[發明專利]一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法及系統

在審

• 申請號: 201811234050.0
• 申請日: 2018-10-23
• 公開（公告）號: CN109520561A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發明（設計）人: 陳家旺;譚宜頌;封珍
• 申請（專利權）人: 佛山歐神諾云商科技有限公司
• 主分類號: G01D21/02
• 分類號: G01D21/02
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 王國標

1.一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1、實時采集瓷磚制造中各個生產環節內的狀態數據；

步驟S2、對所述狀態數據進行預處理，隔離正常狀態數據和異常狀態數據；

步驟S3、分別提取正常狀態數據和異常狀態數據；

步驟S4、對提取的正常狀態數據，形成制造工藝知識庫和資源庫，進而建立標準生產模型；對提取的異常狀態數據實行分類處理，形成故障數據庫，進而建立故障定位模型；

步驟S5、根據標準生產模型實時監測生產環節采集的數據進行相似性度量，將異常狀態數據更新到所述故障定位模型，并根據所述故障定位模型判斷故障來源。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法，其特征在于，所述狀態數據包括：瓷磚表面的水平成度、圖案、顏色、光澤度、尺寸。

3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法，其特征在于，步驟S2中所述對所述狀態數據進行預處理具體包括：

將所述狀態數據標記為一組(x_j，y_j)的n個點(j＝1，...，n)的數據集，其中x_j表示時間點，y_j表示所述時間點對應的狀態數據，通過一組m個卷積系數C_i對所述數據集進行處理，其中，m為自然數，處理公式如下：

其中，Y_j即為處理后的數據集。

4.根據權利要求3所述的一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法，其特征在于，步驟S2中所述隔離正常狀態數據和異常狀態數據具體包括：

輸入正常狀態的標準數據，作為標準均值；分別計算每個對象與標準均值的距離，將所述距離低于閾值的狀態數據作為正常狀態數據；將所述距離等于和大于閾值的狀態數據作為異常狀態數據。

5.根據權利要求1所述的一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法，其特征在于，步驟S4中對提取的異常狀態數據實行分類處理，形成故障數據庫，進而建立故障定位模型具體包括如下步驟；

步驟S41、從異常狀態數據中任意選擇k個數據，形成初始聚類集；

步驟S42、分別計算每個對象與均值的距離，并根據所述距離重新對相應數據對象進行劃分，所述距離的計算公式為：

其中，μ_i表示初始聚類集的均值，S_i即為初始聚類集；

步驟S43、重新計算每個數據對象有變化的聚類集的均值；

步驟S44、循環執行步驟S42到步驟S43直到每個聚類集不再發生變化，確定異常狀態數據的異常聚類集；

步驟S45、分析不同異常聚類集的故障原因，形成異常狀態數據和故障原因的映射關系，從而建立故障定位模型。

6.一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測系統，其特征在于，包括：

一個或多個處理器，

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；

其中，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行時，使得所述一個或多個處理器實現權利要求1至5中任一項所述的方法。