[发明专利]一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、实时采集瓷砖制造中各个生产环节内的状态数据；

步骤S2、对所述状态数据进行预处理，隔离正常状态数据和异常状态数据；

步骤S3、分别提取正常状态数据和异常状态数据；

步骤S4、对提取的正常状态数据，形成制造工艺知识库和资源库，进而建立标准生产模型；对提取的异常状态数据实行分类处理，形成故障数据库，进而建立故障定位模型；

步骤S5、根据标准生产模型实时监测生产环节采集的数据进行相似性度量，将异常状态数据更新到所述故障定位模型，并根据所述故障定位模型判断故障来源。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法，其特征在于，所述状态数据包括：瓷砖表面的水平成度、图案、颜色、光泽度、尺寸。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法，其特征在于，步骤S2中所述对所述状态数据进行预处理具体包括：

将所述状态数据标记为一组(x_j，y_j)的n个点(j＝1，...，n)的数据集，其中x_j表示时间点，y_j表示所述时间点对应的状态数据，通过一组m个卷积系数C_i对所述数据集进行处理，其中，m为自然数，处理公式如下：

其中，Y_j即为处理后的数据集。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法，其特征在于，步骤S2中所述隔离正常状态数据和异常状态数据具体包括：

输入正常状态的标准数据，作为标准均值；分别计算每个对象与标准均值的距离，将所述距离低于阈值的状态数据作为正常状态数据；将所述距离等于和大于阈值的状态数据作为异常状态数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法，其特征在于，步骤S4中对提取的异常状态数据实行分类处理，形成故障数据库，进而建立故障定位模型具体包括如下步骤；

步骤S41、从异常状态数据中任意选择k个数据，形成初始聚类集；

步骤S42、分别计算每个对象与均值的距离，并根据所述距离重新对相应数据对象进行划分，所述距离的计算公式为：

其中，μ_i表示初始聚类集的均值，S_i即为初始聚类集；

步骤S43、重新计算每个数据对象有变化的聚类集的均值；

步骤S44、循环执行步骤S42到步骤S43直到每个聚类集不再发生变化，确定异常状态数据的异常聚类集；

步骤S45、分析不同异常聚类集的故障原因，形成异常状态数据和故障原因的映射关系，从而建立故障定位模型。

6.一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测系统，其特征在于，包括：

一个或多个处理器，

存储装置，用于存储一个或多个程序；

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至5中任一项所述的方法。