本發(fā)明涉及生產(chǎn)管理，具體而言，涉及基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控平臺及方法。
背景技術(shù)：
1、在紡織工業(yè)中，紡紗環(huán)節(jié)的質(zhì)量直接決定了后續(xù)面料及成品的品質(zhì)，而異纖（即混入原棉中的非棉纖維，如丙綸、毛發(fā)、色紗等）的存在是影響紡紗質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一。異纖若未被有效清除，會導(dǎo)致紗線出現(xiàn)疵點、染色不均等問題，嚴(yán)重時甚至?xí)斐烧a(chǎn)品報廢，給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失。因此，紡紗異纖清除設(shè)備作為紡紗生產(chǎn)線中的核心設(shè)備，其穩(wěn)定運行和高效工作對保障生產(chǎn)質(zhì)量至關(guān)重要。
2、為實現(xiàn)對紡紗異纖清除設(shè)備的監(jiān)控，行業(yè)內(nèi)開始引入自動化監(jiān)控技術(shù)，通過在異纖清除設(shè)備上安裝傳感器，采集設(shè)備的運行參數(shù)（如轉(zhuǎn)速、溫度、異纖識別準(zhǔn)確率等），并通過有線或無線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至本地監(jiān)控終端。然而，這類技術(shù)仍存在明顯短板：一方面，數(shù)據(jù)傳輸依賴的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)（如4g、有線網(wǎng)絡(luò)）存在帶寬有限、時延較高的問題，難以滿足大規(guī)模設(shè)備數(shù)據(jù)的實時傳輸需求；另一方面，本地監(jiān)控終端的數(shù)據(jù)分析能力有限，僅能實現(xiàn)簡單的故障報警，無法對設(shè)備的故障趨勢進行預(yù)判，更難以根據(jù)故障程度制定精準(zhǔn)的調(diào)控策略。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)輕度故障趨勢時，無法及時通過遠程手段進行干預(yù)；而當(dāng)出現(xiàn)明顯故障趨勢時，由于缺乏對故障根源的深度分析，往往只能采取停機檢修的方式，導(dǎo)致生產(chǎn)效率下降。
3、近年來，5g通信技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)（iot）的快速發(fā)展為紡紗設(shè)備的遠程監(jiān)控提供了新的技術(shù)支撐。5g技術(shù)具備高帶寬、低時延、廣連接的特性，能夠?qū)崿F(xiàn)海量設(shè)備數(shù)據(jù)的實時傳輸；物聯(lián)網(wǎng)則通過傳感器、嵌入式系統(tǒng)等技術(shù)，構(gòu)建起設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)的智能連接，為數(shù)據(jù)采集和遠程控制奠定了基礎(chǔ)?；?g和物聯(lián)網(wǎng)的遠程監(jiān)控平臺逐漸成為行業(yè)研究的熱點，其有望實現(xiàn)對紡紗異纖清除設(shè)備的全生命周期管理，包括實時狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)警、遠程調(diào)控等功能。
4、然而，現(xiàn)有基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的遠程監(jiān)控技術(shù)在針對紡紗異纖清除設(shè)備的應(yīng)用中，仍存在調(diào)控策略不夠精細化的問題，主要體現(xiàn)在邊緣服務(wù)器和遠程監(jiān)控平臺之間的控制決策仍存在較大優(yōu)化改進空間。因此，如何利用5g和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建一種能夠動態(tài)決策調(diào)控策略的遠程監(jiān)控方法，成為提升設(shè)備運行穩(wěn)定性、降低故障率、保障紡紗質(zhì)量的關(guān)鍵需求，也是本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、對此，本發(fā)明提供了一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控方法、遠程監(jiān)控平臺、電子設(shè)備、計算機存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，以解決上述技術(shù)問題中的至少之一。
2、本發(fā)明第一方面，提供了一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控方法，包括如下方法步驟：遠程監(jiān)控平臺接收現(xiàn)場側(cè)的紡紗異纖清除設(shè)備傳輸?shù)倪\行相關(guān)數(shù)據(jù)，使用聯(lián)合評估模型對所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)進行評估，得出該紡紗異纖清除設(shè)備的故障趨勢類型，包括輕度故障趨勢、明顯故障趨勢；其中，所述聯(lián)合評估模型基于自適應(yīng)閾值算法和lstm算法構(gòu)建；若所述故障趨勢類型為輕度故障趨勢，遠程監(jiān)控平臺向邊緣服務(wù)器發(fā)送第一調(diào)控命令，邊緣服務(wù)器基于第一調(diào)控命令對該紡紗異纖清除設(shè)備進行調(diào)控；若所述故障趨勢類型為明顯故障趨勢，遠程監(jiān)控平臺向邊緣服務(wù)器發(fā)送包含調(diào)控參數(shù)的第二調(diào)控命令，邊緣服務(wù)器基于第二調(diào)控命令對該紡紗異纖清除設(shè)備進行調(diào)控；其中，所述調(diào)控參數(shù)至少基于所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)生成。
