一种树状结构的工业生产诊断方法及系统与流程

技术特征：
1.一种树状结构的工业生产诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1，采集参数数据，由生产监控装置（8）采集生产过程中的不同类型生产参数数值，标记时间后上传至大数据平台（1）；步骤s2，确认对应关系，分别检索生产记录数据库（4）和生产参数数据库（5），分析生产记录中的生产问题与生产参数对应关系；步骤s3，建立树状对应关系图，根据生产问题与生产参数对应关系建立多层级树状对应关系图；步骤s4，故障分析，根据已生成的树状对应关系图，由上而下分析并识别故障对应的生产参数子类型，并依次检验该生产参数子类型对应的条件，直至发现故障原因。2.根据权利要求1所述的一种树状结构的工业生产诊断方法,其特征在于：所述步骤s1包括：步骤s11，采集实时环境参数，由生产监控装置（8）生产环境子类型参数，后标记生产时间，并将生产环境子类型参数上传至大数据平台（1）；步骤s12，采集实时设备参数，后标记生产时间，由生产监控装置（8）生产设备子类型参数，并将生产设备子类型参数上传至大数据平台（1）；步骤s13，采集实时原料参数，由生产监控装置（8）生产原料子类型参数，后标记生产时间，并将生产原料子类型参数上传至大数据平台（1）；所述生产环境子类型参数包括但不限于：生产环境温度、生产环境湿度、生产环境噪声、生产环境气氛浓度；所述生产设备子类型参数包括但不限于：生产设备温度、生产设备噪声强度、生产设备振动频率；所述生产原料子类型参数包括但不限于：生产原料性能、生产原料进给速度。3.根据权利要求2所述的一种树状结构的工业生产诊断方法,其特征在于：所述步骤s2包括：步骤s21，生产问题汇总，由生产问题识别模块（6）检索生产记录数据库（4），并识别生产记录中生产问题的类型并标记生产时间；步骤s22，分析单一对应关系，提取同一生产时间下生产参数数据库（5）中的生产参数和生产记录数据库（4）中的生产问题，将生产参数子类型和生产问题发生情况进行对应关系分析；步骤s23，汇总对应关系，根据生产时间对所有时间下生产参数子类型和生产问题发生情况的对应关系进行逐一分析,根据分析结果，并将生产问题类型与生产参数子类型的对应关系汇总。4.根据权利要求3所述的一种树状结构的工业生产诊断方法,其特征在于：所述步骤s23中，对应关系分析方法为：,其中，ω表示为某子类型生产参数对某类型生产问题的影响能力指数；x表示为某生产时间下该子类型生产参数的数值；x
′
表示为该子类型生产参数的理想值，由生产管理人员根据生产参数具体分析并设定；y表示为同一生产时间下该类型生产问题的发生参数，若同一生产时间下该类型生产问题该类型生产问题发生，则y为1，若同一生产时间下该类型生产问题该类型生产问题未发生，则y为0；y
′
表示为该类型生产问题的发生指数的理想值，即为0；
当ω＞0时，ω越大，则该子类型生产参数对该类型生产问题的影响能力越大，即对应关系越强；ω越小，则该子类型生产参数对该类型生产问题的影响能力越小，即对应关系越弱；当ω≤0，则该子类型生产参数对该类型生产问题无正向影响能力，即对应关系较弱。5.根据权利要求4所述的一种树状结构的工业生产诊断方法,其特征在于：所述步骤s3包括：步骤s31,对应关系分类，根据步骤s23中不同子类型生产参数对不同类型生产问题的影响能力，提取对各类型生产问题一一对应的影响能力指数为正值的生产参数子类型；s32，生成树状对应关系图，针对每个生产问题类型提取的影响能力指数为正值的生产参数子类型，对应生产问题类型生产树状对应关系图，生产问题类型为第一层级，生产参数类型为第二层级，生产参数类型包含的生产参数子类型为第三层级；s33，调整树状对应关系图，根据不同子类型生产参数对不同类型生产问题的影响能力，调整第三层级序列，并进一步调整第二层级序列；步骤s34，动态优化，由大数据平台（1）持续收集并更新生产记录数据库（4）以及生产参数数据库（5），更新生产问题类型并计算生产参数子类型对该新产生的生产问题类型的影响能力指数，同时对已有生产问题类型进行影响能力指数动态更新。