自动化工业控制系统的运维系统的制作方法

本发明涉及自动化工业控制，尤其涉及自动化工业控制系统的运维系统。

背景技术：

1、在现代工业生产中，自动化控制系统(如plc、dcs等)扮演着至关重要的角色，它们通过监控和控制生产线上的各种机械和电子设备，确保生产流程的高效和精准，然而，随着生产过程的复杂化，这些控制系统面临的运行和维护挑战也随之增加，传统的依靠人工进行系统监控和故障排除的方法越来越不能满足快速响应和高效率的需求，故障的发生可能导致生产停滞，带来经济损失和安全风险。

2、现有技术的主要问题在于故障检测的延迟和故障处理的不足，缺乏实时性和预测性，这限制了工业系统的可靠性和效率，大多数现有系统主要依赖定期维护和事后故障修复，而不是预防性维护或故障早期预警，此外，现有技术在故障数据的收集和分析过程中，往往缺乏有效的数据整合和智能化决策支持，无法实现故障原因的快速准确诊断以及最优维修策略的制定。

3、因此，开发一种集成的自动化工业控制系统运维系统，能够实现对系统的全面监控、故障预测、智能决策和迅速响应，成为提高工业自动化水平和保障生产连续性的迫切需求。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了自动化工业控制系统的运维系统。

2、自动化工业控制系统的运维系统，包括故障检测模块、数据分析模块、维修决策模块、执行模块以及反馈模块；

3、其中，故障检测模块：用于实时监控工业控制系统的运行状态，并通过预设的算法识别系统潜在的故障信号；

4、数据分析模块：与故障检测模块相连，用于接收故障信号，并对故障信号进行分析，生成故障报告；

5、维修决策模块：与数据分析模块相连，根据数据分析模块提供的故障报告，自动制定维修或调整方案，并输出维修决策；

6、执行模块：与维修决策模块相连，用于实施维修决策模块制定的维修或调整方案，执行具体的维修操作或系统参数调整；

7、反馈模块：与执行模块相连，用于收集执行后的系统运行数据，反馈至故障检测模块，以优化故障检测算法。

8、进一步的，所述故障检测模块包括传感器单元、数据采集单元、状态监控单元以及故障识别算法单元；

9、其中，传感器单元：包括多个传感器构成，分别分布于工业控制系统的预定部位，用于实时采集系统的操作数据，该操作数据包括温度、压力、流量和电流的参数；

10、数据采集单元：连接各传感器，负责收集从传感器单元传来的数据，并将数据格式化，准备用于进行的处理；

11、状态监控单元：接收来自数据采集单元的格式化数据，实施实时数据监控，通过比较实时数据与历史数据的统计模型，识别出偏离正常操作范围的数据点；

12、故障识别算法单元：与状态监控单元相连，采用预设的机器学习算法，分析由状态监控单元识别的异常数据点，判断潜在的系统故障类型和位置。

13、进一步的，所述状态监控单元包括：

14、数据正规化处理子单元：先将从数据采集单元接收到的实时数据进行正规化处理，以确保数据在相同的比例和范围内，便于后续处理，具体使用的正规化公式为其中x是原始数据点，μ是该数据点的历史平均值，σ是历史标准差；

15、历史数据模型构建子单元：基于长期收集的历史数据，构建统计模型，该模型用于描述每个参数的正常运行范围，具体采用的模型是高斯分布模型，该高斯分布模型数学表达为：其中，x是单个实时测量数据点，代表工业控制系统中的一个监测参数；μ(mu)是该监测参数的历史数据平均值；σ是该监测参数的历史数据标准差，描述在正常运行条件下，该参数的自然波动范围；p(x)表示在给定的正常运行条件下，监测参数x出现的概率；

16、异常检测子单元：使用实时数据与历史数据模型进行比较，识别偏离正常范围的数据点，具体通过计算实时数据的z分数来实现，公式为：若|z|超过预设的阈值时，则认为该数据点异常，表明会存在系统故障。

17、进一步的，所述故障识别算法单元包括：

18、特征提取子单元：用于从由状态监控单元提供的异常数据点中提取特征，为故障分类提供必要的输入，特征包括数据点的峰值幅度apeak，以及从数据的时间序列中计算得到的特征，包括幅度变化率和频率分布，每个特征被标准化处理以改善分类性能；

