一种车库管控方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及计算机，特别涉及一种车库管控方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、现有工业设备运维管理中，如车库管控过程中，通常依据物理传感数据进行阈值判断或故障分析，以识别设备运行异常。然而，设备在不同运行阶段信号特征存在差异，现有方案普遍采用固定的信号处理策略和诊断阈值，无法实现车库不同运行阶段的故障精确识别，导致启动阶段正常冲击易被误判为故障、变载阶段真实异常又容易被漏检，故障诊断的准确性和鲁棒性较差。并且，相关技术在检测到异常后即触发停机保护，导致一些非致命的轻微故障也会造成设备停机和任务中断，不仅影响车库的持续运行能力和用户体验，也增加了车库的运维成本。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种车库管控方法、装置、设备及存储介质，能够提高车库持续运行能力，提高用户使用体验感。其具体方案如下：

2、第一方面，本技术公开了一种车库管控方法，包括：

3、通过车库的传感器和控制器采集原始数据；所述原始数据包括物理运行数据和任务上下文信息；

4、根据所述任务上下文信息确定信号滤波条件，按照所述信号滤波条件对所述物理运行数据进行滤波得到多域信号；

5、从所述多域信号中提取出物理状态特征向量和容错特征向量，从所述任务上下文信息中提取出任务特征向量，基于所有特征向量拼接得到特征矩阵；

6、基于所述特征矩阵进行推理得到推理结果；所述推理结果包括故障类型、严重度分级、剩余寿命概率分布和故障穿越可行性；所述故障穿越可行性表征当前故障是否允许车库在不完全停机的情况下继续完成当前存取车任务的程度；

7、根据所述任务上下文信息确定当前的穿越许可条件，根据所述穿越许可条件和所述推理结果生成车库管控指令；所述车库管控指令包括正常运行指令、待条件运行指令和停止运行指令。

