一种智能化高空作业监控系统及方法与流程

本发明涉及喷砂智能算法监控领域，具体是一种智能化高空作业监控系统及方法。

背景技术：

1、工业机器人是一种能够自动执行各种工业任务的机器装置，其通常由前端机械结构和后端控制系统组成。工业机器人在生产线上进行精确且高效的操作，可以替代或辅助人力完成重复性、繁琐或危险的工作。工业机器人的应用范围非常广泛，包括汽车制造、电子产品组装、金属加工、物流仓储等领域。它们可以执行各种任务，如焊接、装配、搬运、喷涂、打磨、质检等。通过物联网技术和数据分析处理，工业机器人能够实现高度灵活的动作和精确的操作，提高设备智能化、生产效率、质量和安全性。而对于喷砂机器人，是一种专门设计用于自动化喷砂作业的工业机器人，在现代工业应用中，喷砂机器人已成为关键的自动化工具，特别是在需要精确和高效表面处理的场合。传统的喷砂机器人监控系统旨在维护作业的稳定性和安全性，主要通过简单的自动化技术和机械控制来实现。这些系统通常集成了基本的传感器，如温度传感器、压力传感器和位置传感器，以监测机器人的运行状态和周围环境。然而，由于这些传统系统通常缺乏高级数据处理能力，在监控方面面临诸多限制。

2、传统监控系统的一个主要缺点是对复杂数据的分析能力有限，虽然可以收集大量操作数据，但这些系统往往只执行基本的数据记录和阈值检测，未能充分利用这些数据来优化操作或预测潜在的故障。例如，这些系统可能无法准确地识别因设备老化或外部环境变化导致的细微性能变化。此外，传统系统在处理突发情况时往往反应迟缓，依赖于操作员的手动干预来解决问题，这增加了作业的不确定性和安全风险。

3、此外，这些系统的另一个局限在于缺乏灵活性和适应性，在变化的工作环境和不断发展的操作要求面前，传统的监控系统往往需要手动调整和更新，以应对新的挑战，这种缺乏智能化和自适应能力的特点限制了喷砂机器人在更复杂、更高效作业场景中的应用潜力。

技术实现思路

1、本发明提供一种智能化高空作业监控系统及方法，旨在通过集成先进的传感器网络、实时数据处理、机器学习算法和自动化控制技术，以提高高空作业的安全性和效率。

2、其中，一种智能化高空作业监控系统，包括：

3、数据采集模块，用于根据传感器组捕获作业环境中的实时数据，并根据物联网将传感器实时数据传输至数据处理模块；

4、数据处理模块，用于根据lstm分析传感器组和工作参数的时间序列，检测操作状态；

5、异常检测模块 ，用于根据数据处理模块的输出计算异常得分，输出判断结果；

6、其中，所述数据处理模块具体包括：

7、时间序列预处理单元，用于对传感器数据和操作参数进行规范化；

8、模型构建训练单元，用于建立lstm模型，通过一个或多个lstm层进行处理，捕获时间序列数据中长期和短期的依赖关系；

9、输出处理单元，用于对lstm模型的时间序列数据的分析结果进行输出，将其转换为实际的预测结果，所述预测结果为某一时间点上lstm模型输出的异常概率。

10、进一步的，所述lstm层包括：

11、遗忘门：，其中，所述表示遗忘门，所述表示遗忘门权重，所述表示遗忘门的偏置项，所述表示sigmoid函数，所述表示上一个时间步的隐藏状态，所述表示当前时间步的输入，所述表示时间步，即传感器组的采样时刻；

12、输入门：，其中，所述表示输入门，所述表示输入门权重，所述表示输入门的偏置项；

13、单元状态更新：，其中，所述表示当前时间步的单元状态，所述表示上一时间步的单元状态，所述表示双曲正切激活函数，用于创建新的候选值向量，所述表示单元状态更新的偏置项；

14、输出门：，所述表示输出门输出，所述表示输出门的偏置项，所述表示输出门权重。

15、进一步的，所述异常检测模块中，计算异常得分具体为：，其中，所述表示异常得分，所述分别表示传感器组提取的特征，所述分别表示特征所对应的权重。

16、进一步的，所述传感器数据至少包括：振动传感器传输的各部件的振动频率和强度、温度传感器传输的部件温度、近场通信传输的设备位置、流量传感器传输的喷口流量、速度传感器传输的移动速度中的一种。

17、一种智能化高空作业监控方法，包括以下步骤：

18、s1. 传感器组捕获作业环境中的实时数据，并根据物联网传输传感器实时数据；

19、s2. lstm分析传感器组和工作参数的时间序列，检测操作状态；

20、s3. 根据数据处理模块的输出计算异常得分，输出判断结果；

21、其中，所述步骤s2具体包括以下子步骤：

22、s201. 对传感器数据和操作参数进行规范化；

23、s202. 建立lstm模型，通过一个或多个lstm层进行处理，捕获时间序列数据中长期和短期的依赖关系，所述lstm层包括遗忘门、输入门、单元状态更新和输出门；

