【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于工業物聯網和人工智能，具體涉及一種物料運行狀態實時監測方法及裝置。
技術介紹
1、在實現本專利技術的過程中,專利技術人發現現有的物料運行狀態監測技術存在以下問題:
2、第一,目前主流的物料狀態監測系統主要依賴簡單的閾值判斷機制，無法有效應對復雜的運行場景。簡單的閾值判斷難以捕捉物料運行過程中的細微異常,容易出現漏報和誤報。
3、第二,現有的監測系統對多源異構數據的處理能力不足。物料運行狀態與多個維度的參數相關,包括運行參數、環境狀態以及與其他設備的交互狀態等。這些數據來源不同、結構各異,如何有效整合和利用這些數據是一個重要挑戰。
4、第三,狀態監測系統的實時性不足。傳統的特征提取和分析方法計算復雜度高,難以滿足實時監測的需求,特別是在數據量較大時,處理延遲顯著增加。
5、第四,缺乏對物料運行狀態的全面分析和預測能力。現有技術主要關注當前狀態的判斷,對未來可能出現的異常缺乏預測能力,不利于及時發現和預防潛在問題。
6、一種典型的現有技術采用基于固定閾值的監測方法,通過設置各項參數的預警閾值實現狀態監測。該方法雖然簡單直觀,但無法適應復雜多變的運行環境,且容易受到噪聲干擾。
7、另一種現有技術采用單一的機器學習模型進行狀態分類,雖然引入了智能算法,但由于缺乏對稱性分析和高效的特征提取機制,難以準確把握物料運行規律,監測效果不夠理想。
技術實現思路
1、鑒于此，本申請提供一種物料運行狀態實時監測方法及裝
2、本申請實施例提供了一種物料運行狀態實時監測方法,包括：
3、采集物料運行多維數據，所述多維數據包括運行參數數據流、環境狀態數據流和設備交互數據流；
4、對所述多維數據進行對稱化映射預處理，包括將所述多維數據映射至結構保持的對稱空間并進行異常值處理，得到預處理數據；
5、基于transformer模型對所述預處理數據進行第一特征提取，得到第一特征向量序列；
6、通過構建對稱性約束和多任務預測架構對所述第一特征向量序列進行預測建模，得到預測模型；
7、對所述預測模型的輸出進行第二特征提取，得到第二特征提取結果；
8、根據所述預測模型和所述第二特征提取結果，計算當前狀態的異常概率，并在所述異常概率超過預設閾值時進行預警。
9、可選地，所述采集物料運行多維數據，包括：
10、通過運行參數傳感器采集所述物料的使用頻率、運行時長和溫度數據，形成所述運行參數數據流；
11、通過環境狀態傳感器采集所述物料的環境溫度、濕度和振動數據，形成所述環境狀態數據流；
12、通過交互狀態傳感器采集所述物料與其他設備的交互數據，形成所述設備交互數據流；
13、對所述運行參數數據流、所述環境狀態數據流和所述設備交互數據流進行數據完整性驗證和時間戳標記。
14、可選地，所述對所述多維數據進行對稱化映射預處理，包括：
15、將所述多維數據映射到對稱空間，通過保持數據的拓撲結構實現數據降維；
16、基于最小邊界秩計算，確定特征空間的最優維度，所述最小邊界秩通過迭代優化得到；
17、應用對稱變換進行數據降噪，消除所述多維數據中的噪聲和異常值；
18、對降噪后的數據進行歸一化處理，使不同維度的數據具有可比性。
19、可選地，所述transformer模型包括位置編碼層、多頭自注意力層和前饋網絡層，所述基于transformer模型對所述預處理數據進行特征提取，包括：
20、在所述位置編碼層中，利用旋轉位置編碼機制生成位置編碼矩陣；
21、在所述多頭自注意力層中，將輸入特征分成多個注意力頭，每個頭獨立計算注意力權重；
22、在所述前饋網絡層中，通過兩次線性變換和激活函數處理特征；
23、通過殘差連接和層歸一化組合各層的輸出，得到所述第一特征向量序列。
24、可選地，所述通過構建對稱性約束和多任務預測架構對所述第一特征向量序列進行預測建模，包括：
25、將特征空間劃分為多個局部子空間，并根據所述第一特征向量序列的分布情況，對每個子空間確定采樣中心和采樣半徑，得到初始采樣空間；
26、基于所述初始采樣空間構建對稱變換矩陣，將所述第一特征向量序列映射到對稱空間，實現特征對稱性映射；
27、根據所述對稱性映射后的所述第一特征向量序列，設計包括狀態分類、異常檢測和趨勢預測的多任務預測架構；
28、針對所述多任務預測架構的訓練過程，通過計算每個所述子空間的特征密度，動態調整采樣參數，實現自適應采樣；
29、基于所述自適應采樣的結果，結合對稱性約束和多任務損失函數訓練所述預測模型。
30、可選地，所述結合對稱性約束和多任務損失函數訓練所述預測模型，包括：
