一种烟草生产自动化控制系统的制作方法

本发明涉及数据分析，尤其涉及一种烟草生产自动化控制系统。

背景技术：

1、数据分析技术是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，加以详细研究和概括总结，提取有价值的信息，并形成有效的分析结论，从而影响业务决策的过程。

2、随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，烟草制造领域也在稳步发展。然而，烟草生产管理中，仍存在以下问题：环境参数监测不全面或滞后，烟草生产车间环境复杂，包括温度、湿度等多个参数，若监测不全面或数据更新滞后，可能影响产品质量和生产效率，同时传统的生产车间监测往往忽视了对环境的监测；数据孤岛与信息共享不足，烟草生产中的各个系统或设备的数据不共享，数据难以在不同系统之间流通和共享，形成了数据孤岛，不仅限制了数据的利用价值，还增加了数据处理的复杂性和成本；异常处理响应慢，在发现异常后，若处理流程繁琐或响应速度慢，将延长生产中断时间，增加损失。为此，本发明提出了一种烟草生产自动化控制系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决背景技术中的问题，而提出的一种烟草生产自动化控制系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种烟草生产自动化控制系统，包括：生产数据监测模块、异常分析判别模块以及智能生产调控中心；

4、生产数据监测模块用于对烟草生产车间的生产环境和生产设备数据进行实时监测；其中，生产数据监测模块包括生产环境监测单元和生产设备监测单元；

5、异常分析判别模块用于接收来自生产数据监测模块的数据，通过计算分析烟草生产车间的环境变化趋势和设备健康状况，判断是否处于正常状态；其中，异常分析判别模块包括环境状态判定单元和设备状况判定单元；

6、智能生产调控中心用于对烟草生产车间的异常进行调控处理。

7、需要说明的是，本发明实施例中一种烟草生产自动化控制系统的应用对象可以为烟草制造领域中的烟草生产管理，可以用于监测生产环境和生产设备等多方面的状态，具体的可以为通过数据分析技术对采集到的环境参数数据和设备参数数据进行全面分析和精准评估，以实现对烟草生产流程的实时监控和及时调控，通过生产数据监测模块的实时监测数据、异常分析判别模块的量化分析与异常判别、以及智能生产调控中心的异常调整处理等多个环节，形成了一个高度集成、智能化的生产管控系统，使得该系统能够显著提升生产效率，确保了产品质量的稳定性和一致性；同时，该系统还促进了资源的优化配置，满足了对高效、高质量烟草生产的需求，对于优化生产流程、降低维护成本等方面都具有重要意义；其中，本发明涉及的环境参数和设备参数仅为简单列举，实际场景中还包括空气质量监测、设备压力和温度监测等。

8、进一步的，生产环境监测单元用于实时监测烟草生产车间的环境参数的过程包括：

9、明确烟草生产过程需要监测的环境参数，包括温度、湿度以及光照强度；

10、在烟草生产车间部署环境传感器组件，确保全面覆盖并准确反映生产环境状况；

11、环境传感器组件按照预设的采样频率，实时采集环境参数数据，即温度、湿度以及光照强度，并记录下采样时间点τs；其中，s表示采样时间点的编号，且s＝1,2,...,l，l表示采样次数；

12、针对每个设定的采样时间点τs，使用环境传感器组件读取温度值、湿度值以及光照强度值；

13、可理解的是，监测光照强度目的是利用合理的照明设计提高工作人员的效率和舒适度，合适的光照强度对于车间内工作人员的操作以及部分需要光照辅助的生产环节(如某检测或质量控制步骤)是必要的；烟草生产车间的环境参数是一个综合的体系，本发明主要列举了烟草生产车间环境的温度、湿度以及光照强度参数，实际生产环境还需考虑空气质量、通风状况等多个方面；这些参数的合理控制和监测对于保障生产安全、提高产品质量和工作效率具有重要意义；

