一种具有自动故障诊断和修复功能的滚塑机远程维护装置及方法与流程

本发明涉及机械工程，尤其涉及一种具有自动故障诊断和修复功能的滚塑机远程维护装置及方法。

背景技术：

1、机械工程技术领域专注于提升工业机械的操作效率和可靠性，机械工程是研究和应用物理学的原理来设计、分析、制造和维护机械装置的工程学科。自动化控制技术则运用控制理论、计算机技术和信息技术来使机械设备在无需人工干预的情况下自动运行。这一领域的技术进步对于提升生产效率、降低生产成本、提高产品质量和保障工作人员安全至关重要。

2、其中，具有自动故障诊断和修复功能的滚塑机远程维护装置是一种集成了先进故障检测、诊断和修复技术的装置，旨在实现对滚塑机的远程监控和维护。该装置的目的是通过自动化技术减少人工干预，提高滚塑机的运行稳定性和维护效率。其主要效果包括减少停机时间、延长设备寿命和降低维护成本，实现这些目标，能显著提高生产流程的连续性和经济效益。

3、传统具有自动故障诊断和修复功能的滚塑机远程维护装置在数据处理与分析的精确性和效率上存在不足，难以实现数据的高效降维和关键动态特征的准确捕获，导致生产效率和产品质量的提升空间受限。缺乏有效的博弈论应用和维护策略优化机制，使得运营成本较高，维护响应不够迅速，无法有效平衡差异化利益方的需求。传统故障预测和识别方法的局限性，如未能充分考虑设备动态稳定性的多维度因素，导致故障预测不够准确，故障识别效率低下，缺乏高效的故障检测与修复策略，以及持续监控和性能优化机制，使得设备维护难度增大，运行稳定性和效率难以保证，这些因素共同影响了生产的连续性和经济效益。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种具有自动故障诊断和修复功能的滚塑机远程维护装置及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种具有自动故障诊断和修复功能的滚塑机远程维护装置包括识别与控制模块、博弈论维护决策模块、稳健控制故障容忍模块、非线性动力学故障预测模块、拓扑数据分析故障识别模块、综合诊断与修复模块、性能优化与评估模块；

3、所述识别与控制模块基于滚塑机运行数据，采用主成分分析算法降低数据维度，进行动态模式分解捕获关键动态特征，应用非线性模型预测控制策略，实时调整控制输入优化生产过程，生成控制策略参数；

4、所述博弈论维护决策模块基于控制策略参数，采用多方演化博弈模型模拟运营商、维护团队和制造商间策略互动，构建支付矩阵分析策略选择，并通过nash均衡分析确定最优维护策略，生成维护策略优化方案；

5、所述稳健控制故障容忍模块基于维护策略优化方案，采用h∞控制策略设计控制器，降低在极端条件下的能量增益，应对模型不确定性和外部扰动，维护性能稳定性，生成故障容忍控制策略；

6、所述非线性动力学故障预测模块基于故障容忍控制策略，采用重构相空间方法，通过时间序列数据映射设备状态空间，揭示动力学结构，计算lyapunov指数评估设备动态稳定性，预测潜在故障，生成故障预测信息；

7、所述拓扑数据分析故障识别模块基于故障预测信息，采用持久同调技术，通过分析数据集的形状和空间结构的多尺度特征，识别数据的拓扑变化，揭示故障模式，生成故障模式识别结果；

8、所述综合诊断与修复模块基于故障模式识别结果，采用故障检测和分析流程，通过特征分析及原因定位技术，构建自动修复策略，通过滚塑机对故障状况进行修复，生成诊断与修复方案；

9、所述性能优化与评估模块基于诊断与修复方案，采用支持向量机算法，进行滚塑机运行状态的持续监控和综合评估，并设计性能优化策略，生成性能优化方案。

10、作为本发明的进一步方案，所述控制策略参数包括生产过程中的调整参数、优化指标和动态控制目标，所述维护策略优化方案包括策略互动分析结果、支付矩阵分析结果和最优维护策略，所述故障容忍控制策略包括控制器设计参数、能量增益降低指标和性能稳定性维护措施，所述故障预测信息包括设备状态空间映射结果、lyapunov指数计算结果和潜在故障预测数据，所述故障模式识别结果包括数据集的形状和空间结构分析结果、拓扑变化识别数据和故障模式揭示信息，所述诊断与修复方案包括故障检测和分析流程结果、特征分析及原因定位结果和自动修复策略构建信息，所述性能优化方案包括参数调优方案、预防性维护计划、故障响应流程。

