【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及工業自動化，尤其涉及生產設備數據自動采集裝置。
技術介紹
1、隨著制造業正逐步向智能化、自動化方向轉型，特別是在生產設備管理和維護領域，對高效、精準的數據采集和分析需求日益增長。傳統的生產設備管理依賴人工檢查和定期維護，效率較低且往往存在延遲，無法滿足現代高效生產的需要。生產設備的運行狀態數據，如溫度、壓力、振動、轉速、電流和電壓等，能夠全面反映設備的工作狀態，而這些數據的實時監測和分析是確保生產設備穩定、高效運行的重要手段。因此，如何有效地采集并利用這些設備數據，成為實現智能化生產管理的關鍵。
2、然而，傳統生產管理依賴人工監測和數據錄入，操作復雜、耗時費力且易出現誤差。由于無法實現自動化的數據采集和分析，設備的日常管理和狀態監控高度依賴操作人員的技能水平，生產過程的自動化程度較低，難以滿足智能制造的需求。
技術實現思路
1、為了彌補以上不足，本專利技術提供了生產設備數據自動采集裝置，旨在改善傳統生產管理依賴人工監測和數據錄入，設備的日常管理和狀態監控高度依賴操作人員的技能水平，生產過程的自動化程度較低的問題。
2、第一方面，本專利技術提供了如下技術方案，生產設備數據自動采集裝置，包括：
3、傳感器模塊，用于實時監測生產設備的運行狀態，包括溫度、壓力、振動、轉速、電流和電壓參數，監測生產設備是否在正常工況下運行，并為后續的數據處理和分析提供基礎數據；
4、數據采集模塊，負責從傳感器模塊中收集數據，將模擬信號轉換為數字信
5、數據處理模塊，用于對采集到的數據進行初步處理，包括去噪、濾波和異常檢測，數據處理模塊在本地對數據進行分析和預處理，減少數據傳輸量；
6、通信模塊，用于將處理后的數據傳輸到云平臺或控制中心，支持有線和無線通信方式，同時對數據進行加密；
7、中央控制模塊，負責管理各模塊之間的協調工作，對采集到的數據進行集中處理和分析，并基于這些數據作出決策，中央控制模塊能夠實現實時控制、數據存儲，以及與操作人員的交互；
8、智能預測維護模塊，通過對生產設備的運行數據進行預測分析，判斷生產設備的健康狀態，預測存在的故障，提前給出維護建議；
9、能效優化模塊，用于監測生產設備的能耗數據，并通過智能分析來優化生產設備的能耗參數。
10、較佳的，所述傳感器模塊包括溫度傳感器、壓力傳感器、振動傳感器、轉速傳感器和電流與電壓傳感器；
11、所述溫度傳感器基于熱電偶或熱敏電阻技術，配合自適應溫度補償算法，用于監測生產設備運行過程中的溫度；
12、所述壓力傳感器采用應變片式或壓電式壓力傳感器，結合模糊控制算法，用于監測生產過程中的壓力變化，通過數據驅動的動態壓力閾值調整機制；
13、所述振動傳感器采用加速度計或速度傳感器，通過檢測生產設備的振動頻率和幅度來判斷生產設備的磨損和故障情況，結合快速傅里葉變換和小波變換雙重分析識別機械異常；
14、所述轉速傳感器基于霍爾效應或光電編碼器，結合智能異常模式檢測算法，用于實時監測生產設備的轉速；
15、所述電流與電壓傳感器使用霍爾傳感器和電壓互感器，配合功率因數測量功能，監測生產設備的電氣參數。
16、較佳的，所述數據采集模塊包括多通道數據采集卡和模數轉換器；
17、所述多通道數據采集卡基于fpga或高性能微控制器，支持多種傳感器輸入，能夠同時采集溫度、壓力、振動、轉速和電流參數；
18、所述模數轉換器采用高精度、多通道模數轉換器，將傳感器采集的模擬信號轉化為數字信號，引入了信號校準機制，能夠動態調整采樣率和分辨率。
19、較佳的，所述數據處理模塊包括嵌入式微處理器、算法處理單元和存儲單元；
20、所述嵌入式微處理器用于對采集到的數據進行實時處理，包括數據清洗、去噪和濾波；
21、所述算法處理單元使用機器學習算法svm或隨機森林對數據進行進一步的分析，包括異常檢測和趨勢分析，結合神經網絡自學習能力，能夠根據歷史數據不斷優化異常檢測的準確率；
22、所述存儲單元使用高速閃存或sd卡，用于暫時存儲采集到的數據，數據的存儲方式采用環形緩存技術。
23、較佳的，所述通信模塊包括有線通信接口單元、無線通信單元和數據加密單元；
24、所述有線通信接口單元采用工業級以太網phy芯片，支持tcp/ip協議棧，增加了冗余鏈路機制；
25、所述無線通信單元基于esp32或nb-iot模塊，適用于遠程數據傳輸，支持多通信路徑選擇，自動選擇信號最優的路徑進行數據傳輸；
26、所述數據加密單元使用aes-256加密算法為確保數據在傳輸過程中的安全性，通信模塊配備了硬件加密單元，對傳輸的數據進行加密處理防止數據泄露，并采用雙層加密策略。
27、較佳的，所述中央控制模塊包括數據管理單元、歷史數據存儲單元、控制邏輯單元和人機交互接口單元；
