一种环氧树脂生产制备智能监控控制系统的制作方法

本发明属于环氧树脂生产制备监控，涉及到一种环氧树脂生产制备智能监控控制系统。

背景技术：

1、环氧树脂作为一种在涂料、胶粘剂、电子材料等领域得到广泛应用的高分子材料，其性能和质量要求极高，这不仅关乎到产品的直接使用效果，更影响到企业的声誉和市场份额。因此，在生产过程中，对环氧树脂成品的缺陷品质进行智能监测，并对其缺陷原因进行精准定位，对于保障生产安全、提高产品质量、优化生产流程以及提升市场竞争力具有至关重要的意义。

2、在环氧树脂生产制备过程中，在其生产成品的故障定位方面存在一些不足之处：一方面，现有的环氧树脂生产制备监控过程通常是对各生产流程进行实时监测，并进行实时调控。设备在运行过程中出现故障的频率较低，这种实时监测方式大幅增加了监控设备的无效运行负荷，从而提高了设备的维护和更换成本。

3、另一方面，对于环氧树脂生产制备过程中出现的缺陷情况，不同步骤的操作偏差可能产生相同的品质缺陷类型，然而现有技术往往采取一刀切的处理方式，缺乏对故障原因的深入分析，这种处理方式不仅效率低下，而且可能无法从根本上解决问题，导致故障反复出现，同时，现有技术也缺乏针对特定故障点的优化和改进措施，无法有效提升生产过程的稳定性和效率。

4、此外，现有技术中的环氧树脂生产制备控制系统往往采用单一的调控方式，无法根据实际生产情况和故障原因进行灵活调整。

技术实现思路

1、鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种环氧树脂生产制备智能监控控制系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种环氧树脂生产制备智能监控控制系统，该系统包括：质量巡检模块，用于获取检测环氧树脂生产成品是否缺陷的各相关品质参数，采集环氧树脂生产成品图像，分析环氧树脂生产成品对应各相关品质参数的偏差率。

3、历史数据提取模块，用于获取环氧树脂生产运行设备的各次历史维修记录，提取各次历史维修记录的故障点及其各相关品质参数的历史偏差率，进而确认各故障点的关键缺陷参数。

4、实施步骤误差分析模块，用于获取各品质缺陷参数，将各品质缺陷参数与各故障点的关键缺陷参数进行匹配，若各品质缺陷参数与各故障点的关键缺陷参数均不匹配，则执行操作数据层面缺陷定位模块；若某品质缺陷参数与某故障点的关键缺陷参数匹配，则提取该故障点的生产制备日志，分析该故障点的各实施参数操作误差率，据此得到各品质缺陷参数对应故障点的各实施参数操作误差率，为品质缺陷参数的编号，。

5、历史维度层面缺陷定位模块，用于获取各品质缺陷参数的一级评估顺序和二级评估顺序，对比评估品质缺陷参数的序评精准度，将其与序评精准度设定阈值进行对比，若其超过序评精准度设定阈值，则执行实施参数操作修正模块，反之则执行操作数据层面缺陷定位模块。

6、实施参数操作修正模块，用于评估各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数的调控便利因子，识别其调控属性，进而对各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数进行修正。

7、操作数据层面缺陷定位模块，用于获取各品质缺陷参数的各相关故障点，获取各品质缺陷参数的各相关故障点对应各实施参数操作误差率，分析各品质缺陷参数的各相关故障点对应各实施参数的偏差主导性系数，确认各品质缺陷参数的关键故障点，进而进行相应处理。

8、示例性的，所述分析环氧树脂生产成品对应各相关品质参数的偏差率，过程如下：从环氧树脂生产成品图像中获取各相关品质参数的监测值，记为，为相关品质参数的编号，。

9、获取各相关品质参数的鉴定属性及其鉴定值，鉴定属性包括瑕疵属性和偏差属性，瑕疵属性的鉴定值为健康阈值，偏差属性的鉴定值为标准值。

10、分析环氧树脂生产成品对应各相关品质参数的偏差率，其中表示相关品质参数的鉴定属性为瑕疵属性，表示相关品质参数的鉴定属性为偏差属性，表示第个相关品质参数的鉴定属性为瑕疵属性情况下该相关品质参数的健康阈值，表示第个相关品质参数的鉴定属性为偏差属性情况下该相关品质参数的标准值，表示预置的第个相关品质参数的鉴定属性为偏差属性情况下该相关品质参数的偏差允许值。

11、示例性的，所述确认各故障点的关键缺陷参数，具体步骤为：统计各次历史维修记录的故障点，将其相互对比，汇总出相同故障点的各次历史维修记录，记为各故障点所属各次专项维修记录。

12、统计各故障点所属各次专项维修记录中各相关品质参数的历史偏差率，将其相互对比，筛选出历史偏差率的最大值，将其所属相关品质参数记为对应专项维修记录的主要缺陷参数，得到各故障点所属各次专项维修记录对应主要缺陷参数。

13、统计各故障点所属各主要缺陷参数的检测频次，对比筛选出检测频次的最大值，获取其所属主要缺陷参数，记为各故障点的关键缺陷参数。

14、示例性的，所述各品质缺陷参数对应故障点的各实施参数操作误差率具体获取步骤为：获取各相关品质参数的设定偏差率阈值，筛选出偏差率高于设定偏差率阈值的各相关品质参数，将其记为各品质缺陷参数。

15、当某品质缺陷参数与某故障点的关键缺陷参数匹配时，从该故障点的生产制备日志中提取其各实施参数的操作值，为实施参数的编号，。

16、获取各故障点所属各实施参数的预置标准值，筛选出该故障点对应各实施参数的标准值，分析该故障点的各实施参数操作误差率，其中表示预置的该关键故障点对应第个实施参数的操作偏差允许值。