3、本發(fā)明第二方面，提供了一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控平臺，包括接收單元、故障趨勢評估單元、故障處理決策單元；所述接收單元，接收現(xiàn)場側(cè)的紡紗異纖清除設(shè)備傳輸?shù)倪\行相關(guān)數(shù)據(jù)；所述故障趨勢評估單元，使用聯(lián)合評估模型對所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)進行評估，得出該紡紗異纖清除設(shè)備的故障趨勢類型，包括輕度故障趨勢、明顯故障趨勢；其中，所述聯(lián)合評估模型基于自適應(yīng)閾值算法和lstm算法構(gòu)建；所述故障處理決策單元，若所述故障趨勢類型為輕度故障趨勢，遠程監(jiān)控平臺向邊緣服務(wù)器發(fā)送第一調(diào)控命令，邊緣服務(wù)器基于第一調(diào)控命令對該紡紗異纖清除設(shè)備進行調(diào)控；若所述故障趨勢類型為明顯故障趨勢，遠程監(jiān)控平臺向邊緣服務(wù)器發(fā)送包含調(diào)控參數(shù)的第二調(diào)控命令，邊緣服務(wù)器基于第二調(diào)控命令對該紡紗異纖清除設(shè)備進行調(diào)控；其中，所述調(diào)控參數(shù)至少基于所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)生成。
4、本發(fā)明第三方面，提供了一種電子設(shè)備，該電子設(shè)備包括：至少一個處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并可在所述至少一個處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如前述任一項所述的方法。
5、本發(fā)明第四方面，提供一種計算機存儲介質(zhì)，該計算機存儲介質(zhì)存儲有可被處理器執(zhí)行以實現(xiàn)如前述任一項所述方法的計算機程序。
6、本發(fā)明第五方面，提供一種計算機程序產(chǎn)品，該計算機程序產(chǎn)品包含可被處理器執(zhí)行以實現(xiàn)如前述任一項所述方法的計算機程序。
7、本發(fā)明通過5g和物聯(lián)網(wǎng)實時傳輸數(shù)據(jù)，聯(lián)合自適應(yīng)閾值與lstm算法評估故障趨勢，輕度故障由邊緣服務(wù)器快速調(diào)控，明顯故障則經(jīng)遠程平臺生成參數(shù)后由邊緣執(zhí)行。本發(fā)明可實現(xiàn)故障精準(zhǔn)預(yù)判與分級調(diào)控，降低故障惡化風(fēng)險，提升設(shè)備穩(wěn)定性與紡紗質(zhì)量，減少停機損失。
1.一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控方法，其特征在于：包括如下方法步驟：遠程監(jiān)控平臺接收現(xiàn)場側(cè)的紡紗異纖清除設(shè)備傳輸?shù)倪\行相關(guān)數(shù)據(jù)，使用聯(lián)合評估模型對所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)進行評估，得出該紡紗異纖清除設(shè)備的故障趨勢類型，包括輕度故障趨勢、明顯故障趨勢；其中，所述聯(lián)合評估模型基于自適應(yīng)閾值算法和lstm算法構(gòu)建；若所述故障趨勢類型為輕度故障趨勢，遠程監(jiān)控平臺向邊緣服務(wù)器發(fā)送第一調(diào)控命令，邊緣服務(wù)器基于第一調(diào)控命令對該紡紗異纖清除設(shè)備進行調(diào)控；若所述故障趨勢類型為明顯故障趨勢，遠程監(jiān)控平臺向邊緣服務(wù)器發(fā)送包含調(diào)控參數(shù)的第二調(diào)控命令，邊緣服務(wù)器基于第二調(diào)控命令對該紡紗異纖清除設(shè)備進行調(diào)控；其中，所述調(diào)控參數(shù)至少基于所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)生成。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控方法，其特征在于：使用聯(lián)合評估模型對所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)進行評估，得出該紡紗異纖清除設(shè)備的故障趨勢類型，包括：基于設(shè)備歷史運行數(shù)據(jù)構(gòu)建參數(shù)-故障概率分布模型，計算各運行參數(shù)的基準(zhǔn)閾值區(qū)間；通過滑動窗口算法對實時運行相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集，生成閾值修正系數(shù)；將基準(zhǔn)閾值與閾值修正系數(shù)相乘，動態(tài)生成當(dāng)前工況下的輕度故障閾值和明顯故障閾值；將連續(xù)采集的實時運行數(shù)據(jù)輸入lstm網(wǎng)絡(luò)以提取時序特征向量，通過注意力機制對時序特征向量進行向量加權(quán)，通過全連接層將加權(quán)后的特征向量映射為歸一化的故障趨勢量化分數(shù)；將所述故障趨勢量化分數(shù)與輕度故障閾值、明顯故障閾值進行比較，以確定該紡紗異纖清除設(shè)備的故障趨勢類型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控方法，其特征在于：所述通過注意力機制對時序特征向量進行向量加權(quán)，包括：從故障影響權(quán)重庫中調(diào)取紡紗異纖清除設(shè)備的通用權(quán)重矩陣，所述通用權(quán)重矩陣基于同類設(shè)備的故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)生成；采集該紡紗異纖清除設(shè)備的歷史故障記錄及維修日志，提取高頻故障參數(shù)，計算高頻故障參數(shù)的特異性修正系數(shù)；將通用權(quán)重矩陣與特異性修正系數(shù)相乘，生成適配該紡紗異纖清除設(shè)備的動態(tài)權(quán)重矩陣；將lstm網(wǎng)絡(luò)提取的時序特征向量與動態(tài)權(quán)重矩陣進行點積運算，得到加權(quán)后的特征向量。