一种设备故障报警系统的制作方法

本发明涉及设备监控，具体为一种设备故障报警系统。

背景技术：

1、随着工业自动化技术的飞速发展，设备在工业生产中的应用日益广泛，成为推动生产效率提升和产品质量保证的关键力量，然而，在复杂多变的工业环境中，设备往往需要在高温、高湿度和强电磁干扰的极端条件下运行，这对设备的稳定性和可靠性提出了严峻挑战，为了确保设备的安全运行和及时维护，设备故障报警系统成为了不可或缺的重要组成部分。

2、传统的设备故障报警系统在设计时往往侧重于对设备内部状态的监测，而忽视了外部环境因素对设备运行状态和报警系统性能的重要影响，这种局限性导致传统报警系统在面对复杂环境时，容易出现误报和漏报问题，不仅降低了报警的准确性和可靠性，还增加了企业的生产成本和安全风险，此外，传统系统缺乏自动适应环境变化的能力，无法根据环境参数的实时变化动态调整报警策略，从而限制了其在复杂工业环境中的应用效果。

3、针对上述问题，有必要对现有的设备故障报警系统进行优化，通过实时监测环境参数并自动调整报警系统的工作参数，使系统能够适应各种复杂和极端的环境条件，因此，开发一种能够综合实现上述特点的一种设备故障报警系统，具有重要意义。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种设备故障报警系统，它能够通过实时监测包括环境温度、湿度和电磁干扰的关键环境参数，并基于智能优化算法自动调整报警系统的工作参数，有效克服了环境因素对报警系统性能的不利影响，显著提高了报警的准确性和及时性，同时，该系统还具备强大的数据分析和自学习能力，能够持续优化算法模型，提高系统的适应性和智能化水平。

2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种设备故障报警系统，该系统包括以下组成部分：环境参数监测模块、智能优化算法模块、报警执行与反馈模块和数据存储与分析模块；

3、所述环境参数监测模块包括温度传感器、湿度传感器和电磁场强度传感器，用于实时监测包括设备所处的环境温度、湿度和电磁干扰的关键环境参数；

4、所述智能优化算法模块内置智能优化算法，能够接收环境参数监测模块的数据，并根据预设的环境影响模型和算法逻辑，自动计算出不同环境条件下对设备状态和报警系统性能的影响程度；

5、所述报警执行与反馈模块负责根据智能优化算法模块调整后的工作参数执行报警操作，对于设备状态达到或超过调整后的报警阈值，系统将立即触发报警信号，并通过预设的通知方式通知相关人员；

6、所述数据存储与分析模块用于存储设备的运行数据、环境参数数据以及报警记录信息，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以不断优化智能优化算法模型。

7、进一步地，所述环境参数监测模块初始化传感器网络，包括温度传感器、湿度传感器和电磁场强度传感器，并设定传感器的采样频率和数据传输协议，此时传感器开始周期性采集设备所处环境的环境参数，包括温度、湿度和电磁场强度，并将采集到的环境参数数据通过预设的通信协议发送至智能优化算法模块进行处理。

8、更进一步地，所述环境参数监测模块接收实时环境参数数据，根据预设的环境影响模型，将当前环境参数与模型进行匹配，确定当前环境对设备状态和报警系统性能的具体影响，基于环境影响的分析结果，通过卷积神经网络算法计算出在当前环境下应调整的报警系统工作参数，将计算得到的调整后的工作参数下发给报警执行与反馈模块，使其按照新的参数执行报警操作。

9、更进一步地，所述智能优化算法模块采用多元线性回归算法预设的环境影响模型，其算法公式为：，其中，表示设备状态偏差和报警系统性能变化的预测值，是个环境参数，是回归系数，是误差项，根据计算得到的预测值，结合预设的阈值或逻辑条件，判断当前环境对设备状态和报警系统性能的具体影响。

