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申请/专利权人：天津科电石化科技发展有限公司

摘要：本发明涉及工业安全生产监控的技术领域，且公开了一种工业行业安全生产智能监控系统及方法，所述系统包括工业设备故障诊断数据获取模块、工业设备故障诊断分析模块、工业设备故障处理模块；通过科学预设工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态参数，并结合人工智能的数据识别算法与工业设备的标识特征参数、工况特征参数、运行状态特征均值参数进行参数匹配，实现基于工业设备的标识、工况、运行状态多参数准确分析工业设备的设备工作状态参数，提高了工业行业安全生产智能监控系统的监控效果。

主权项：1.一种工业行业安全生产智能监控方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、采集工业设备标识特征数据、工业设备工况特征数据、工业设备运行状态特征数据，所述S1包括以下步骤：S11、通过工业设备ERP模块获取故障诊断工业设备对象的标识特征数据并生成工业设备标识特征数据A；所述工业设备标识特征数据包括工业设备的规格、型号、名称和生产商；通过工业设备ERP模块获取故障诊断工业设备对象的运行工况特征数据并生成工业设备工况特征数据A′；所述工业设备工况特征数据包括工业设备运行状态的负载、使用时间和环境温度、环境湿度、环境粉尘含量；通过工业传感器获取故障诊断工业设备对象的运行状态特征数据并生成工业设备运行状态特征数据集合A”＝a″1,…,a”m,…,a”α，m＝1,2,3,…,α；其中a”m表示采集的第m个工业设备运行状态特征数据，α表示工业设备运行状态特征数据数量的最大值；所述工业设备运行状态特征数据包括工业设备运行状态的设备温度、设备转速、设备压力、设备振动量、设备噪声、软件系统运行状态中任意一种；所述工业传感器包括温度传感器、转速传感器、压力传感器、振动量传感器、噪声传感器、软件系统测试传感器中任意一种；S2、对所述工业设备运行状态特征数据采用均值公式进行工业设备的运行状态特征数据均值处理，并生成工业设备运行状态特征均值数据，所述S2包括以下步骤：S21、获取所述工业设备运行状态特征数据集合A″；S22、对所述工业设备运行状态特征数据集合A″采用均值公式进行工业设备的运行状态特征数据均值处理，计量出工业设备运行状态特征均值数据S3、采用数据识别算法分别将所述工业设备标识特征数据、所述工业设备工况特征数据、所述工业设备运行状态特征均值数据与工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据按照工业设备的标识特征、工况特征、运行状态特征参数匹配出工业设备的设备工作状态数据，并生成工业设备实时设备工作状态数据，所述S3包括以下步骤：S31、建立工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B＝b1,…,bn,…,bβ，n＝1,2,3,…,β；其中bn表示第n个工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据，β表示工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据数量的最大值；所述工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据表示在不同标识特征数据、不同工况特征数据、不同运行状态特征数据条件下对应工业设备的设备工作状态数据；设备工作状态数据包括设备的机械系统工作状态数据、电气系统工作状态数据和软件系统工作状态数据；S32、采用数据识别算法分别将所述工业设备标识特征数据A、所述工业设备工况特征数据A′、所述工业设备运行状态特征均值数据与所述工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B中工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn按照工业设备的标识特征、工况特征、运行状态特征参数匹配出对应的工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn，所述数据识别算法匹配所述工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn的具体操作步骤如下：S321、初始化参数，更新设备工作状态识别乌鸦种群的数量,最大迭代次数,飞行距离Γ；S