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控方法，其特征在于：所述將通用權(quán)重矩陣與特異性修正系數(shù)相乘，生成適配該紡紗異纖清除設(shè)備的動態(tài)權(quán)重矩陣，包括：從所述維修日志中分離出非故障類維修數(shù)據(jù)，統(tǒng)計非故障類維修數(shù)據(jù)中各高頻故障參數(shù)的出現(xiàn)頻次，基于所述出現(xiàn)頻次生成干擾修正系數(shù)；將通用權(quán)重矩陣與特異性修正系數(shù)和干擾修正系數(shù)相乘，生成適配該紡紗異纖清除設(shè)備的動態(tài)權(quán)重矩陣。
5.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控方法，其特征在于：所述調(diào)控參數(shù)至少基于所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)生成，包括：采集該紡紗異纖清除設(shè)備的上游設(shè)備在預(yù)設(shè)時間窗口內(nèi)的運行數(shù)據(jù)，所述上游設(shè)備運行數(shù)據(jù)至少包括原料輸送速度、開松度、雜質(zhì)清除率；對所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)與上游設(shè)備運行數(shù)據(jù)進行時空關(guān)聯(lián)分析，篩選出屬于強關(guān)聯(lián)的上游設(shè)備運行數(shù)據(jù)；基于強關(guān)聯(lián)的上游設(shè)備運行數(shù)據(jù)構(gòu)建多元回歸模型，以所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)中的異常參數(shù)為因變量，以上游設(shè)備運行數(shù)據(jù)及設(shè)備自身運行參數(shù)為自變量，輸出各參數(shù)對異常的貢獻權(quán)重；根據(jù)貢獻權(quán)重排序，選取權(quán)重靠前的若干參數(shù)作為關(guān)鍵影響因子，結(jié)合設(shè)備歷史維修記錄中的最優(yōu)調(diào)控閾值，生成包含參數(shù)調(diào)整幅度、執(zhí)行時序的調(diào)控參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控方法，其特征在于：所述調(diào)控參數(shù)至少基于所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)生成，還包括：若未篩選出屬于強關(guān)聯(lián)的上游設(shè)備運行數(shù)據(jù)，則僅基于所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)中的異常參數(shù)及歷史調(diào)控案例生成調(diào)控參數(shù)。
7.一種基于5g和物聯(lián)網(wǎng)的紡紗異纖清除設(shè)備遠程監(jiān)控平臺，其特征在于，包括接收單元、故障趨勢評估單元、故障處理決策單元；所述接收單元，接收現(xiàn)場側(cè)的紡紗異纖清除設(shè)備傳輸?shù)倪\行相關(guān)數(shù)據(jù)；所述故障趨勢評估單元，使用聯(lián)合評估模型對所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)進行評估，得出該紡紗異纖清除設(shè)備的故障趨勢類型，包括輕度故障趨勢、明顯故障趨勢；其中，所述聯(lián)合評估模型基于自適應(yīng)閾值算法和lstm算法構(gòu)建；所述故障處理決策單元，若所述故障趨勢類型為輕度故障趨勢，遠程監(jiān)控平臺向邊緣服務(wù)器發(fā)送第一調(diào)控命令，邊緣服務(wù)器基于第一調(diào)控命令對該紡紗異纖清除設(shè)備進行調(diào)控；若所述故障趨勢類型為明顯故障趨勢，遠程監(jiān)控平臺向邊緣服務(wù)器發(fā)送包含調(diào)控參數(shù)的第二調(diào)控命令，邊緣服務(wù)器基于第二調(diào)控命令對該紡紗異纖清除設(shè)備進行調(diào)控；其中，所述調(diào)控參數(shù)至少基于所述運行相關(guān)數(shù)據(jù)生成。
8.一種電子設(shè)備，該電子設(shè)備包括：至少一個處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并可在所述至少一個處理器上運行的計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項所述的方法。
9.一種計算機存儲介質(zhì)，其特征在于：該計算機存儲介質(zhì)存儲有可被處理器執(zhí)行以實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項所述的方法的計算機程序。
10.一種計算機程序產(chǎn)品，其特征在于：該計算機程序產(chǎn)品包含可被處理器執(zhí)行以實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項所述的方法的計算機程序。