31、計算對稱性損失，所述對稱性損失表征特征在對稱變換前后的一致性；
32、計算多任務損失，包括狀態分類損失、異常檢測損失和趨勢預測損失；
33、將所述對稱性損失和所述多任務損失組合形成總損失函數；
34、采用漸進式訓練策略，逐步增加訓練數據的規模和復雜度；
35、基于驗證集性能動態調整學習率。
36、可選地，對所述預測模型的輸出進行第二特征提取，包括：
37、設計種子編碼結構，通過對所述預測模型的輸出進行局部敏感哈希和隨機投影，實現第二特征壓縮；
38、構建第二特征提取流水線，實現數據的并行分塊處理；
39、建立第二特征緩存機制，對頻繁使用的第二特征進行緩存；
40、實現第二特征的增量更新，以提取更新后的所述第二特征。
41、可選地，所述實現第二特征的增量更新，包括：
42、計算新數據帶來的第二特征變化量；
43、根據短種子快速定位需要更新的第二特征；
44、僅對受影響的第二特征進行局部更新；
45、執行第二特征完整性檢查；
46、在第二特征異常時觸發特征修復流程。
47、可選地，所述根據所述預測模型和所述第二特征提取結果，計算當前狀態的異常概率，并在所述異常概率超過預設閾值時進行預警，包括：
48、實時接收物料的狀態數據流；
49、基于所述預測模型計算狀態異常概率；
50、當所述異常概率超過第一預設閾值時，發出預警信息；
51、當所述異常概率超過第二預設閾值時，觸發應急處理流程，其中所述第二預設閾值大于所述第一預設閾值。
52、本申請實施例還提供一種物料運行狀態實時監測系統，包括：
53、采集單元，用于采集物料運行多維數據，所述多維數據包括運行參數數據流、環境狀態本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種物料運行狀態實時監測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集物料運行多維數據，包括：
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述多維數據進行對稱化映射預處理，包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述Transformer模型包括位置編碼層、多頭自注意力層和前饋網絡層，所述基于Transformer模型對所述預處理數據進行特征提取，包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過構建對稱性約束和多任務預測架構對所述第一特征向量序列進行預測建模，包括：
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述結合對稱性約束和多任務損失函數訓練所述預測模型，包括：
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述預測模型的輸出進行第二特征提取，包括：
8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述實現第二特征的增量更新，包括：
9.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述預測模型和所述第二特征提取結果，計算當前狀態的異常概率，并在
10.一種物料運行狀態實時監測系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種物料運行狀態實時監測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集物料運行多維數據，包括：
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述多維數據進行對稱化映射預處理，包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述transformer模型包括位置編碼層、多頭自注意力層和前饋網絡層，所述基于transformer模型對所述預處理數據進行特征提取，包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過構建對稱性約束和多任務預測架構對所述第一特征向量序列進...
【專利技術屬性】
技術研發人員：朱岳，肖皖龍，何華建，
申請(專利權)人：深圳市索威爾科技開發有限公司，
類型：發明
國別省市：
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