一种工业自动化控制设备安全状态监测方法及系统与流程

本发明涉及工业安全的，具体为一种工业自动化控制设备安全状态监测方法及系统。

背景技术：

1、在工业自动化控制领域，控制器扮演着关键的角色，负责接收和处理各种输入信号，控制设备的运行状态，而这些输入信号包括了来自不同传感器的信息，以及控制器内部电路的工作状态，这些信息共同构成了控制设备的运行基础。

2、然而，目前在工业自动化控制设备的安全监测方面还存在一些不足之处。例如，传统的安全监测方法往往依赖于人工巡检和单一指标的监测，但殊不知控制器的输入电压波形状态将直接反映电源供电的稳定性，而输入信号状态则将直接影响控制器的数据处理和逻辑控制，进而影响设备的自动化控制效果，进而容易忽略设备状态的细微变化和潜在问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种工业自动化控制设备安全状态监测方法及系统，解决了上述背景技术中的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种工业自动化控制设备安全状态监测系统，包括数据采集模块、数据处理模块、诊断分析模块、预警模块以及自动化控制模块；

3、所述数据采集模块用于利用示波器和若干组传感器，实时采集并记录控制器内相关输入电压波动信息和相关电路状态信息，生成第一数据组，同时监测相关输入信号信息，生成第二数据组；

4、所述数据处理模块利用无量纲处理技术，将所述第一数据组和所述第二数据组均进行无量纲处理后，再将信息均传输至设备状态数据库；

5、所述诊断分析模块用于将设备状态数据库内信息进行特征提取，以获取电源工作频率dypl、滤波器截止频率ljzz、纹波值wbz、变化幅度bhfd以及峰值变化率fzbz，经过训练和测试后的异常检测模型，分别获取波形干净度bgjz、电路稳定系数lwxs和信号波形系数xbxs，并经机器学习，通过将所述电路稳定系数lwxs与所述信号波形系数xbxs相关联，拟合获取安全评估指数qgzs；

6、所述预警模块用于抽取历史时间轴中相关输入电压波动信息、相关电路状态信息和相关输入信号信息，并建立历史数据集，利用统计学算法求均值，获取电路阈值l1和综合阈值l2，将电路稳定系数lwxs与电路阈值l1对比，以判断当前控制器的电路是否存在异常，通过将安全评估指数qgzs与综合阈值l2对比，获取安全报表；

7、所述自动化控制模块用于根据安全报表，采取相应的自动化控制方案。

8、优选的，所述数据采集模块包括第一采集单元、第二采集单元和第三采集单元；

9、所述第一采集单元用于实时监测并记录控制器内相关输入电压波动信息，所述相关输入电压波动信息包括电源工作频率dypl、滤波器截止频率ljzz、电源输出端的负载差值ysfz和电源输出的直流电幅差值sczf；

10、所述第二采集单元用于实时监测并记录控制器内相关电路状态信息，所述相关电路状态信息包括纹波值wbz、电磁场强度dcqd以及温度变化；

11、所述第三采集单元用于实时监测与记录控制器内相关输入信号信息，所述相关输入信号信息包括频率变化率plbz、变化幅度bhfd、峰值变化率fzbz以及谷值变化率fgbz。

12、优选的，所述数据处理模块包括清洗单元和标准化单元；

13、所述清洗单元用于将设备状态数据库内信息进行预处理，预处理包括去除噪声、填补缺失值以及数据平滑操作，其中，填补缺失值方法包括均值填补、中位数填补、插值法填补以及回归法填补；

14、所述标准化单元用于利用无量纲处理技术，对设备状态数据库内信息进行缩放，使得设备状态数据库内信息范围落在0到1之间。

15、优选的，所述诊断分析模块包括电压波形分析单元、电路分析单元、信号分析单元和综合分析单元；

16、所述电压波形分析单元用于根据所述第一数据组内相关输入电压波动信息，通过将所述电源工作频率dypl与所述滤波器截止频率ljzz相关联，获取波形干净度bgjz，所述波形干净度bgjz通过以下公式获取：

17、；

18、式中，sczf表示为电源输出的直流电幅差值，ysfz表示为电源输出端的负载差值，a1、a2、a3和a4分别表示为电源工作频率dypl、电源输出的直流电幅差值sczf、电源输出端的负载差值ysfz和滤波器截止频率ljzz的预设比例系数。

19、优选的，所述电路分析单元用于根据所述第一数据组内相关电路状态信息，并结合所述电压波形分析单元内所获取的波形干净度bgjz，经过无量纲处理后，获取电路稳定系数lwxs，所述电路稳定系数lwxs通过以下公式获取：

20、；

21、式中，wbz表示为纹波值，dcqd表示为电磁场强度，和均表示为预设比例系数，ln2表示为以2为底的对数运算，c表示为第一修正常数。

22、优选的，所述预警模块包括一号预警单元和二号预警单元；

23、所述一号预警单元用于通过将所述电路稳定系数lwxs与所述电路阈值l1进行对比分析，以判断当前控制器的电路是否存在异常；

24、若所述电路稳定系数lwxs≥所述电路阈值l1时，表示为当前控制器的电路存在异常情况；

25、若所述电路稳定系数lwxs＜所述电路阈值l1时，表示为当前控制器的电路不存在异常情况。

26、优选的，所述信号分析单元用于根据所述第二数据组，通过将所述变化幅度bhfd与所述峰值变化率fzbz相关联，并经过无量纲处理后，获取信号波形系数xbxs，所述信号波形系数xbxs通过以下公式获取：