14、对采集到的环境参数数据进行时间聚合：

15、

16、式中，表示经过时间聚合后的每小时的平均温度值、平均湿度值或平均光照强度值；x表示环境参数的类别索引下标，且1、2、3分别指代温度、湿度以及光照强度；lh表示h小时内的采样次数；h表示小时数。

17、进一步的，生产设备监测单元用于实时监测烟草生产车间的设备参数的过程包括：

18、确定烟草生产过程中不可或缺的设备监控要素，涵盖设备电流、设备电压及设备转速的监测；

19、在每台生产设备上安装设备传感器组件，以实时获取设备的运行参数，即设备电流、设备电压及设备转速的数据；

20、按照预设的采样频率，实时从生产环境监测单元中同步收集生产设备参数，并记录下每次采样的时间点τs和对应的设备编号j；其中，设备编号j用于区分不同的生产设备，且j＝1,2,...,c，c表示生产设备数量；

21、对于每台设备j，在每个采样时间点τs，从设备传感器组件读取电流值、电压值及转速值数据；

22、对采集到的生产设备参数数据进行最小-最大标准化，将其缩放到[0,1]区间内：

23、

25、进一步的，环境状态判定单元用于根据时间聚合后的环境参数数据，使用时间序列分析方法剖析环境参数的变化趋势的过程包括：

26、基于生产环境监测单元所提供的每小时环境参数平均值数据，构建环境参数的时间序列；其中，每小时环境参数平均值表示每小时的平均温度值、平均湿度值以及平均光照强度值；每个时间序列都包括时间戳和对应时间点上的测量数值；

27、将每小时环境参数平均值数据进行加权操作，得到加权后的时间序列数据ep，ep＝(t,h,l)；其中：

28、平均温度序列为ti＝{t1,t2,...,tn}，

29、平均湿度序列为hi＝{h1,h2,...,hn}，

30、平均光照强度序列为li＝{l1,l2,...,ln}，

31、n表示时间序列长度；

32、对时间序列数据ep进行平滑处理：

33、

34、式中，epsmooth(t)表示经过平滑处理后的值；t表示平滑处理后的结果时间序列中的一个时间点，即正在处理(或计算平滑值)的特定时间点；i是一个循环变量，表示平滑处理前的时间点，用于在计算epsmooth(t)的过程中遍历从t-k+1到t的连续k个数据点，这些数据点是加权后的时间序列ep中的点；k表示平滑窗口的大小，即用于计算平均值的连续数据点的个数；表示对累加结果进行平均化处理的系数；epi表示第i个加权后的时间序列；表示从t-k+1到t的连续k个数据点epi的总和；

35、可理解的是，时间序列的平滑处理通过使用移动平均法来减少数据的随机波动，增强时间序列的趋势性和周期性特征，使得后续的分析更加准确和稳定；移动平均法的基本思想是用连续k个数据点的平均值代替中间的数据点，从而达到平滑时间序列的效果；

36、基于平滑处理后的时间序列，进行趋势分析：

37、

38、

39、

40、式中，表示时间序列中的第i个环境参数观测值，即趋势分析指标值；ti表示第i个平滑处理后的时间点；m表示斜率，即环境参数随时间变化的速率，若m＞0，则环境参数的数值随时间增加，若m＜0，则环境参数的数值随时间减少，若m＝0，则环境参数的数值不随时间发生变化；b表示截距，即时间序列中的平均基线水平；εi表示误差项，即环境参数的实际观测值与设定的标准值之间的差异，且均值为0；

41、可理解的是，在计算趋势分析指标时，通过斜率和截距来捕捉和描述这些环境参数观测值随时间变化的总体趋势。

42、进一步的，环境状态判定单元用于判断环境状态是否处于正常范围内的过程包括：

43、设置环境阈值θ，用于识别所有时间序列中的异常点，从而判断环境状态是否处于正常范围内；

44、若则判定当前环境处于过热、过湿或过亮状态，并生成第一环境异常信号，若则判定当前环境处于过冷、过干或过暗状态，并生成第二环境异常信号，若接近但不超过θ±σ，则判定当前环境处于正常状态，并生成环境正常信号；其中，θ±σ表示θ的一个容忍范围或置信区间，σ表示误差项，定义了θ周围的可接受波动范围，用于评估环境状态是否正常。

