變化范圍內(nèi)，則判定噴砂設(shè)備出現(xiàn)了異常或者故障，且噴砂設(shè)備在工作過程中的噴嘴移動速度、噴砂流量等均屬于噴砂設(shè)備在工作過程中的運動數(shù)據(jù)；但是現(xiàn)有中的這種檢測方法，在檢測噴砂設(shè)備是否出現(xiàn)異常或者故障時，會存在誤檢的情況，主要原因是因為被加工工件不同區(qū)域的加工復(fù)雜度不同以及表面形狀不同，而且在加工過程中，噴砂設(shè)備會依據(jù)加工復(fù)雜度、被加工件表面形狀等其它加工環(huán)境的變化來自動調(diào)整噴砂設(shè)備的參數(shù)，而參數(shù)的改變會使得噴砂設(shè)備在工作過程中的運動數(shù)據(jù)發(fā)生改變，所以當(dāng)加工到加工復(fù)雜度較高的工件區(qū)域或者加工到形狀復(fù)雜的表面區(qū)域時，所監(jiān)測到的運動數(shù)據(jù)可能會存在超過預(yù)設(shè)閾值或者所監(jiān)測到的運動數(shù)據(jù)的變化程度不在規(guī)定變化范圍內(nèi)的情況，而這種情況并不是噴砂設(shè)備出現(xiàn)了異常或者故障，但是按照現(xiàn)有的
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了解決上述問題，本專利技術(shù)提供一種基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，所采用的技術(shù)方案具體如下：
2、本專利技術(shù)一個實施例提供了一種基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，包括處理器和存儲器，所述處理器執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機程序以實現(xiàn)如下步驟：
3、獲取噴砂設(shè)備在當(dāng)前工作時間段對應(yīng)的運動數(shù)據(jù)序列集，所運動數(shù)據(jù)序列集由a種不同種類的運動數(shù)據(jù)序列組成，a大于1；
4、獲取所述運動數(shù)據(jù)序列的差分序列，根據(jù)所述差分序列，得到所述差分序列對應(yīng)的初始差異表征值序列和所述初始差異表征值序列中的各個初始差異表征值的第一標(biāo)記值；
5、根據(jù)所述初始差異表征值序列中的各個初始差異表征值和所述各個初始差異表征值的第一標(biāo)記值，得到所述初始差異表征值序列對應(yīng)的目標(biāo)差異表征值序列；根據(jù)所述目標(biāo)差異表征值序列中的各個目標(biāo)差異表征值的歷史目標(biāo)差異表征值，得到所述目標(biāo)差異表征值序列中的各個目標(biāo)差異表征值對應(yīng)的差異程度表征值；
6、根據(jù)所述差異程度表征值，得到當(dāng)前時刻下的異常程度表征值集合，并根據(jù)所述異常程度表征值集合中的異常程度表征值，得到對所述噴砂設(shè)備的工作狀態(tài)進行監(jiān)測的結(jié)果。
7、有益效果：本專利技術(shù)首先獲取噴砂設(shè)備在當(dāng)前工作時間段對應(yīng)的運動數(shù)據(jù)序列集；之后根據(jù)運動數(shù)據(jù)序列的差分序列，得到差分序列對應(yīng)的初始差異表征值序列和初始差異表征值序列中的各個初始差異表征值的第一標(biāo)記值，根據(jù)初始差異表征值序列中的各個初始差異表征值和各個初始差異表征值的第一標(biāo)記值，得到初始差異表征值序列對應(yīng)的目標(biāo)差異表征值序列，根據(jù)目標(biāo)差異表征值序列中的各個目標(biāo)差異表征值的歷史目標(biāo)差異表征值，得到目標(biāo)差異表征值序列中的各個目標(biāo)差異表征值對應(yīng)的差異程度表征值；然后根據(jù)差異程度表征值，得到當(dāng)前時刻下的異常程度表征值集合，最后根據(jù)異常程度表征值集合中的異常程度表征值，得到對噴砂設(shè)備的工作狀態(tài)進行監(jiān)測的結(jié)果；且本專利技術(shù)依據(jù)當(dāng)前時刻下的異常程度表征值集合中的異常程度表征值，能夠較為準(zhǔn)確地對噴砂設(shè)備的工作狀態(tài)進行監(jiān)測，即能夠提高對噴砂設(shè)備的工作狀態(tài)進行監(jiān)測的準(zhǔn)確性。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護點】
1.一種基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，包括處理器和存儲器，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機程序以實現(xiàn)如下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述差分序列對應(yīng)的初始差異表征值序列的獲取方法，包括：
3.如權(quán)利要求2所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述差分序列上的相鄰窗口之間的初始差異表征值的獲取方法，包括：
4.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述初始差異表征值序列中的第r個初始差異表征值的第一標(biāo)記值為r。
5.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述初始差異表征值序列對應(yīng)的目標(biāo)差異表征值序列的獲取方法，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述初始差異表征值序列中的各個初始差異表征值對應(yīng)的目標(biāo)差異表征值的獲取方法，包括：
7.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的噴砂設(shè)
8.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述異常程度表征值集合的獲取方法，包括：
9.如權(quán)利要求8所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述目標(biāo)差異表征值序列對應(yīng)的異常程度表征值的獲取方法，包括：
10.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，根據(jù)所述異常程度表征值集合中的異常程度表征值，得到對所述噴砂設(shè)備的工作狀態(tài)進行監(jiān)測的結(jié)果的方法，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，包括處理器和存儲器，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機程序以實現(xiàn)如下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述差分序列對應(yīng)的初始差異表征值序列的獲取方法，包括：
3.如權(quán)利要求2所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述差分序列上的相鄰窗口之間的初始差異表征值的獲取方法，包括：
4.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述初始差異表征值序列中的第r個初始差異表征值的第一標(biāo)記值為r。
5.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的噴砂設(shè)備運動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述初始差異表征值序列對應(yīng)的目標(biāo)差異表征值序列的獲取方法，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的基...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李計良，張肖，徐志鵬，劉岳，李福慶，司鑫鑫，張加溫，郝連波，
申請(專利權(quán))人：山東開泰拋丸機械股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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