10、更进一步地，所述智能优化算法模块通过卷积神经网络算法计算出在当前环境下应调整的报警系统工作参数，具体地，接收环境参数监测模块提供的数据作为卷积神经网络的输入，该卷积神经网络包含至少一个卷积层，一个池化层，以及至少一个全连接层，对于卷积层，输出特征图可以表示为：，其中，是第层在位置的输出值，是卷积核的权重，是偏置项，是激活函数，经过多个卷积层和池化层后，得到最终的特征表示，输入到全连接层进行计算，全连接层的输出可以表示为：，其中，是权重矩阵，是卷积层的输出特征向量，是偏置向量，最终，得到调整的报警系统工作参数可以表示为，其中，是一个映射函数，将全连接层的输出映射到实际的工作参数空间，最终输出为应调整的报警系统工作参数的预测值。

11、更进一步地，所述智能优化算法模块采用pid控制算法将计算得到的调整后的工作参数下发给报警执行与反馈模块，其计算公式为：，其中，是pid控制器在时刻的输出，即调整后的工作参数值，是目标值与实际值之间的误差，即应调整的工作参数目标值与当前值之差，、、分别是比例、积分、微分增益系数，是误差的积分项，用于消除静态误差，是误差的微分项。

12、更进一步地，所述报警执行与反馈模块从智能优化算法模块接收调整后的报警系统工作参数，根据新的工作参数对设备状态进行实时监测，对于设备状态达到和超过调整后的报警阈值，触发报警信号，通过预设的通知方式执行报警操作，使相关人员能够及时收到报警信息，同时该模块还具备故障确认和反馈功能，允许用户通过界面或其他方式输入的故障确认信息和处理结果反馈，并将这些信息存储到数据库中。

13、更进一步地，所述数据存储与分析模块将设备的运行数据、环境参数数据、报警记录以及用户的故障确认与反馈信息存储到系统的数据库中，并定期对存储的数据进行统计分析、趋势预测和模式识别操作，以发现设备运行的潜在问题和优化点，根据数据分析结果，对预设的环境影响模型和智能优化算法进行持续优化和改进，同时生成设备运行报告、故障分析报告和优化建议报告，为企业提供决策支持和改进依据。

14、更进一步地，所述数据存储与分析模块k-means算法根据数据分析结果，对预设的环境影响模型和智能优化算法进行持续优化和改进，具体地，接收并存储来自环境参数监测模块、报警执行与反馈模块的数据，包括设备运行数据、环境参数数据及报警记录，应用k-means聚类算法对存储的数据进行聚类分析，以识别出不同环境条件下设备运行状态的典型模式和异常模式，根据聚类结果，更新和优化预设的环境影响模型，通过数学公式表示为：，其中，是更新后的环境影响模型，是当前环境影响模型，是k-means聚类分析的结果，同时，利用聚类分析的结果反馈至智能优化算法模块，调整算法中的参数或逻辑，以更好地适应不同环境条件下的报警需求，优化公式可抽象表示为：，其中，是优化后的算法参数，是原始算法参数，是从k-means聚类分析中获得的洞察和知识，重复更新，形成闭环优化机制，使环境影响模型和智能优化算法能够持续根据数据分析结果进行自适应优化和改进。

15、更进一步地，所述该系统还包括用户交互界面，允许用户查看实时环境参数、报警记录和设备状态，并手动调整系统参数或配置报警通知方式。

16、与现有技术相比，该一种设备故障报警系统具备如下有益效果：

17、一、本发明通过智能优化算法模块根据实时监测到的环境参数，自动调整报警系统的工作参数，以确保设备在不同环境下都能保持高效、稳定的运行状态，此外，通过数据存储与分析模块对海量数据的持续分析和挖掘，系统能够不断优化环境影响模型和智能优化算法模型，进一步提升其对不同环境条件的适应能力。

18、二、本发明通过实时监测环境参数并集成智能优化算法，能够自动计算出不同环境条件下对设备状态和报警系统性能的影响程度，有效克服了传统报警系统因忽略环境因素而导致的误报和漏报问题，显著提高了报警的准确性。

19、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。