[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

说明书

本发明涉及大数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法及系统，通过实时采集瓷砖制造中各个生产环节内的状态数据，对正常状态数据和异常状态数据进行隔离和提取，进而形成标准生产模型和故障定位模型、从而在生产过程中实时检测出故障异常状态数据并判断故障来源，本发明提供了一种瓷砖制造中在线式、全自动的故障检测途径。

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法及系统。

背景技术

智能制造是一种广泛的制造概念，旨在通过充分利用先进的信息和制造技术来优化生产，它被认为是一种基于智能科学技术的新型制造模型，提供使用各种智能传感器，自适应决策模型，智能设备和数据分析可以改善整个产品生命周期，提高产品质量。

基于大数据，通过对前期沉淀的生产数据形成比较稳定的故障检测模型，通过实时检测采集生产过程中的数据，可以实现全过程智能检测，变传统的离线式、人工事后抽检为在线式、全自动的实时在线测量。

因此，如何利用大数据在瓷砖制造中提供一种在线式、全自动的故障检测途径成为值得解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法及系统，能够在瓷砖制造中提供一种在线式、全自动的故障检测途径。

本发明提供的一种基于大数据的瓷砖制造中故障检测方法，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，建立标准化、规范化、数字化的故障检测流程；

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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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：