322、初始化设备工作状态识别乌鸦个体在工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B搜索空间中的初始位置和记忆，N只设备工作状态识别乌鸦个体随机分布在一个多维搜索空间，即N只设备工作状态识别乌鸦个体随机分布空间维度为β的工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B搜索空间中；在首次迭代中，假设设备工作状态识别乌鸦个体把食物隐藏在初始位置；即首次迭代中，假设设备工作状态识别乌鸦个体把食物隐藏在工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B搜索空间中的初始位置；S323、计算每只设备工作状态识别乌鸦个体适应度值，即计算所述工业设备标识特征数据A、所述工业设备工况特征数据A′、所述工业设备运行状态特征均值数据与工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B中工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn的初始位置的适应度值；S324、更新设备工作状态识别乌鸦个体在工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B搜索空间中的位置；S325、判断新位置的可行性，判断每只设备工作状态识别乌鸦个体的新位置的可行性，如果设备工作状态识别乌鸦个体的新位置是可行的，设备工作状态识别乌鸦个体则会更新它的位置，即在工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B中搜索出与所述工业设备标识特征数据A、所述工业设备工况特征数据A′、所述工业设备运行状态特征均值数据相匹配的工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn，设备工作状态识别乌鸦个体则更新到匹配成功的工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn的位置；否则，设备工作状态识别乌鸦个体停留在当前位置，不会移动到新的位置；S326、评估新位置的适应度值，计算每只设备工作状态识别乌鸦个体新位置的适应度值，计算所述工业设备标识特征数据A、所述工业设备工况特征数据A′、所述工业设备运行状态特征均值数据与工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B中工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn在新位置的适应度值；S327、更新记忆，如果设备工作状态识别乌鸦的新位置的适应度值大于记忆中初始位置的适应度函数值，设备工作状态识别乌鸦就通过新的位置更新它的记忆，即在工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据集合B中搜索出与所述工业设备标识特征数据A、所述工业设备工况特征数据A′、所述工业设备运行状态特征均值数据适应度数值最大的工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn；S328、当满足最大迭代次数时，输出工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn；S33、将S328步骤输出的所述工业设备不同标识特征、工况特征、运行状态特征对应设备工作状态数据bn标识生成工业设备实时设备工作状态数据S4、采用数据搜索算法将所述工业设备实时设备工作状态数据与工业设备故障状态特征关键词数据进行工业设备的故障状态特征关键词匹配，依据工业设备的故障状态特征关键词匹配结果，生成工业设备故障状态分析结果数据，所述S4包括以下步骤：S41、建立工业设备故障状态特征关键词数据集合C＝c1,…,cu,…,cχ，u＝1,2,3,…,χ；其中cu表示第u个工业设备故障状态特征关键词数据，χ表示工业设备故障状态特征关键词数据数量的最大值；所述工业设备故障状态特征关键词数据表示机械部件异常声音、机械部件异常振动、管道断裂、气缸损坏、机械部件磨损、电气设备保险丝断裂、电气设备断路器烧坏、电路断路、电路短路、软件系统死机和软件系统程序崩溃；S42、采用深度优先算法将所述工业设备实时设备工作状态数据与所述工业设备故障状态特征关键词数据集合C中工业设备故障状态特征关键词数据cu进行工业设备的故障状态特征关键词匹配，依据工业设备的故障状态特征关键词匹配结