11、作为本发明的进一步方案，所述识别与控制模块包括特征提取子模块、动态分析子模块、控制设计子模块；

12、所述特征提取子模块基于滚塑机运行数据，采用主成分分析算法，通过计算数据集的协方差矩阵，根据特征值大小选择主成分，进行数据维度的降低，并进行关键特征提取，生成关键特征数据集；

13、所述动态分析子模块基于关键特征数据集，采用动态模式分解算法，通过将时间序列数据映射到多维动态空间中，利用奇异值分解技术从中提取关键动态模式，揭示数据内在的动态行为，分析数据的动态变化规律，生成动态特征分析结果；

14、所述控制设计子模块基于动态特征分析结果，采用非线性模型预测控制策略，构建未来时间段行为预测的动态模型，进行未来时间段内的控制行为优化，实时调整控制输入优化生产过程，生成控制策略参数。

15、作为本发明的进一步方案，所述博弈论维护决策模块包括策略分析子模块、nash均衡子模块、策略优化子模块；

16、所述策略分析子模块基于控制策略参数，采用多方演化博弈模型，通过构建数学模型，利用演化博弈理论分析在差异化策略下的收益变化，模拟策略互动过程，生成策略互动分析结果；

17、所述nash均衡子模块基于策略互动分析结果，采用nash均衡分析，通过计算策略选择下的最优响应和收益平衡点，确定最优策略，生成均衡策略方案；

18、所述策略优化子模块基于均衡策略方案，采用优化维护策略，通过分析差异化策略组合下的收益变化，调整策略参数达到最优维护效率和成本效益比，提升维护策略的整体性能，生成维护策略优化方案。

19、作为本发明的进一步方案，所述稳健控制故障容忍模块包括控制理论子模块、扰动分析子模块、控制策略子模块；

20、所述控制理论子模块基于维护策略优化方案，采用h∞控制策略，通过设计反馈控制器模型，降低能量增益，生成控制器设计方案；

21、所述扰动分析子模块基于控制器设计方案，分析模型不确定性和外部扰动的影响，通过建立扰动模型，评估差异化类型和强度的扰动对性能的潜在影响，生成扰动影响分析结果；

22、所述控制策略子模块基于扰动影响分析结果，采用优化控制策略，通过调整控制策略参数和反馈机制，增强不确定性和外部扰动的抵抗能力，生成故障容忍控制策略。

23、作为本发明的进一步方案，所述非线性动力学故障预测模块包括数据重构子模块、动力学分析子模块、预测模型子模块；

24、所述数据重构子模块基于时间序列数据，采用延迟嵌入定理和主成分分析，对状态空间进行重构，通过选择嵌入维数和延迟时间，将时间序列数据转换为多维空间中的点集，揭示动力学特性，利用主成分分析对多维数据进行降维处理，生成状态空间映射图；

25、所述动力学分析子模块基于状态空间映射图，采用lyapunov指数计算和频谱分析，评估装置动态稳定性，通过计算lyapunov指数来量化装置对初始条件的敏感程度，评估装置的混沌程度和稳定性，判断其状态的变化趋势，生成动态稳定性分析结果；

26、所述预测模型子模块基于动态稳定性分析结果，采用支持向量机和随机森林，构建故障预测模型，通过svm的分类能力判断差异化状态下的行为，随机森林则通过多个决策树的集成学习方法提升预测的准确性和鲁棒性，预测潜在的故障点，生成故障预测信息。

27、作为本发明的进一步方案，所述拓扑数据分析故障识别模块包括同调分析子模块、模式识别子模块、故障分类子模块；

28、所述同调分析子模块基于故障预测信息，采用持久同调分析和barcodes技术，进行拓扑结构分析，通过分析数据集中的空间结构和形状变化，使用持久同调识别并量化数据中的孔洞和空隙，barcodes技术则用于提供数据结构的可视化表示，辅助识别数据集中的拓扑变化，生成拓扑特征分析结果；

29、所述模式识别子模块基于拓扑特征分析结果，采用k-最近邻和决策树，进行故障模式识别，通过k-nn算法分析数据点之间的邻近关系识别模式，决策树则用于根据数据特征对故障模式进行分类和识别，揭示故障的本质特征和模式，生成故障模式识别结果；

30、所述故障分类子模块基于故障模式识别结果，采用朴素贝叶斯和逻辑回归，对故障进行分类，通过朴素贝叶斯的概率模型对故障进行初步分类，逻辑回归则分析故障数据，划分故障类别，生成故障分类结果。