24、s203. 对lstm模型的时间序列数据的分析结果进行输出，将其转换为实际的预测结果，所述预测结果为某一时间点上lstm模型输出的异常概率。

25、进一步的，所述遗忘门的具体计算流程为：，其中，所述表示遗忘门，所述表示遗忘门权重，所述表示遗忘门的偏置项，所述表示sigmoid函数，所述表示上一个时间步的隐藏状态，所述表示当前时间步的输入，所述表示时间步，即传感器组的采样时刻。

26、进一步的，所述输入门的具体计算流程为：，其中，所述表示输入门，所述表示输入门权重，所述表示输入门的偏置项。

27、进一步的，所述单元状态更新的具体计算流程为：，其中，所述表示当前时间步的单元状态，所述表示上一时间步的单元状态，所述表示双曲正切激活函数，用于创建新的候选值向量，所述表示单元状态更新的偏置项。

28、进一步的，所述输出门的具体计算流程为：，所述表示输出门输出，所述表示输出门的偏置项，所述表示输出门权重。

29、进一步的，所述步骤s3具体包括以下子步骤：

30、s301. 分别对传感器数据赋予权重；

31、s302. 计算异常得分：，其中，所述表示异常得分，所述分别表示传感器组提取的特征，所述分别表示特征所对应的权重；

32、s303. 根据异常得分与阈值进行判断，若大于或等于阈值则表示异常值高，即出现异常，若小于阈值则表示异常值低，即设备正常。

33、发明的有益效果是：

34、（1）通过本发明能够实时分析喷砂机器人高空作业时的运行数据，及时发现异常模式，与传统系统相比，本发明提出的系统不仅能够检测已经发生的异常，还能够预测潜在的故障，从而提前采取预防措施；

35、（2）本发明提通过使用lstm和机器学习进行智能监控，减少了对人工干预的依赖，提高了作业的自动化程度，同时，更早地识别潜在问题可以显著提高作业的安全性。

技术特征：

1.一种智能化高空作业监控系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种智能化高空作业监控系统，其特征在于，所述lstm层包括：

3.如权利要求1所述的一种智能化高空作业监控系统，其特征在于，所述异常检测模块中，计算异常得分具体为：，其中，所述表示异常得分，所述分别表示传感器组提取的特征，所述分别表示特征所对应的权重。

4.如权利要求1所述的一种智能化高空作业监控系统，其特征在于，所述传感器数据至少包括：振动传感器传输的各部件的振动频率和强度、温度传感器传输的部件温度、近场通信传输的设备位置、流量传感器传输的喷口流量、速度传感器传输的移动速度中的一种。

5.一种智能化高空作业监控方法，该方法基于权利要求1-4中任一项所述的一种智能化高空作业监控系统来实现，其特征在于，包括以下步骤：

6.如权利要去5所述的一种智能化高空作业监控方法，其特征在于，所述遗忘门的具体计算流程为：，其中，所述表示遗忘门，所述表示遗忘门权重，所述表示遗忘门的偏置项，所述表示sigmoid函数，所述表示上一个时间步的隐藏状态，所述表示当前时间步的输入，所述表示时间步，即传感器组的采样时刻。

7.如权利要求5所述的一种智能化高空作业监控方法，其特征在于，所述输入门的具体计算流程为：，其中，所述表示输入门，所述表示输入门权重，所述表示输入门的偏置项。

8.如权利要求5所述的一种智能化高空作业监控方法，其特征在于，所述单元状态更新的具体计算流程为：，其中，所述表示当前时间步的单元状态，所述表示上一时间步的单元状态，所述表示双曲正切激活函数，用于创建新的候选值向量，所述表示单元状态更新的偏置项。

9.如权利要求5所述的一种智能化高空作业监控方法，其特征在于，所述输出门的具体计算流程为：，所述表示输出门输出，所述表示输出门的偏置项，所述表示输出门权重。

10.如权利要求5所述的一种智能化高空作业监控方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括以下子步骤：

技术总结本发明公开了一种智能化高空作业监控系统及方法，涉及智能算法监控领域，本发明能够实时分析喷砂机器人高空作业时的运行数据，及时发现异常模式，与传统系统相比，本发明提出的系统不仅能够检测已经发生的异常，还能够预测潜在的故障，从而提前采取预防措施。技术研发人员：汪凤銮,熊音,彭建国,彭文奎,彭国飞,赵亮,张开源,彭文浩受保护的技术使用者：北京东方昊为工业装备有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29