果，生成工业设备故障状态分析结果数据Cjieguo；当与cu按照工业设备的故障状态特征关键词匹配成功，表示工业设备存在故障，则输出工业设备故障状态分析结果数据Cjieguo为存在故障；当与cu按照工业设备的故障状态特征关键词未匹配成功，表示工业设备不存在故障，则输出工业设备故障状态分析结果数据Cjieguo为不存在故障，此时结束本次工业设备的故障诊断作业；S5、当所述工业设备故障状态分析结果数据为存在故障时，采用数据搜索算法将所述工业设备实时设备工作状态数据与工业设备故障类型关键词数据进行工业设备的故障类型关键词匹配，分析出所述工业设备实时设备工作状态数据对应的工业设备故障类型关键词数据，并构建出工业设备具体故障类型关键词数据，所述S5包括以下步骤：S51、建立工业设备故障类型关键词数据集合D＝[D1]机械,[D2]电气,[D3]软件系统，其中[D1]机械表示机械故障对应的工业设备故障类型关键词数据，D1表示机械故障对应的工业设备机械故障类型关键词数据集合；[D2]电气表示电气故障对应的工业设备故障类型关键词数据，D2表示电气故障对应的工业设备电气故障类型关键词数据集合；[D3]软件系统表示软件系统故障对应的工业设备故障类型关键词数据，D3表示软件系统故障对应的工业设备软件系统故障类型关键词数据集合；所述工业设备机械故障类型关键词数据包括机械部件异常声音、机械部件异常振动、机械部件断裂、机械部件磨损、气缸损坏和管道泄漏；所述工业设备电气故障类型关键词数据包括电气设备保险丝断裂、电气设备断路器烧坏、电路断路、电路短路和线路老化；所述工业设备软件系统故障类型关键词数据包括软件系统死机、软件系统程序崩溃和软件系统病毒破坏；S52、当所述工业设备故障状态分析结果数据Cjieguo为存在故障时，采用深度优先算法将所述工业设备实时设备工作状态数据与工业设备故障类型关键词数据集合D中工业设备故障类型关键词数据[D1]机械、[D2]电气、[D3]软件系统对应的工业设备机械故障类型关键词数据集合D1、工业设备电气故障类型关键词数据集合D2、工业设备软件系统故障类型关键词数据集合D3进行工业设备的故障类型关键词匹配，分析出所述工业设备实时设备工作状态数据Cjieguo对应的工业设备故障类型关键词数据，并构建出工业设备具体故障类型关键词数据Djuti；当与D1进行工业设备的故障类型关键词匹配成功，表示工业设备故障类型为机械故障；工业设备具体故障类型关键词数据Djuti为机械故障；当与D2进行工业设备的故障类型关键词匹配成功，表示工业设备故障类型为电气故障；工业设备具体故障类型关键词数据Djuti为电气故障；当与D3进行工业设备的故障类型关键词匹配成功，表示工业设备故障类型为软件系统故障；工业设备具体故障类型关键词数据Djuti为软件系统故障；S6、依据所述工业设备具体故障类型关键词数据与工业设备不同故障类型处理部门通讯数据按照工业设备的故障类型关键词匹配，分析出所述工业设备具体故障类型关键词数据对应的工业设备不同故障类型处理部门通讯数据，并构建出工业设备具体故障类型处理部门通讯数据，所述S6包括以下步骤：S61、建立工业设备不同故障类型处理部门通讯数据集合E＝e1,e2,e3，其中e1表示工业设备发生机械故障类型对应的工业设备不同故障类型处理部门通讯数据，e2表示工业设备发生电气故障类型对应的工业设备不同故障类型处理部门通讯数据，e3表示工业设备发生软件系统故障类型对应的工业设备不同故障类型处理部门通讯数据；所述工业设备不同故障类型处理部门通讯数据包括微信、固定电话、电子邮件、短信、QQ中任意一种；S62、采用统一代价搜索算法所述工业设备具体故障类型关键词数据Djuti与工业设备不同故障类型处理部门通讯数据集合E中工业设备不同故障类型处理部门通讯数据按照工业设备的故障类型关键词匹配，分析出所述工业设备具体故障类型关键词数据Djuti对应的工业设备不同故障类型处理部门通讯数据，将所述工业设备不同故障类型处理部门通讯数据标识生成工业设备具体故障类型处理部门通讯数据ejuti；S7、依据所述工业设备具体故障类型处理部门通讯数据将所述工业设备实时设备工作状态数据和所述工业设备具体故障类型关键词数据推送到具体的工业设备故障处理部门执行工业设备的故障处理作业，所述S7包括以下步骤：S71、依据所述工业设备具体故障类型处理部门通讯数据ejuti通知具体的工业设备故障处理部门；S72、将所述工业设备实时设备工作状态数据和所述工业设备具体故障类型关键词数据Djuti通过物联网通信推送到具体的工业设备故障处理部门执行工业设备的故障处理作业。

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