8、可选的，所述从所述多域信号中提取出物理状态特征向量和容错特征向量，从所述任务上下文信息中提取出任务特征向量，包括：

9、从所述多域信号中提取出目标指标，基于所述目标指标得到物理状态特征向量；所述目标指标包括峰值、峭度、裕度、频带能量、调制边频比和阶次特征中的任意一项或多项；

10、根据所述任务上下文信息以及负载率，得到任务特征向量；

11、基于所述多域信号确定故障趋势斜率、瞬时幅值可控性、信号能量变化率，得到容错特征向量。

12、可选的，所述多域信号包括时域信号、频域信号和时频域信号；所述基于所述多域信号确定故障趋势斜率、瞬时幅值可控性、信号能量变化率，包括：

13、获取连续时间窗口内第一目标特征的数值序列；所述第一目标特征为表征车库健康状态的特征；

14、对所述数值序列进行拟合，将拟合得到的斜率作为故障趋势斜率；所述故障趋势斜率表征故障的变化趋势和速度；

15、根据所述时域信号的幅值变化率和预设幅值变化率阈值，计算瞬时幅值可控性；其中，所述瞬时幅值可控性表征当前幅值变化的可控程度；

16、基于所述时域信号通过滑动窗口计算信号能量变化率。

17、可选的，所述根据所述任务上下文信息确定信号滤波条件，按照所述信号滤波条件对所述物理运行数据进行滤波得到多域信号，包括：

18、对所述物理运行数据进行传感器基线偏移处理和异常值剔除处理；

19、根据所述任务上下文信息动态调节滤波器参数，以便在任务启动阶段降低高频抑制强度，在变速或急停阶段提高对非平稳成分的响应能力；

20、根据所述滤波器参数对处理后物理运行数据进行多模态滤波；所述多模态滤波包括带通滤波、小波滤波和卡尔曼滤波；

21、基于滤波后物理运行数据确定多域信号；所述多域信号包括时域信号、频域信号和时频域信号。

22、可选的，所述通过车库的传感器和控制器采集原始数据，包括：

23、通过传感器实时采集物理运行数据；所述物理运行数据包括原始振动波形、原始温度信号、原始电流波形、原始电压波形、转速数值和负荷数值中的任意一项或多项；

24、通过控制器实时采集任务上下文信息；所述任务上下文信息包括任务代码、运行阶段、工作模式和执行器允许的操作。

25、可选的，所述基于所述特征矩阵进行推理得到推理结果，包括：

26、基于所述特征矩阵并行执行第一推理任务、第二推理任务和第三推理任务，得到推理结果；

27、其中，所述第一推理任务包括将所述特征矩阵输入至故障诊断模型，根据输出得到故障类型、严重度分级；

28、所述第二推理任务包括将所述特征矩阵输入至预测模型，根据输出得到剩余寿命概率分布；

29、所述第三推理任务包括将所述特征矩阵输入至穿越可行性评估模块，结合特征阈值和规则集合确定故障穿越可行性。

30、可选的，车库管控方法，还包括：

31、根据所述任务上下文信息动态调整所述故障诊断模型、所述预测模型的模型参数，以及所述穿越可行性评估模块中的特征阈值。

32、可选的，所述结合特征阈值与规则集合确定故障穿越可行性，包括：

33、基于所述特征矩阵提取第二目标特征；所述第二目标特征为表征车库运行状态的特征，包括电气参数、机械参数、环境参数和通信参数；

34、通过对比每个所述第二目标特征与对应的特征阈值，确定各所述第二目标特征的越限等级；

35、将所述越限等级和所述容错特征向量输入规则引擎，所述规则引擎基于规则集合进行规则匹配并输出故障穿越可行性。

36、可选的，所述根据所述穿越许可条件和所述推理结果生成车库管控指令，包括：

37、根据所述任务上下文信息确定当前的穿越许可条件，所述穿越许可条件包括允许穿越或禁止穿越；所述故障穿越可行性包括完全可行、条件可行或不可行；

38、当所述穿越许可条件为允许穿越，且所述故障穿越可行性为完全可行时，生成正常运行指令；

39、当所述穿越许可条件为允许穿越，且所述故障穿越可行性为条件可行时，生成待条件运行指令，并记录穿越事件；

40、当所述穿越许可条件为禁止穿越或所述故障穿越可行性为不可行时，生成停止运行指令，并生成维护工单。

41、第二方面，本技术公开了一种车库管控装置，包括：

42、数据获取模块，用于通过车库的传感器和控制器采集原始数据；所述原始数据包括物理运行数据和任务上下文信息；

43、信号滤波模块，用于根据所述任务上下文信息确定信号滤波条件，按照所述信号滤波条件对所述物理运行数据进行滤波得到多域信号；

44、特征提取模块，用于从所述多域信号中提取出物理状态特征向量和容错特征向量，从所述任务上下文信息中提取出任务特征向量，基于所有特征向量拼接得到特征矩阵；

45、推理模块，用于基于所述特征矩阵进行推理得到推理结果；所述推理结果包括故障类型、严重度分级、剩余寿命概率分布和故障穿越可行性；所述故障穿越可行性表征当前故障是否允许车库在不完全停机的情况下继续完成当前存取车任务的程度；

46、车库管控模块，用于根据所述任务上下文信息确定当前的穿越许可条件，根据所述穿越许可条件和所述推理结果生成车库管控指令；所述车库管控指令包括正常运行指令、待条件运行指令和停止运行指令。

47、第三方面，本技术公开了一种电子设备，包括：

48、存储器，用于保存计算机程序；

49、处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述的车库管控方法。

50、第四方面，本技术公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中计算机程序被处理器执行时实现前述的车库管控方法。

51、本技术中，通过车库的传感器和控制器采集原始数据；所述原始数据包括物理运行数据和任务上下文信息；根据所述任务上下文信息确定信号滤波条件，按照所述信号滤波条件对所述物理运行数据进行滤波得到多域信号；从所述多域信号中提取出物理状态特征向量和容错特征向量，从所述任务上下文信息中提取出任务特征向量，基于所有特征向量拼接得到特征矩阵；基于所述特征矩阵进行推理得到推理结果；所述推理结果包括故障类型、严重度分级、剩余寿命概率分布和故障穿越可行性；所述故障穿越可行性表征当前故障是否允许车库在不完全停机的情况下继续完成当前存取车任务的程度；根据所述任务上下文信息确定当前的穿越许可条件，根据所述穿越许可条件和所述推理结果生成车库管控指令；所述车库管控指令包括正常运行指令、待条件运行指令和停止运行指令。

52、可见，通过传感器与控制器并行采集物理运行数据和任务上下文信息，在多源数据基础上进行综合决策，提升故障诊断及故障穿越决策的准确性。通过根据任务上下文信息动态确定信号滤波条件并对物理运行数据进行自适应滤波，提高信号过滤和特征提取的质量，进而提高推理结果的准确性。根据任务上下文信息确定穿越许可条件，并结合推理结果生成分级管控指令，使车库能够在故障可容忍且任务状态允许的前提下带故障运行，继续完成当前存取车任务而非立即停机。

53、并且，任务上下文信息同时参与自适应滤波的参数调节、特征矩阵的构建、穿越许可条件的判定以及分级管控指令的生成，使信号处理、特征提取、推理和指令生成基于相同运行阶段信息，避免了各环节独立判断可能导致的不一致问题，基于相同的运行阶段信息，滤波环节根据当前阶段调整处理策略以适配信号特征，推理环节根据当前阶段调整诊断策略以匹配信号变化规律，决策环节根据当前阶段调整穿越允许条件以适应任务安全要求，使系统能够在不同运行阶段下兼顾故障识别准确性以及对合理异常的容忍。使车库管控从故障即停机的管控模式，变为具备故障感知、任务自适应且支持智能穿越的管控模式；在保障运行安全的前提下，降低车库停机频次，提高了车库持续运行能力，提升车库整体运行效率和用户存取车体验。