[發明專利]一種云平臺的機床稼動率監測系統

有效

• 申請號: 202011123136.3
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112309000B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 曹華軍;何凱;鄭杰;陳二恒;朱林全
• 申請（專利權）人: 重慶大學;重慶工業大數據創新中心有限公司
• 主分類號: G07C3/00
• 分類號: G07C3/00;G07C3/08;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶縉云專利代理事務所(特殊普通合伙) 50237
• 代理人: 王翔

本發明公開了一種云平臺的機床稼動率監測系統，包括云平臺制造大數據庫模塊、云平臺數據實時提取模塊、功率數據特征提取模塊、機床運行狀態識別模塊、設備稼動率計算模塊；云平臺制造大數據庫模塊存儲有機床設備原始總功率數據和機床設備生產數據；云平臺數據實時提取模塊對提取的機床設備原始總功率數據進行預處理；功率數據特征提取模塊從云平臺數據實時提取模塊提取預處理機床設備總功率數據和機床設備生產數據；機床運行狀態識別模塊將功率數據特征提取模塊獲得的模型權重導入至卷積神經網絡，建立一維CNN識別模型；設備稼動率計算模塊計算出設備稼動率；本解決了傳統的機床設備稼動率計算不具備通用性、普遍適用性的問題。

技術領域

本發明屬于監測技術領域，具體涉及一種云平臺的機床稼動率監測系統。

背景技術

目前，隨著商品與勞動力價格的高度市場化，制造業企業面臨著行業競爭激烈、工人成本上升等嚴峻問題，使得制造業企業只有充分挖掘現有機械設備等資源的潛力,提高設備稼動率，以保證產品質量與生產效率。機械設備作為企業生產的基礎，決定了企業生產制造的基本能力，導致制造業企業對機械設備依賴性較高，隨之而來的設備故障、設備利用率低下等問題也與日俱增，這嚴重阻礙了企業產品品質與生產效率的提高。關鍵設備的故障停產，會影響下游生產的正常進行，對企業造成負面影響，從而降低企業經濟效益。設備稼動率作為企業生產效率與產品性能的綜合指標，代表了設備生產能力，通過對設備稼動率的監測，以識別制造過程中停機損失、換裝損失、暫停機損失等，對機床設備進行智能化管理，從而實現設備運行效率與產品性能的穩定上升。

當前已有許多制造業企業正尋求搭建生產管控云平臺以期對企業能源、設備生產過程等進行管控，因此，現有技術中需要云平臺的機床稼動率監測系統。

發明內容

為實現本發明目的而采用的技術方案是這樣的，一種云平臺的機床稼動率監測系統，包括云平臺制造大數據庫模塊、云平臺數據實時提取模塊、功率數據特征提取模塊、機床運行狀態識別模塊、設備稼動率計算模塊。

所述云平臺制造大數據庫模塊存儲有機床設備原始總功率數據和機床設備生產數據。

所述云平臺數據實時提取模塊從云平臺制造大數據庫模塊中提取機床設備原始總功率數據和機床設備生產數據，并對所提取的機床設備原始總功率數據和機床設備生產數據進行記錄。所述云平臺數據實時提取模塊對提取的機床設備原始總功率數據進行濾波，并剔除機床設備總功率數據中的異常值，得到預處理機床設備總功率數據。

所述功率數據特征提取模塊從云平臺數據實時提取模塊提取預處理機床設備總功率數據和機床設備生產數據，通過卷積神經網絡結構將預處理機床設備總功率數據和機床設備生產數據直接作為一維CNN模型的輸入，進行卷積訓練，得到最優識別率的卷積神經網絡模型結構，并獲取該結構下的模型權重。

所述機床運行狀態識別模塊將功率數據特征提取模塊獲得的模型權重導入至卷積神經網絡，建立一維CNN識別模型。所述機床運行狀態識別模塊將云平臺數據實時提取模塊記錄的機床設備原始總功率數據進行預處理，得到機床設備一維功率數據，并將機床設備一維功率數據輸入一維CNN識別模型進行識別，統計出機床設備啟動時間T_s、機床設備空載時間T_n、機床設備加工時間T_r。

所述設備稼動率計算模塊提取機床運行狀態識別模塊統計出機床設備啟動時間T_s、機床設備空載時間T_n、機床設備加工時間T_r，并提取云平臺數據實時提取模塊記錄的機床設備生產數據和機床設備原始總功率數據。

所述設備稼動率計算模塊搭載有稼動率計算模型、實際加工時間計算模型、負荷時間計算模型和總加工產品數量計算模型。

所述稼動率計算模型定義機床稼動率指標，定義時間稼動率E_T，性能稼動率E_P，產品合格率為Q。具體定義如下：