19、故障分类子单元：采用支持向量机算法进行故障分类，该支持向量机算法利用从特征提取子单元获取的标准化特征向量，通过训练好的分类模型来判断故障的类型，支持向量机分类器的决策函数表示为：

20、其中，x为输入特征向量；xi为训练样本的特征向量；yi为训练样本的类标签；αi为学习到的参数；k为核函数，用于在特征空间中映射输入数据；b为偏置项；

21、故障定位子单元：结合故障分类的结果和系统的物理及逻辑拓扑信息，确定故障的具体位置，具体来说，首先将故障类型与系统组件关联，然后使用图遍历算法在系统拓扑图中定位的故障源，故障定位具体使用dijkstra算法计算从故障检测点到各故障组件的最短路径，dijkstra算法的具体公式为：

22、d(v)＝min(d(u)+w(u,v))，其中，d(v)为表示从故障检测点到顶点v的最短路径距离；u为图中的一个顶点，代表系统中的的故障源或检测点；v为图中的另一个顶点，同样代表系统中的的故障源或检测点；w(u,v)为从顶点u到顶点v的边的权重。

23、进一步的，所述数据分析模块包括故障信号接收单元、故障数据预处理单元、深度分析单元以及故障报告生成单元；

24、其中，故障信号接收单元：用于接收来自故障检测模块的故障信号，该故障信号包括从各传感器和监控设备收集的异常数据点及其特征，包括信号强度、频率和持续时间；

25、故障数据预处理单元：对接收到的故障信号进行初步处理，包括数据清洗、数据规范化和初步分类，以提高数据分析的准确性和效率；

26、深度分析单元：利用预设的时间序列分析的自回归移动平均arma模型对预处理后的故障信号进行深入分析，以预测未来的故障发展趋势；

27、故障报告生成单元：基于深度分析单元的输出，结合系统历史维修记录和性能数据，生成详细的故障报告，该故障报告包括故障类型、故障的原因、影响范围、建议的维修措施以及预测的故障发展趋势。

28、进一步的，所述深度分析单元包括：

29、模型参数确定：先基于历史故障数据确定arma模型的阶数p和q，即自回归ar部分的阶数和移动平均ma部分的阶数，具体通过自相关函数和偏自相关函数的分析来估计参数的适宜值；

30、模型估计：使用最大似然来估计arma模型中的参数φ1,φ2,…,φp和θ1,θ2,…,θq；

31、模型拟合：将预处理后的故障信号数据输入到已估计参数的arma模型中，进行模型拟合以计算时间序列的预测值，公式为：

32、其中，xt表示在时间点t的故障信号的预测值；c为常数项，代表故障信号的平均水平；t表示时间点t的误差项，即实际观测值与模型预测值之间的偏差；φi为自回归部分的系数；θj为移动平均ma部分的系数；p为自回归模型的阶数，即模型中的历史故障数据的数量；q为移动平均模型的阶数，即模型中的历史误差的数量；

33、故障趋势预测：利用拟合好的arma模型来预测未来的故障发展趋势，通过模型生成未来若干时间点的故障预测值，从而为运维决策提供科学依据。

34、进一步的，所述维修决策模块包括决策输入单元、维修策略制定单元、优化算法单元以及决策输出单元；

35、其中，决策输入单元：用于接收来自数据分析模块的故障报告，该故障报告包括故障的类型、原因、影响范围及预测的未来发展趋势；

36、维修策略制定单元：根据接收到的故障报告，运用预设的规则库和决策逻辑来制定维修或调整方案，规则库中包括各种故障的标准响应措施，该措施基于过去的维修历史和经验数据编制；

37、优化算法单元：使用遗传优化算法，来优化维修策略，确保维修成本最低化同时最大化设备的运行效率，该遗传优化算法将考虑维修人员的可用性、维修部件的成本和到货时间的因素，来计算出最优的维修时间和资源配置方案；

38、决策输出单元：用于输出最终的维修或调整方案，方案包括具体的维修步骤、所需材料、预计维修时间和预计停机时间，输出格式为易于理解和执行，并支持与现场维修系统的接口对接。

39、进一步的，所述优化算法单元包括：

40、初始化：首先生成初始种群，每个个体代表一个的维修策略，具体包括维修时间、所需材料、人员配置和成本的参数，个体的属性由维修决策输入单元提供的数据及外部条件决定；

