[發明專利]一種基于區塊鏈的產品溯源系統及其方法

有效

• 申請號: 202110573536.2
• 申請日: 2021-05-25
• 公開（公告）號: CN113362077B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 關國芳
• 申請（專利權）人: 青島飛熊領鮮數字科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G10L17/26;G10L25/18
• 代理公司: 重慶晟軒知識產權代理事務所(普通合伙) 50238
• 代理人: 沈立

本發明公開一種基于區塊鏈的產品溯源系統，包括區塊存儲平臺、運行聲響獲取模塊、故障溯源分析模塊、參數演變追蹤模塊、預測數據建模構建模塊、運行環境干擾評估模塊和溯源追蹤管理平臺。本發明提供的基于區塊鏈的產品溯源系統通過采用逆向溯源追蹤模型能夠準確分析出發動機的故障來源是來源于制造過程還是發動機使用不當所導致的，實現精確故障來源定位，并根據制造過程中產生的故障進行生產加工參數調整，以降低因發動機加工環節過程中造成的故障干擾，大大提高了對發動機生產過程中的工藝要求，降低因生產制造而造成的發動機故障，提高發動機的使用壽命。

技術領域

本發明屬于產品溯源技術領域，涉及到一種基于區塊鏈的產品溯源系統及其方法。

背景技術

汽車發動機是為汽車提供動力的裝置，是汽車的心臟，根據動力來源不同，汽車發動機可分為柴油發動機、汽油發動機、電動汽車電動機以及混合動力等。

汽車發動機故障也是多種多樣，如果汽車發動機出現故障將影響汽車的行駛，情況嚴重的將危及駕駛員生命安全，當發動機發生故障前，會發出異響的聲響，發動機在出廠前會進行檢驗，以排除明顯故障的發動機，但是對于故障不明顯的發動機投入使用，隨著使用時長的累計以及駕駛人員的操作習慣會加劇突顯出發動機在制造過程中的弊端，進而一旦發動機發生故障后，無法有效地追蹤溯源發動機的故障源頭，導致發動機在使用過程中頻繁發生故障，現有技術中存在發動機故障溯源難度大以及發動機壽命短的問題，無法根據發動機的異常聲響分辨出發動機的故障來源于制造過程中的工藝參數還是發動機僅使用過程造成的故障，且無法根據故障來源進行合理的控制，以降低制造過程以及使用不當所造成的故障，為了解決以上問題，設計本申請的技術方案。

發明內容

本發明的目的在于提供的一種基于區塊鏈的產品溯源系統及其方法，解決了現有技術中存在的問題。

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

一種基于區塊鏈的產品溯源系統，包括區塊存儲平臺、運行聲響獲取模塊、故障溯源分析模塊、參數演變追蹤模塊、預測數據建模構建模塊、運行環境干擾評估模塊和溯源追蹤管理平臺；

區塊存儲平臺由若干區塊鏈節點組成，每個區塊鏈節點內記錄存儲發動機的不同生產加工流程參數以及發動機發出異常聲響所對應的故障類型，且其中一區塊鏈節點上存儲有發動機在不同故障類型下的異常聲音所對應的故障異響特征向量；

運行聲響獲取模塊用于實時收集汽車運行過程中發動機的聲音信息，對收集的發動機產品運行中的聲音信息進行存儲并模擬分離出發動機的異常聲音；

故障溯源分析模塊，提取運行聲響獲取模塊分離后的發動機的異常聲音，并按照異常聲音繪制聲音頻譜圖，對聲音頻譜圖進行特征分析，提取聲音頻譜圖中發動機的混合異響特征向量，并提取區塊存儲平臺存儲的發動機在各單一故障類型下的異常聲音所對應的故障異響特征向量，采用故障混合推算公式統計出發動機發生的故障類型，并根據異常聲音對應的故障類型對發動機的異常聲音進行分離，獲得各故障類型下的聲音頻譜圖，篩選出各故障類型下聲音頻譜圖中的聲音幅值H^k；

參數演變追蹤模塊用于提取故障溯源分析模塊分析出的發動機對應的故障類型，并在該故障類型下分別依次模擬汽車運行過程中在不同發動機轉速V、不同負荷f以及不同溫度T下的發動機故障聲音，并對同一模擬變量下的各參數數值所對應的發動機故障聲音進行分析，分析出發動機在同一模擬變量下隨著參數數值變化所產生的該故障類型下最大異響幅值變化率；

預測數據建模構建模塊對若干個無故障類型下的發動機進行實際使用環境預演，依次預演出若干發動機在單一模擬變量下隨著參數數值變化以及使用時長的累計所造成的發動機由無故障狀態切換到故障狀態的次數以及發動機由無故障狀態切換成故障狀態下的最大異響幅值，并根據以上數據建立故障轉變系數模型獲得第x個模擬變量引發發動機由無故障切換到故障狀態下的故障轉變系數；