31、作为本发明的进一步方案，所述综合诊断与修复模块包括故障诊断子模块、修复策略子模块、实施执行子模块；

32、所述故障诊断子模块基于故障分类结果，采用异常检测和趋势分析，对故障进行诊断，通过异常检测识别标准运行模式之外的异常行为，趋势分析则用于跟踪故障发展的趋势和速度，诊断故障原因和性质，生成故障诊断信息；

33、所述修复策略子模块基于故障诊断信息，采用规则决策和自适应控制算法，设计自动修复策略，通过规则决策根据故障特性制定修复措施，控制调整策略匹配差异化故障情况和设备状态，生成修复策略方案；

34、所述实施执行子模块基于修复策略方案，采用项目管理方法和流程自动化技术，实施故障修复，项目管理方法用于规划和协调修复工作的环节，生成诊断与修复方案。

35、作为本发明的进一步方案，所述性能优化与评估模块包括性能监控子模块、效能评估子模块、优化策略子模块；

36、所述性能监控子模块基于诊断与修复方案，采用实时监测技术和数据聚合分析，持续监控滚塑机的运行状况，通过实时收集设备的运行数据，使用数据聚合分析处理和整合信息，获取设备性能的视图，生成设备运行状态结果；

37、所述效能评估子模块基于设备运行状态结果，采用多维度性能评估模型和机器学习算法，综合评估设备的运行效率和稳定性，多维度评估模型参照设备的多个性能指标，机器学习算法则用于分析批量数据，识别性能瓶颈和改进点，生成综合性能评估结果；

38、所述优化策略子模块基于综合性能评估结果，采用优化算法和预测建模技术，设计并实施性能优化策略，通过优化算法针对性能瓶颈提出改进措施，预测建模技术则用于预测优化策略的效果，生成性能优化方案。

39、一种具有自动故障诊断和修复功能的滚塑机远程维护方法，所述具有自动故障诊断和修复功能的滚塑机远程维护方法基于上述具有自动故障诊断和修复功能的滚塑机远程维护装置执行，包括以下步骤：

40、s1：基于滚塑机运行数据，采用神经网络算法分析数据集，通过多层神经网络结构，对输入的运行数据进行特征提取和模式识别，通过反向传播和梯度下降优化网络权重，识别关键性能指标，生成优化后的数据特征集；

41、s2：基于所述优化后的数据特征集，采用遗传算法自动调整控制参数，模拟自然选择和遗传机制，通过种群初始化、选择、交叉和变异的步骤迭代优化参数，捕捉最优的控制策略，生成控制策略参数；

42、s3：基于所述控制策略参数，采用强化学习模型模拟差异化利益关联者间策略互动，通过智能体在环境中进行分析和试错，根据奖励反馈调整策略，优化决策过程，生成维护策略优化方案；

43、s4：基于所述维护策略优化方案，采用模糊逻辑控制器，通过处理不确定和模糊的信息，并通过模糊集合和推理规则模拟人类决策过程，生成故障容忍控制策略；

44、s5：基于所述故障容忍控制策略，采用时间序列分析和深度学习网络预测潜在故障，深度学习网络通过多层次的数据抽象和特征学习揭示时间序列的内在规律，生成故障预测信息；

45、s6：基于所述故障预测信息，采用图论和网络分析方法识别故障模式，通过构建数据关联图和网络拓扑结构，分析节点和边的连接模式揭示故障的潜在模式和原因，生成故障模式识别结果；

46、s7：基于所述故障模式识别结果，采用自动学习算法进行故障诊断，通过数据驱动的方式循环学习和优化诊断策略，提升故障处理的效率和准确性，生成诊断与修复方案；

47、s8：基于所述诊断与修复方案，采用数据驱动的优化技术，通过模拟动物觅食行为，并通过粒子间的信息共享和位置更新捕捉最优解，循环调整滚塑机的运行参数和性能指标，生成性能优化方案。

48、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

49、本发明中，通过采用主成分分析算法降低数据维度，动态模式分解捕获关键动态特征，非线性模型预测控制策略实时调整控制输入，提高了滚塑机的生产效率和产品质量。多方演化博弈模型与nash均衡分析在优化维护策略中实现了运营成本的降低与维护响应速度的提升。h∞控制策略设计的控制器有效应对模型不确定性和外部扰动，保证了设备在极端条件下的运行稳定性。重构相空间方法和lyapunov指数的应用优化了故障预测精度，而持久同调技术在故障识别中揭示了更加精准的故障模式。综合诊断与修复模块的实施确保了快速有效的故障响应，支持向量机算法的应用在性能优化与评估中提升了整体设备的运行效率与稳定性。