45、进一步的，设备状况判定单元用于通过计算设备健康指数综合评估设备的健康状况的过程包括：

46、对经过标准化后的生产设备参数进一步分析，定义设备健康指数ei综合评估生产设备的健康状况；

47、提取经过标准化后的生产设备参数，即电压vr、电流ir以及转速rr；其中，设备健康指数表示式为：

48、

49、式中，wv表示电压的权重，用于反映电压在评估设备健康状态时的相对重要性，wi表示电流的权重，用于反映在评估设备健康状态时电流所占比重的一个量化指标，wr表示转速的权重，用于反映转速对设备健康状态评估的贡献程度，其中，wv+wi+wr＝1，以便在综合评估时能够正确地平衡各个参数的影响；α、β、γ分别表示电压、电流以及转速对应的调整因子，用于控制各参数对设备健康指数ei的非线性影响程度；分别表示电压、电流以及转速对应的sigmoid函数，为了在保持参数值在合理范围内(即0到1之间)的同时，允许对极端值进行更敏感的响应；

50、可理解的是，设备健康指数ei是一个综合指标，用于评估生产设备的健康状况；设备健康指数ei的值越高，代表设备的健康状况越好；反之，设备健康指数ei的值越低，则代表设备存在某种程度的故障或性能下降。

51、进一步的，设备状况判定单元用于判断是否存在生产设备故障或性能下降的现象的过程包括：

52、设置设备阈值(μ1,μ2)，且μ1＜μ2；

53、结合设备健康指数的计算结果进行比对分析；若ei＞μ2，则判定生产设备处于健康状态，并生成生产设备正常信号，若μ1≤ei≤μ2，则判定生产设备处于疑似不健康状态，需要进行维护或检查以保持最佳性能，若ei＜μ1，则判定生产设备处于极不健康状态，存在严重的故障或性能下降风险，并生成生产设备异常信号。

54、进一步的，智能生产调控中心对烟草生产车间的异常进行调整处理的过程包括：

55、智能生产调控中心接收生成的异常信号，包括第一环境异常信号、第二环境异常信号以及生产设备异常信号；

56、定义b(q)＝{e1(q),e2(q),m(q)}为时间q时接收到的异常信号集合，其中，e1(q)、e2(q)、m(q)分别表示第一环境异常信号集合、第二环境异常信号集合以及生产设备异常信号集合；每个类别的异常信号集合中的元素d(q)∈e1(q)、e2(q)、m(q)，d(q)表示拥有若干属性的向量，即附带异常类型、位置以及严重程度的属性；

57、设置一个分类映射f：uu→z；式中，uu表示u维实数空间；u表示信号向量的维度，且为正整数；z表示异常信号类别的集合；

58、通过应急处理函数输出异常处理的优先级：

59、

60、式中，ua表示优先级排序；u+表示输出的异常处理优先级；a表示针对异常处理的动作集合；

61、针对异常处理的优先级触发预警提示，并反馈维护人员进行现场操作；

62、可理解的是，通过接收到的多个异常信号，系统能够根据预设的规则或算法进行优先级排序，这些规则基于异常的严重程度、异常类型、异常位置等因素，根据异常的优先级，系统能够触发相应的预警提示，从而缩短异常处理时间，减少生产中断和损失；其中预警提示不仅通知相关人员，还包含足够的异常信息，以便维护人员能够迅速定位问题所在，并采取相应的措施进行现场操作，解决异常问题。