27、；

28、式中，fgbz表示为谷值变化率，plbz表示为频率变化率，f表示为峰值变化率fzbz和谷值变化率fgbz之和的预设比例系数，b和p分别表示为变化幅度bhfd和频率变化率plbz的预设比例系数，r表示为第二修正常数。

29、优选的，所述综合分析单元用于利用电路分析单元和信号分析单元，获取安全评估指数qgzs，所述安全评估指数qgzs通过以下公式获取：

30、；

31、式中，f1和f2分别表示为信号波形系数xbxs和电路稳定系数lwxs的预设比例系数，a表示为第三修正常数；

32、所述二号预警单元用于将所述安全评估指数qgzs与所述综合阈值l2进行对比分析，以获取安全报表，具体安全报表的内容如下：

33、若安全评估指数qgzs＞所述综合阈值l2时，表示为当前控制器存在异常情况，此时自动开启停机保护措施，停止设备运行，同时进行故障排除和修复，修复控制器故障；

34、若安全评估指数qgzs＝所述综合阈值l2时，表示为当前控制器处于警戒状态，此时加强设备状态的实时监测和分析，关注设备运行数据的变化趋势，及时发现潜在问题以减少安全风险发生的频率；

35、若安全评估指数qgzs＜所述综合阈值l2时，表示为当前控制器处于安全状态，此时将继续检测设备，定期进行巡检和维护。

36、优选的，所述自动化控制模块包括执行单元；

37、所述执行单元用于将根据相应的安全报表，实时反馈至后台操作界面，组织后台人员采取相应的检修作业，并将检修结果反馈至后台操作界面。

38、一种工业自动化控制设备安全状态监测方法，包括以下步骤，

39、步骤一、首先利用示波器和若干组传感器，实时采集并记录控制器内相关输入电压波动信息和相关电路状态信息，生成第一数据组，同时监测相关输入信号信息，生成第二数据组；

40、步骤二、接着利用无量纲处理技术，将所述第一数据组和所述第二数据组均进行无量纲处理后，再将信息均传输至设备状态数据库；

41、步骤三、然后将设备状态数据库内信息进行特征提取，以获取电源工作频率dypl、滤波器截止频率ljzz、纹波值wbz、变化幅度bhfd以及峰值变化率fzbz，经过训练和测试后的异常检测模型，分别获取波形干净度bgjz、电路稳定系数lwxs和信号波形系数xbxs，并经机器学习，通过将所述电路稳定系数lwxs与所述信号波形系数xbxs相关联，拟合获取安全评估指数qgzs；

42、步骤四、其次抽取历史时间轴中相关输入电压波动信息、相关电路状态信息和相关输入信号信息，并建立历史数据集，利用统计学算法求均值，获取电路阈值l1和综合阈值l2，将电路稳定系数lwxs与电路阈值l1对比，以判断当前控制器的电路是否存在异常，通过将安全评估指数qgzs与综合阈值l2对比，获取安全报表；

43、步骤五、最终根据安全报表，采取相应的自动化控制方案。

44、（三）有益效果

45、本发明提供了一种工业自动化控制设备安全状态监测方法及系统，具备以下有益效果：

46、通过数据采集模块系统可以实时监测控制器内部的输入电压波动信息、电路状态信息以及相关输入信号信息，通过多维度参数，以为及时发现潜在的问题。诊断分析模块利用机器学习技术和训练好的异常检测模型，从设备状态数据库中提取关键特征，并识别控制器和设备可能存在的异常情况，提供精准的诊断结果；预警模块根据历史数据和统计学算法，计算综合阈值l2，并将其与实时获取的安全评估指数qgzs对比，确定控制器和设备的安全情况，并及时发出预警信息，提醒运维人员采取相应的措施。自动化控制模块根据安全报表采取相应的自动化控制方案，保障设备的安全运行，提高生产效率和系统稳定性。总之，该系统与传统监测方法相比，对控制器的输入电压状态、电路情况以及信号进行综合性分析，进一步保障电源供电的稳定性，并且使得控制器的数据处理和逻辑控制得到有效改善，减少故障风险和生产停工时间，进一步提高设备的运行效率和生产效益。

47、（2）预警模块通过对电路稳定系数lwxs与电路阈值l1的对比分析，能够准确判断当前控制器电路是否存在异常情况，进一步实现了对电路状态的精准监测和预警处理，通过及时发现电路异常情况，可以采取相应的措施进行修复和调整，有效预防设备故障和安全风险的发生，提升了设备的稳定性和可靠性。

48、（3）通过综合分析单元计算安全评估指数qgzs，系统可以实时评估控制器的安全状态，快速识别是否存在异常情况，这有助于及时采取措施，防止事故发生或进一步扩大，保障设备和人员的安全。根据安全评估指数qgzs与综合阈值l2进行对比分析后，系统自动进行相应的决策和控制，这样的自动化决策减少了人为干预的需求，进一步提高了系统的响应速度和效率，当控制器存在异常情况时，系统能够自动开启停机保护措施并进行故障排除和修复，这有助于快速恢复设备正常运行，进一步减少停机时间和生产损失。