41、适应度函数定义：为每个维修策略定义适应度函数，该函数考虑维修成本、设备运行效率的提升和停机时间的因素，适应度函数表示为：

42、f(x)＝w1·cost(x)+w2·efficiency(x)+w3·downtime(x)，

43、其中，f(x)为适应度函数，用于评价每个维修策略个体的总体效益；w1,w2,w3分别为权重参数，用于调整成本、效率提升和停机时间在适应度函数中的相对重要性；cost(x)为成本计算函数，用于评估实施维修策略所需的总成本；efficiency(x)为效率提升计算函数，用于评估维修策略对设备运行效率的影响；downtime(x)为停机时间计算函数，用于评估实施维修策略所需的设备停机时间；

44、选择：基于适应度函数选择表现最好的个体进入下一代，选择方法为轮盘赌选择或锦标赛选择；

45、交叉与变异：对选定的个体进行交叉和变异操作，以生成新的解决方案，交叉操作使得两个维修策略组合产生新策略，而变异操作则随机改变策略的参数，用于辅助探索解空间并防止算法早熟地收敛到局部最优解；

46、迭代：重复选择、交叉和变异操作，直到达到预设的迭代次数或适应度不再明显提升；

47、输出最优策略：从最终种群中选出适应度最高的个体，作为最优维修策略输出。

48、进一步的，所述执行模块包括执行计划接收单元、资源调度单元、维修操作执行单元以及系统参数调整单元；

49、其中，执行计划接收单元：用于接收来自维修决策模块的维修或调整方案，确保接收的方案信息包括维修步骤、所需材料、预计时间以及系统参数调整指令；

50、资源调度单元：根据接收到的执行计划，调配必要的资源，包括安排维修人员、准备所需的工具和材料，并确保资源在预定的维修时间内到位，资源调度单元还负责与物料供应系统接口，确保零部件的及时供应；

51、维修操作执行单元：由自动化机械臂或指定的维修人员组成，用于按照维修计划执行具体的维修活动，包括更换损坏的部件、修复物理损伤或进行机械调整；

52、系统参数调整单元：利用控制软件对系统进行重新配置或参数调整，根据维修决策模块提供的指令优化系统性能，包括调整操作参数，以确保系统在维修后达到最优运行状态。

53、进一步的，所述反馈模块包括数据收集单元、数据分析与处理单元、算法优化单元以及反馈执行单元；

54、其中，数据收集单元：用于在维修或调整操作完成后，从系统中收集运行数据，包括从控制系统的传感器和监测设备获取的实时数据，确保数据的完整性和精度；

55、数据分析与处理单元：接收到的运行数据首先经过处理，包括数据清洗、标准化和初步的趋势分析；

56、算法优化单元：基于从数据收集单元获取的经处理的数据，利用机器学习技术优化故障检测算法，具体通过应用增量学习方法，故障检测模块的故障识别算法会根据新收集的数据进行调整，增量学习通过以下公式进行表达：

57、其中，θnew和θold分别表示更新前后的模型参数，α是学习率，y是实际观测值，是模型预测值，x是输入特征向量；

58、反馈执行单元：优化后的故障检测算法被反馈到故障检测模块，用于未来的故障预测和诊断。

59、本发明的有益效果：

60、本发明，通过集成先进的故障检测和实时监控技术，大幅提升了对潜在故障的预警能力，通过持续监测和即时分析系统运行数据，该系统能够在故障发生前预测并发出警报，从而实现预防性维护，减少系统的意外停机时间，这种预警机制对于那些对停机时间敏感的工业应用尤为重要，如连续生产线和高自动化制造设施。

61、本发明，通过智能化的故障诊断和决策支持模块，能够自动分析故障原因并制定相应的维修或调整方案，这不仅减轻了工程师的工作负担，更提高了故障处理的效率和准确性，系统通过综合历史和实时数据，利用机器学习算法优化维修策略，确保了维修活动的成本效益和操作的优化，从而显著提升了整体维护操作的效率和系统的可靠性。

62、本发明，通过反馈模块优化故障检测算法，不断学习和适应新的故障模式和系统变化，这种自适应能力使系统能够持续提高其性能和精准度，随着时间的推移，系统的维护成本将进一步降低，而操作效率则持续提升，因此，本发明不仅能提高生产效率，还能降低长期的运维成本，对于提升工业生产的自动化和智能化水平具有重要的实际意义。