[發明專利]設備的異常處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202011536083.8
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112508129A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 李振坤;張喜斌;張凡英;李德權
• 申請（專利權）人: 珠海格力智能裝備有限公司;珠海格力電器股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 周春枚

本發明公開了一種設備的異常處理方法及裝置。其中，該方法包括：采集自動生產過程中的各個設備的輸入數據以及輸出數據；通過異常確定模型，確定與輸入數據以及輸出數據對應的異常類型以及異常設備標識；基于異常設備標識確定出現異常的目標設備；基于異常類型確定目標設備的異常處理策略；基于異常處理策略對目標設備進行異常處理。本發明解決了相關技術中自動化生產過程中，現場操作人員無法對自動化生產中出現異常的設備進行快速處理，導致生產效率降低的技術問題。

技術領域

本發明涉及自動化生產技術領域，具體而言，涉及一種設備的異常處理方法及裝置。

背景技術

在自動化生產過程中，有軌小車如RGV或堆垛機為物料的處理提供了極大的便利；然而，傳統的RGV或堆垛機在運行過程中，會出現一些異常；則需要專業人員進行故障排除處理，這中間可能會存在一段時間，生產無法繼續進行，導致生產效率降低。

例如，每一個群都有多個硬件或多個設備組成，一個大型的立體庫設備可以包括成百個，當其中一個設備出現故障時往往會牽扯到別的設備，這就很難辨別是哪個設備造成的。

針對上述相關技術中自動化生產過程中，現場操作人員無法對自動化生產中出現異常的設備進行快速處理，導致生產效率降低的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種設備的異常處理方法及裝置，以至少解決相關技術中自動化生產過程中，現場操作人員無法對自動化生產中出現異常的設備進行快速處理，導致生產效率降低的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種設備的異常處理方法，包括：采集自動生產過程中的各個設備的輸入數據以及輸出數據；通過異常確定模型，確定與所述輸入數據以及所述輸出數據對應的異常類型以及異常設備標識，其中，所述異常確定模型是利用多組訓練數據通過機器學習訓練得到的，所述多組訓練數據中的每一組訓練數據均包括：輸入數據以及輸出數據、與所述輸入數據以及所述輸出數據對應的異常類型和設備標識；基于所述異常設備標識確定出現異常的目標設備；基于所述異常類型確定所述目標設備的異常處理策略；基于所述異常處理策略對所述目標設備進行異常處理。

可選地，在采集自動生產過程中的各個設備的輸入數據以及輸出數據之前，該設備的異常處理方法還包括：接收所述自動生產過程中的異常報警信號。

可選地，在通過異常確定模型，確定與所述輸入數據以及所述輸出數據對應的異常類型以及異常設備標識之前，該設備的異常處理方法還包括：采集歷史時間段內的多個歷史輸入數據以及多個歷史輸出數據、與所述多個歷史輸入數據以及所述多個歷史輸出數據對應的多個歷史異常類型以及多個異常設備標識；對包括所述多個歷史輸入數據、所述多個歷史輸出數據、所述多個歷史異常類型以及所述多個異常設備標識的多組訓練數據進行訓練，得到所述異常確定模型。

可選地，在對包括所述多個歷史輸入數據、所述多個歷史輸出數據、所述多個歷史異常類型以及所述多個異常設備標識的多組訓練數據進行訓練，得到所述異常確定模型之后，該設備的異常處理方法還包括：對所述異常確定模型進行更新；其中，對所述異常確定模型進行更新，包括：利用神經網絡的自學習功能對所述異常確定模型中預定函數的權值進行調整；將調整后的權值作為所述預定函數的權值，得到更新后的異常確定模型。

可選地，所述輸入數據包括以下至少之一：速度、溫度、信號、工況；所述輸出數據至少包括：設備狀態。

可選地，基于所述異常類型確定所述目標設備的異常處理策略，包括：通過異常處理模型，確定與所述異常類型對應的異常處理處策略，其中，所述異常處理模型為使用多組數據通過機器學習訓練得到的，所述多組數據中的每組數據均包括：異常類型、與異常類型對應的異常處理策略。

可選地，所述各個設備至少包括：堆垛機設備、穿梭車群、RGV群、流水線群、PDA群。