基于激光焊机的健康度计算方法与流程

本发明涉及设备状态监测和故障检测，尤其涉及一种基于激光焊机的健康度计算方法。

背景技术：

1、激光焊机是利用高能量的激光脉冲对材料进行微小区域内的局部加热，激光辐射的能量通过热传导向材料的内部扩散，将材料熔化后形成特定熔池，可实现点焊、对接焊、叠焊、密封焊等，广泛应用于各类焊接产线。如冶金企业激光焊机装备于酸轧、热镀锌等主要及重要的作业线，激光焊机状态将直接关系到这些主重要作业线生产的顺行。

2、激光焊机作为集激光、机、电、液、仪及自动化为一体的设备，日常维护工作量大，故障排查技术难度大，很多故障隐患及征兆通过日常检查难于发现，导致激光焊机状态难于把控；由于多个专业交叉影响，故障排查较为困难。

3、目前，焊机专业厂商着重考虑焊机设备的制造和节能及设备自动化，对于焊机设备的状态监控和智能诊断方面缺乏研究。现阶段仅仅在人机界面上实时进行一些简单的故障报警，维护人员无法判断激光焊机到底处于怎样的健康状态，只有故障出现时才会进行处理，费时费力，同时还影响机组的生产节奏。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种基于激光焊机的健康度计算方法，本计算方法基于激光焊机的运行数据进行算法建模，量化呈现激光焊机各关键数据项的健康度，达到对激光焊机关键部位的实时监控、持续追踪的目的，为激光焊机的维护检修提供数据分析基础，确保激光焊机正常、可靠运行。

2、为解决上述技术问题，本发明基于激光焊机的健康度计算方法包括如下步骤：

3、步骤一、采集激光焊机的焊机本体、激光源高频柜、涡轮风机变频器、激光源谐振腔、预加热装置、退火装置正常运行的历史数据，设定激光焊机负载为激光功率≥8000瓦,从历史数据中筛选出在设定激光焊机负载下激光焊机正常运行的数据作为特征提取数据集；

4、步骤二、采用qqnorm和shapiro.test工具判断数据集中各个数据项的正态性，并将各个数据项划分为正态型数据项或非正态型数据项；

5、步骤三、分别计算数据集中各数据项历史数据的均值和标准差s1,s2,...,si，其中i为数据项的项数；

6、步骤四、画出数据集中各数据项的分布图，依据判断设备状态的经验阈值和标准差si，选定每数据项的合理波动范围,记为r1,r2,...,ri，其中，ri＝n×sin＝1,2,3；

7、步骤五、采集激光焊机的焊机本体、激光源高频柜、涡轮风机变频器、激光源谐振腔、预加热装置、退火装置的实时运行数据流，依据设定的激光功率进行设备运行状态判断，储存设定激光功率负载下的数据作为待分析数据；

8、步骤六、每半小时提取待分析数据，若待分析数据中激光焊机的运行次数≥10次，进行健康度计算，计算规则如下：

9、若待分析数据项为正态型数据项，采用z统计量计算公式，依据ri计算出z统计量的值，根据正态分布的累计概率密度函数，算出数据项落入正常范围的概率，即为健康度h；

10、若待分析数据项为非正态型数据项，使用阶梯函数计算，若数据项在范围内，则令健康度h＝95，若否，则依据数据项的偏离程度进行减分处理，得出健康度h；

11、步骤七、通过各数据项健康度h计算激光焊机设备健康度和区域总健康度，根据数据项的重要程度设置权重w，权重设置规则为越重要的数据项，对应的权重w越高，且满足：其中，equ为激光焊机的部件设备，dataitem为每个部件设备下对应的数据项；

12、激光焊机设备健康度hequ及区域总健康度harea计算规则如下：

13、

14、

15、其中，hdataitem为部件设备下对应的数据项健康度。

16、进一步，所述采集激光焊机的焊机本体、激光源高频柜、涡轮风机变频器、激光源谐振腔、预加热装置、退火装置正常运行的历史数据的期限是3～6个月。

17、进一步，计算得到的激光焊机设备健康度hequ及区域总健康度harea通过kafka分布式发布订阅消息系统上传至后台智能维护平台，进行实时健康度监控，以及历史健康度变化的展示。

18、由于本发明基于激光焊机的健康度计算方法采用了上述技术方案，即本方法采集激光焊机各部件设备正常运行的历史数据，从历史数据中筛选出在设定激光焊机负载下激光焊机正常运行的数据作为特征提取数据集；数据集中各个数据项划分为正态型数据项或非正态型数据项；计算数据集中各数据项历史数据的均值和标准差，选定每数据项的合理波动范围，间隔采集激光焊机各部件设备实时运行数据流，储存设定激光功率负载下的数据作为待分析数据；依据待分析数据计算各数据项健康度，由各数据项健康度计算得到激光焊机设备健康度及区域总健康度。本计算方法基于激光焊机的运行数据进行算法建模，量化呈现激光焊机各关键数据项的健康度，达到对激光焊机关键部位的实时监控、持续追踪的目的，为激光焊机的维护检修提供数据分析基础，确保激光焊机正常、可靠运行。

技术特征：

1.一种基于激光焊机的健康度计算方法，其特征在于本计算方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于激光焊机的健康度计算方法，其特征在于：所述采集激光焊机的焊机本体、激光源高频柜、涡轮风机变频器、激光源谐振腔、预加热装置、退火装置正常运行的历史数据的期限是3～6个月。

3.根据权利要求1所述的基于激光焊机的健康度计算方法，其特征在于：计算得到的激光焊机设备健康度hequ及区域总健康度harea通过kafka分布式发布订阅消息系统上传至后台智能维护平台，进行实时健康度监控，以及历史健康度变化的展示。

技术总结
本发明公开了一种基于激光焊机的健康度计算方法，本方法采集激光焊机各部件设备正常运行的历史数据，从历史数据中筛选出在设定激光焊机负载下激光焊机正常运行的数据作为特征提取数据集；数据集中各个数据项划分为正态型数据项或非正态型数据项；计算数据集中各数据项历史数据的均值和标准差，选定每数据项的合理波动范围，间隔采集激光焊机各部件设备实时运行数据流，储存设定激光功率负载下的数据作为待分析数据；依据待分析数据计算各数据项健康度，由各数据项健康度计算得到激光焊机设备健康度及区域总健康度。本计算方法基于激光焊机的运行数据进行算法建模，为激光焊机的维护检修提供数据分析基础，确保激光焊机正常、可靠运行。

技术研发人员：周宜凡,范中明
受保护的技术使用者：宝武装备智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13