6.根据权利要求5所述的一种树状结构的工业生产诊断方法,其特征在于：所述步骤s33中，先在树状对应关系图中标记影响能力指数，并按其所属生产参数类型分别在第三层级中按数值由大到小进行排序；再提取树状对应关系图中影响能力指数超出设定阈值的生产参数子类型，统计第二层级的各生产参数类型包含的影响能力指数超出设定阈值的生产参数子类型的数量，并按包含数量由大到小对第二层级进行排序。7.根据权利要求6所述的一种树状结构的工业生产诊断方法,其特征在于：所述步骤s4包括：步骤s41，生产问题识别，由生产问题识别模块（6）对生产过程中发生的生产问题进行识别，并提取该生产问题对应的树状对应关系图；步骤s42，故障排查，根据识别出的生产问题类型对应第一层级，并根据第二层级的序列对应生产参数类型，对该生产参数类型包含的第三层级中的生产参数子类型按影响能力指数从高到低检查，若未发现故障原因，则对下一序列的第二层级进行检查，直至发现故障原因为止。8.一种树状结构的工业生产诊断系统,其特征在于适用权利要求1-7任一项所述的一种树状结构的工业生产诊断方法：所述树状结构的工业生产诊断系统包括：大数据平台（1）和与大数据平台（1）连接地生产监控装置（8）；所述大数据平台（1）包括：存储器（2）；处理器（3），与存储器（2）连接；生产记录数据库（4），设置在存储器（2）内，用于存储生产记录数据；生产参数数据库（5），设置在存储器（2）内，用于接收并存储由生产监控装置（8）采集的不同类型生产参数；所述生产监控装置（8）包括：生产环境监控装置（81），用于采集生产环境参数，并上传至大数据平台（1）的生产参数数据库（5）中；生产设备监控装置（82），用于采集生产设备参数，并上传至大数据平台（1）的生产参数数据库（5）中；生产原料监控装置（83），用于采集生产原料参数，并上传至大数据平台（1）的生产参数数据库（5）中。9.根据权利要求8所述的一种树状结构的工业生产诊断系统,其特征在于：还包括：生产问题识别模块（6），运行在所述处理器（3）上，用于检索生产记录数据库
（4）中的生产记录并识别生产问题，并识别生产问题类型；生产对应关系分析模块（7），运行在所述处理器（3）上，用于分析并计算生产参数与生产问题对应关系。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器（3）执行时实现权利要求1-7任一项所述的一种树状结构的工业生产诊断方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种树状结构的工业生产诊断方法，包括：采集生产过程中的不同类型生产参数数值；分析生产记录中的生产问题与生产参数对应关系；根据生产问题与生产参数对应关系建立多层级树状对应关系图；由上而下分析并识别故障对应的生产参数子类型，依次检验，发现故障原因。本申请通过将不同子类型生产参数与不同类型生产问题的对应关系量化对比，可比较不同子类型生产参数对同一生产问题的影响能力，提高了生产参数与生产问题对应关系的直观水平；建立树状对应关系图，增强了故障排查过程的逻辑水平，并且树状对应关系图的内容和结构持续动态优化，适应生产实际情况，保证了故障排查方法的有效性，提高了故障排查的准确性，提高了故障排查效率。提高了故障排查效率。提高了故障排查效率。


技术研发人员：周剑兰
受保护的技术使用者：周剑兰
技术研发日：2021.12.20
技术公布日：2022/3/22