63、与现有的技术相比，本发明提供了一种烟草生产自动化控制系统及方法的优点在于：

64、1、本发明通过对烟草生产车间的环境参数进行采集和监测，利用时间聚合对采集到的环境参数数据进行处理分析，可以及时发现并调整潜在的不利因素，从而保障产品质量的稳定性和一致性；通过对烟草生产车间的设备参数进行采集和监测，并对采集到的生产设备参数数据进行参数标准化，标准化的设备参数有助于实现生产过程的自动化和智能化控制，减少人为因素的干扰，提高生产效率和生产精度；

65、2、本发明通过对时间聚合后的环境参数数据进行时间序列分析，可以揭示这些参数随时间变化的规律、趋势以及可能的周期性波动，根据预设的环境阈值，对比时间序列分析结果，判断生产车间环境是否处于正常范围内，以便后续预测未来一段时间内环境参数的可能变化，提前发现潜在问题并采取措施进行干预；通过根据参数标准化的生产设备参数计算设备健康指数综合评估设备的健康状况，能够全面反映设备的健康状况，避免单一参数评估的片面性，有助于减少因设备故障导致的生产中断和损失，从而提升生产效率；

66、3、本发明通过检测到的多个异常信号，系统能够根据预设的规则或算法进行优先级排序，这些规则基于异常的严重程度、异常类型、异常位置等因素，根据异常的优先级，系统能够触发相应的预警提示，从而缩短异常处理时间，减少生产中断和损失。

67、综上所述，本发明通过生产数据监测模块提供实时、准确的数据支持，异常分析判别模块通过计算分析判断生产环境和设备的正常状态，及时发现潜在问题，以及智能生产调控中心负责对异常情况进行调整处理，发明中的各个模块相互配合、协同工作，共同构成了烟草生产车间的智能化管控体系，提高了生产效率和稳定性，降低了生产成本和运营风险，为企业的可持续发展提供了有力保障，确保后续一种烟草生产自动化控制系统的高效稳定运行。

技术特征：

1.一种烟草生产自动化控制系统，其特征在于：包括生产数据监测模块、异常分析判别模块以及智能生产调控中心；

2.根据权利要求1所述的一种烟草生产自动化控制系统，其特征在于：生产环境监测单元用于实时监测烟草生产车间的环境参数的过程包括：

3.根据权利要求1所述的一种烟草生产自动化控制系统，其特征在于：生产设备监测单元用于实时监测烟草生产车间的设备参数的过程包括：

4.根据权利要求1所述的一种烟草生产自动化控制系统，其特征在于：环境状态判定单元用于根据时间聚合后的环境参数数据，使用时间序列分析方法剖析环境参数的变化趋势的过程包括：

5.根据权利要求1所述的一种烟草生产自动化控制系统，其特征在于：环境状态判定单元用于判断环境状态是否处于正常范围内的过程包括：

6.根据权利要求1所述的一种烟草生产自动化控制系统，其特征在于：设备状况判定单元用于通过计算设备健康指数综合评估设备的健康状况的过程包括：

7.根据权利要求1所述的一种烟草生产自动化控制系统，其特征在于：设备状况判定单元用于判断是否存在生产设备故障或性能下降的现象的过程包括：

8.根据权利要求1所述的一种烟草生产自动化控制系统，其特征在于：智能生产调控中心对烟草生产车间的异常进行调整处理的过程包括：

技术总结
本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种烟草生产自动化控制系统，包括生产数据监测模块、异常分析判别模块以及智能生产调控中心；通过对车间环境和设备进行采集和监测，并分别进行时间聚合和标准化处理，便于后续对环境变化趋势和设备性能进行深入分析；通过对时间聚合后的数据进行时间序列分析，有利于提前发现潜在问题；通过根据参数标准化后的数据计算评估设备的健康状况，有助于减少因设备故障导致的生产中断和损失；通过对烟草生产车间的异常进行调整处理，针对异常处理的优先级触发预警提示，以便维护人员立即采取措施。本发明用于解决当前烟草生产管理中的异常监测不足与调控响应慢的技术问题。

技术研发人员：闫旭东,赵客华,王磊,谢洪魁,张勇,汤斌
受保护的技术使用者：河南省烟草公司商丘市公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5

专利

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