17、同理得到各故障点的各实施参数操作误差率，将其记为各品质缺陷参数对应故障点的各实施参数操作误差率。

18、示例性的，所述评估品质缺陷参数的序评精准度内容包括：将各品质缺陷参数对应故障点的各实施参数操作误差率按从大至小进行排序，得到各品质缺陷参数的一级评估顺序。

19、从环氧树脂生产成品对应各相关品质参数的偏差率中提取各品质缺陷参数的偏差率，将其按从大至小进行排序，得到各品质缺陷参数的二级评估顺序，将其与对应品质缺陷参数的一级评估顺序进行对比，若某品质缺陷参数的一级评估顺序与二级评估顺序位置相匹配，则将该品质缺陷参数的位置匹配权重记为1，反之记为0，据此得到各品质缺陷参数的位置匹配权重，评估品质缺陷参数的序评精准度。

20、示例性的，所述评估各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数的调控便利因子，流程如下：提取各品质缺陷参数对应故障点的各实施参数相应操作值，得到各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数的调控值。

21、将各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数的调控值与其预置可调控值范围进行对比，以为各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数的调控便利因子，其中表示第个品质缺陷参数对应故障点所属第个实施参数的预置可调控范围所属最大值，e为自然常数。

22、示例性的，所述对各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数进行修正的具体内容包括：统计调控便利因子为1的各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数，将其调控属性记为人工调控型，并将其反馈至后台管理人员。

23、统计调控便利因子为的各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数，将其调控属性记为自调控型。

24、筛选出调控属性为自调控型的各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数的调控值，将其按对应调控值进行自主修正。

25、示例性的，所述各品质缺陷参数的各相关故障点获取方式为：获取环氧树脂生产制备流程对应各操作步骤位置点，并提取各操作步骤位置点对应各实施参数存在误差时产生的指定品质缺陷参数。

26、将各操作步骤位置点对应各实施参数存在误差时产生的指定品质缺陷参数与各品质缺陷参数进行匹配，若某操作步骤位置点对应某实施参数存在误差时产生的指定品质缺陷参数与某品质缺陷参数相匹配，则将该操作步骤位置点记为该品质缺陷参数的相关故障点，据此统计各品质缺陷参数的各相关故障点。

27、示例性的，所述分析各品质缺陷参数的各相关故障点对应各实施参数的偏差主导性系数具体方法为：将各品质缺陷参数的各相关故障点对应各实施参数操作误差率记为，为相关故障点的编号，。

28、对比计算各品质缺陷参数的相关故障点对应实施参数操作误差率的差异性浮动指标<mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><msub><mi>ς</mi><mi>i</mi></msub><mi>=</mi><msqrt><mfrac><mn>1</mn><mi>d</mi></mfrac><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>h</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>d</mi></munderover><msup><mrow><mo>[</mo><mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>k</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>b</mi></munderover><msub><mi>φ</mi><mi>ihk</mi></msub></mstyle><mi>−</mi><mfrac><mn>1</mn><mi>d</mi></mfrac><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>h</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>d</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>k</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>b</mi></munderover><msub><mi>φ</mi><mi>ihk</mi></msub></mstyle><mo>)</mo></mrow></mstyle></mrow><mo>]</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mstyle></msqrt></mstyle>，式中为相关故障点的数量。

29、分析各品质缺陷参数的各相关故障点对应各实施参数的偏差主导性系数。

30、示例性的，所述确认各品质缺陷参数的关键故障点具体内容包括：对比计算各品质缺陷参数的各相关故障点对应实施参数操作误差率的差异性浮动指标，其中分别表示第个品质缺陷参数的第个相关故障点对应各实施参数操作误差率中的最大值和最小值。

31、分析各品质缺陷参数的各相关故障点对应偏差主导性系数，进而将其对比筛选出偏差主导性系数最大值，获取其对应相关故障点，将该相关故障点记为对应品质缺陷参数的关键故障点，据此得到各品质缺陷参数的关键故障点。

32、相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过分析环氧树脂运行设备历史记录数据，确认各故障点的关键缺陷参数，结合环氧树脂生产成品对应各相关品质参数的偏差率，直接定位出当前生产制备产品的各品质缺陷参数所属故障点位置，这种方式在检测到生产成品存在缺陷后再定位故障位置，大幅降低了对设备进行巡检的频率，同时，在出现故障时，能够快速地定位到故障点，缩短了故障处理的时间。

33、（2）本发明分别基于实施参数操作误差率、相关品质参数的偏差率进行排序，对比判断基于历史数据直接定位故障点的方法准确性，对巡检结果进行验证，增加了巡检结果的可靠性。

34、（3）本发明基于直接定位结果不满足要求时，通过获取各品质缺陷参数的各相关故障点，对各品质缺陷参数的各相关故障点对应各实施参数操作误差率进行偏差主导性分析，进而确认各品质缺陷参数的关键故障点，可以更加清晰地了解生产过程中的问题和改进方向，从而制定更加有效的决策。

35、（4）本发明通过分析各品质缺陷参数对应故障点所属各实施参数的调控便利因子，来确认其调控属性，对于调控属性为人工调控型的实施参数，对其故障情况进行反馈；对于调控属性为自调控型的实施参数，按其调控值进行自主修正，通过对实施参数的调控属性进行分类管理，可以提高调控效率、降低人工干预成本、提升自调控系统性能、增强生产过程的灵活性和优化资源分配。