申请/专利权人：上海强华实业股份有限公司

申请日：2024-02-07

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117725541B

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06F18/2131;G06F18/22;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0442;C03B25/00;G01D21/02;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了退火炉运行状态智能监控与故障诊断系统，具体涉及退火炉智能监测技术领域，包括数据采集模块，用于获取第n个退火炉的温度监测系数时间序列集合，基于所述温度监测系数时间序列集合中的历史温度监测系数输入预构建的系数预测模型，预测出未来T时刻的温度监测系数；退火炉异常判断模块，用于预设温度系数梯度阈值，将未来T时刻的温度监测系数与预设温度系数梯度阈值进行对比，以获得m个异常退火炉；异常分析模块，用于获取第m个异常退火炉的异常特征数据，根据异常特征数据确定异常退火炉的异常类型数据；本发明有利于全面监测退火炉整个运行状态，并在发生故障时及时响应并确定发生故障的异常原因，降低了生产时间成本。

主权项：1.退火炉运行状态智能监控与故障诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取第n个退火炉的温度监测系数时间序列集合，基于所述温度监测系数时间序列集合中的历史温度监测系数输入预构建的系数预测模型，预测出未来T时刻的温度监测系数；退火炉异常判断模块，用于预设温度系数梯度阈值，将未来T时刻的温度监测系数与预设温度系数梯度阈值进行对比，以获得m个异常退火炉；异常分析模块，用于获取第m个异常退火炉的异常特征数据，根据异常特征数据确定异常退火炉的异常类型数据，基于异常类型数据与异常分析数据之间的预设关系，确定异常类型数据对应的异常分析数据，所述异常分析数据包括多个异常原因以及与多个异常原因关联的标准故障电流波动区间；所述异常类型数据包括异常组件和异常组件位置；所述异常特征数据包括异常温度频谱图和异常气氛压力频谱图；异常原因分析模块，用于根据异常组件位置采集异常组件在设定生产周期内的实时电流数据集合，基于实时电流数据确定异常退火炉的异常原因；所述实时电流数据集合包括多个实时电流数据；确定异常退火炉的异常原因，包括：301：根据异常组件与标准电流区间的预设关系，提取标准电流区间；所述标准电流区间最大标准电流和最小标准电流；302：将实时电流数据集合中的个实时电流数据与标准电流区间进行比对，获取实时电流数据集合中大于最大标准电流的实时电流数据以及获取实时电流数据集合中小于最小标准电流的实时电流数据；303：将大于最大标准电流的实时电流数据作为第一实时电流数据，以及将小于最小标准电流的实时电流数据作为第二实时电流数据；304：分别统计第一实时电流数据和第二实时电流数据的个数，得到第一实时电流数据的总数和第二实时电流数据的总数；305：将第一实时电流数据的总数和第二实时电流数据的总数进行比较，若第一实时电流数据的总数大于等于第二实时电流数据的总数，则获取第一实时电流数据的方差和平均值，并跳转到步骤306；若第一实时电流数据的总数小于第二实时电流数据的总数，则获取第二实时电流数据的方差和平均值，并跳转到步骤307；306：将第一实时电流数据的方差作为第一方差，将第一实时电流数据的平均值作为第一平均值，将第一方差与多个异常原因关联的标准故障电流波动区间的标准方差进行比较，同时将第一平均值与多个异常原因关联的标准故障电流波动区间的标准平均值进行比较，若第一方差以及第一平均值均落入一个标准故障电流波动区间；将对应标准故障电流波动区间的对应异常原因作为异常退火炉的异常原因；307：将第二实时电流数据的方差作为第二方差，将第二实时电流数据的平均值作为第二平均值，将第二方差与多个异常原因关联的标准故障电流波动区间的标准方差进行比较，同时将第二平均值与多个异常原因关联的标准故障电流波动区间的标准平均值进行比较，若第二方差以及第二平均值均落入一个标准故障电流波动区间；将对应标准故障电流波动区间的对应异常原因作为异常退火炉的异常原因；308：若第一方差和第一平均值未落入一个标准故障电流波动区间则生成第一预警指令；若第二方差和第二平均值未落入一个标准故障电流波动区间则生成第二预警指令；当生成第一预警指令或第二预警指令时，则通知退火炉管理人员进行检查故障原因。

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