28、所述數據管理單元使用嵌入式linux系統，負責接收并管理各模塊傳輸的數據，協調各模塊之間的工作流程，采用數據庫緩存技術處理數據請求；
29、所述歷史數據存儲單元使用固態硬盤或云存儲，用于保存歷史數據，支持大容量和高讀取速度，通過時間序列數據庫進行數據存儲，方便進行長時間跨度的數據查詢和分析；
30、所述控制邏輯單元基于可編程邏輯控制器或實時操作系統，根據采集到的數據，分析生產設備的運行狀態，并會發出報警信號或控制指令；
31、所述人機交互接口單元基于觸摸屏技術，提供用戶界面，能夠通過觸摸屏查看生產設備的運行狀態、數據分析結果，并進行相關設置和控制，支持圖形化數據顯示和多語言支持，并引入了語音交互功能。
32、較佳的，所述智能預測維護模塊包括自適應健康管理單元和故障診斷與維護建議單元；
33、所述自適應健康管理單元結合深度學習模型lstm神經網絡與歷史生產設備運行數據，通過時間序列分析預測生產設備存在的故障點；
34、所述故障診斷與維護建議單元使用基于知識圖譜的生產設備故障模型，通過收集傳感器模塊的數據，將其映射到已知的生產設備故障模式中，提供智能診斷結果；
35、所述能效優化模塊包括能源監測與分析單元和能耗控制單元：
36、所述能源監測與分析單元基于電力監測傳感器和能耗數據收集，結合能耗分析算法貝葉斯優化，實時評估生產設備的能效表現；
37、所述能耗控制單元基于ai驅動的控制器，自動調整生產設備運行參數，并通過多變量控制策略自適應地調節生產設備狀態。
38、第二方面，本專利技術提供以下技術方案，生產設備數據自動采集裝置的運行方法，包括以下步驟：
39、s1、數據監測
40、在生產設備運行過程中，各種傳感器實時采集生產設備的運行數據，包括溫度、壓力、振動本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述傳感器模塊包括溫度傳感器、壓力傳感器、振動傳感器、轉速傳感器和電流與電壓傳感器；
3.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述數據采集模塊包括多通道數據采集卡和模數轉換器；
4.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述數據處理模塊包括嵌入式微處理器、算法處理單元和存儲單元；
5.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述通信模塊包括有線通信接口單元、無線通信單元和數據加密單元；
6.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述中央控制模塊包括數據管理單元、歷史數據存儲單元、控制邏輯單元和人機交互接口單元；
7.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述智能預測維護模塊包括自適應健康管理單元和故障診斷與維護建議單元；
8.生產設備數據自動采集裝置的運行方法，其特征在于，用于權利要求1-
9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求8所述的生產設備數據自動采集裝置的運行方法。
10.一種可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求8所述的生產設備數據自動采集裝置的運行方法。
...【技術特征摘要】
1.生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述傳感器模塊包括溫度傳感器、壓力傳感器、振動傳感器、轉速傳感器和電流與電壓傳感器；
3.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述數據采集模塊包括多通道數據采集卡和模數轉換器；
4.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述數據處理模塊包括嵌入式微處理器、算法處理單元和存儲單元；
5.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述通信模塊包括有線通信接口單元、無線通信單元和數據加密單元；
6.根據權利要求1所述的生產設備數據自動采集裝置，其特征在于，所述中央控制模塊包括數據管理單元...
【專利技術屬性】
技術研發人員：范磊，任梓輝，
申請(專利權)人：江蘇智石科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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