基于机器学习的PLC智能故障诊断与预防系统

本发明涉及plc生产维护，具体为基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统。

背景技术：

1、plc故障诊断是指对可编程逻辑控制器(plc)出现的故障进行识别、定位和分析的过程。plc作为工业自动化控制的核心部件，一旦出现故障，可能会导致整个生产线的停机或运行异常，因此故障诊断至关重要。

2、传统的故障诊断方法常常采用一些预设的规则或阈值来进行故障检测。这些规则通常是基于设备的正常运行状态和故障状态的统计数据或经验知识制定的。当设备的运行参数或状态信号超过预设的阈值时，就认为发生了故障。然而，这种方法的缺点是规则制定过程繁琐，且难以适应设备状态和运行环境的动态变化。传统的故障诊断与修复过程往往需要停机进行，这对连续生产的企业来说无疑是一个巨大的损失。为此，我们提出基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，包括：

3、包括数据采集模块、数据处理模块、故障诊断模块和预防策略生成模块；

4、所述数据采集模块负责从plc及其相关设备中收集运行数据，所述运行数据包括传感器数据、控制信号和执行器状态；

5、所述数据处理模块用于对采集到的运行数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗、特征提取和数据标记；

6、所述故障诊断模块包括故障识别模型，所述故障识别模型用于根据运行数据识别当前设备的运行状态，所述数据处理模块输出的清洗后的数据作为故障识别模型的训练数据集，所述故障识别模型的输出包括预警等级和故障模式；

7、所述预防策略生成模块根据故障诊断模块输出的预警等级和故障模式生成相应的预防策略，所述预防策略包括调整控制参数和更换故障部件。

8、优选的，所述数据采集模块通过通信接口与传感器连接，所述数据采集模块包括模数转换器，所述模数转换器用于将传感器输出的模拟信号转换为数字信号。

9、优选的，所述数据采集模块收集的控制信号包括开关信号、串行通信信号和网络控制信号。

10、优选的，所述执行器状态包括电动马达、电磁阀、舵机、驱动器、加热器和冷却器各器件工作时的运行状态。

11、优选的，所述数据清洗包括对采集数据的缺失值处理、异常值处理、去噪处理和归一化处理；

12、对于运行数据中的缺失值，根据缺失的比例和分布情况，选择相应的处理方式，处理方式包括删除包含缺失值的记录、使用均值或中位数填充和基于数值特征进行预测填充；

13、对于运行数据中的异常值，选择删除或替换为平均值；

14、对于传感器数据中的高频噪声，使用平滑滤波进行去噪处理。

15、优选的，所述特征提取包括提取plc各执行器运行数据的统计信息，所述统计信息包括运行数据的均值、标准差、峰度和偏度。

16、优选的，所述数据标记根据plc可能出现的故障类型，定义相应的故障模式，所述故障类别包括输入输出故障、通信故障和电源故障。

17、优选的，所述故障诊断模块采用循环神经网络算法训练故障识别模型，所述故障识别模型的训练步骤包括：

18、s1，将训练集数据输入到循环神经网络中进行前向传播计算；

19、s2，计算故障识别模型的输出与实际标签之间的损失函数；

20、s3，使用反向传播算法和时间反向传播算法计算梯度，并更新故障识别模型的权重参数；

21、s4，重复上述步骤，直到故障识别模型在验证集上的性能达到要求或达到预设的迭代次数。

22、优选的，所述预防策略生成模块的实现方式包括故障诊断结果分析、策略库构建与维护、策略匹配与选择、策略优化与调整以及预防策略输出。

23、优选的，所述预防策略生成的步骤包括：

24、s1，接收来自故障诊断模块的诊断结果；

25、s2，对诊断结果进行详细分析，了解当前plc设备的故障状态；

26、s3，根据故障诊断的结果，在策略库中寻找匹配的预防策略；

27、s4，对匹配到的策略进行优化和调整，以适配实际设备运行参数调整；

28、s5，将优化调整后的预防策略输出，包括文本提示、图形界面展示或自动发送通知给相关人员。

29、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

30、1、本发明通过机器学习模型预测设备未来可能出现的故障，根据预测结果，提前制定相应的维护计划，如更换易损件、调整设备参数等，避免故障真正发生时对生产造成影响，提高设备的可靠性和使用寿命，减少企业维护生产设备的损失。

31、2、本发明通过提取故障特征，识别复杂的故障模式，相比传统故障诊断中采用预设规则或阈值的方式来进行故障检测，大幅提高故障诊断的准确性和效率。

技术特征：

1.基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：所述数据采集模块通过通信接口与传感器连接，所述数据采集模块包括模数转换器，所述模数转换器用于将传感器输出的模拟信号转换为数字信号。

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：所述数据采集模块收集的控制信号包括开关信号、串行通信信号和网络控制信号。

4.根据权利要求3所述的基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：所述执行器状态包括电动马达、电磁阀、舵机、驱动器、加热器和冷却器各器件工作时的运行状态。

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：

6.根据权利要求5所述的基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：所述特征提取包括提取plc各执行器运行数据的统计信息，所述统计信息包括运行数据的均值、标准差、峰度和偏度。

7.根据权利要求6所述的基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：所述数据标记根据plc可能出现的故障类型，定义相应的故障模式，所述故障类别包括输入输出故障、通信故障和电源故障。

8.根据权利要求7所述的基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：

9.根据权利要求8所述的基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：所述预防策略生成模块的实现方式包括故障诊断结果分析、策略库构建与维护、策略匹配与选择、策略优化与调整以及预防策略输出。

10.根据权利要求9所述的基于机器学习的plc智能故障诊断与预防系统，其特征在于：

技术总结本发明涉及PLC生产维护技术领域，公开了基于机器学习的PLC智能故障诊断与预防系统，包括数据采集模块、数据处理模块、故障诊断模块和预防策略生成模块；所述数据采集模块负责从PLC及其相关设备中收集运行数据；所述数据处理模块用于对采集到的运行数据进行预处理；所述故障诊断模块包括故障识别模型，所述故障识别模型用于根据运行数据识别当前设备的运行状态；所述预防策略生成模块根据故障诊断模块输出的预警等级和故障模式生成相应的预防策略，通过机器学习模型预测设备未来可能出现的故障，根据预测结果，提前制定相应的维护计划，避免故障真正发生时对生产造成影响，提高设备的可靠性和使用寿命，减少企业维护生产设备的损失。技术研发人员：胡炎贵,张金菊,陈燃,何俊剑,雷琳,王湘林受保护的技术使用者：湖南信息学院技术研发日：技术公布日：2024/11/4