一种基于温湿度传感器的故障检测方法及系统与流程

本发明涉及故障检测领域，具体涉及一种基于温湿度传感器的故障检测方法及系统。

背景技术：

1、温湿度数据信息是与工业生产和科学研究密切相关的重要数据信息之一，尤其是对制药设备的重要性，药物制备时对设备内部的温湿度控制十分关键，否则，可能会改变药效，一当温湿控制出现故障，将会带来很大损失，因此，需要对制药设备的温湿控制组件进行故障检测，避免造成损失。

2、现有的制药设备内部温湿控制组件都是通过维护人员定时进行检测，确保工作时正常，但是，制药设备工作过程中温湿控制组件也可能出现故障，若不能及时发现故障进行止损，也会带来很大损失，因此，需要一种基于温湿度传感器的故障检测方法及系统，在设备工作时实时检测是否出现故障，基于温湿度传感器进行故障检测时，设备内部有些地方检测到的温湿度无法达到预警的阈值，但是又很接近阈值，且保持了一段时间，这些地方的温湿控制组件已经出现了潜在故障，但因为没达到阈值，无法及时预警，导致错过最佳预警时机，同样会为后续生产带来损失。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于温湿度传感器的故障检测方法及系统，解决上述提到的问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种基于温湿度传感器的故障检测方法，所述方法包括如下步骤：

4、步骤s0、对设备内部温湿度传感器进行自检，确定所有传感器是否能正常工作，若能正常工作，则进入步骤s1；

5、步骤s1、通过温湿度传感器实时获取设备内部所有温湿度传感器的数值ti和hi，其中，i＝1、2、3…n，n为温湿度传感器数量；

6、步骤s2、根据温湿度传感器实时获取设备内部所有温湿度传感器的数值ti和hi获取设备实时故障系数f；

7、步骤s3、通过实时故障系数判断设备当前是否出现故障，若未出现故障则进入步骤s4；

8、步骤s4、通过温湿度传感器获取设备内部历史时间段内所有温度随时间变化曲线ti(t)和历史时间段内所有湿度随时间变化曲线hi(t)；

9、步骤s5、根据历史时间段内平均温度随时间变化曲线t(t)和历史时间段内平均湿度随时间变化曲线h(t)获取设备潜在故障系数pf；

10、步骤s6、通过设备潜在故障系数判断设备是否会出现潜在故障。

11、作为本发明方案的进一步描述，所述步骤s0的具体过程包括：

12、步骤s01、通过温湿度传感器获取设备自检时设备内部所有温湿度传感器的数值和其中，i＝1、2、3…n，n为温湿度传感器数量；

13、步骤s02、通过公式和公式分别计算出设备自检时的温度标准差和湿度标准差其中，和分别为自检时温度平均值和湿度平均值；

14、步骤s03、分别将和与设定的阈值进行比较，若或大于设定阈值，则判断温度传感器当中或者湿度传感器当中存在不能正常工作的传感器，进行预警并进入步骤s04；

15、步骤s04、通过公式和公式分别计算设备自检时所有温度传感器的偏差值和所有湿度传感器的偏差值

16、步骤s05、分别将所有温度传感器的偏差值和所有湿度传感器的偏差值与设定的阈值进行比较，若大于设定阈值，则判断该温度传感器或湿度传感不能正常工作；

17、步骤s06、替换不能正常工作的温湿度传感器，并进入步骤s1。

18、作为本发明方案的进一步描述，所述步骤s2的具体过程包括：

19、通过公式计算设备实时故障系数f；

20、式中，和分别为实时平均温度和实时平均湿度，α为温度补偿系数，β为湿度补偿系数，t0和h0分别为设定工作温度和湿度。

21、作为本发明方案的进一步描述，所述步骤s3的具体过程包括：

22、将得到的设备实时故障系数f与预设故障系数阈值fth比较；

23、若故障系数f大于故障系数阈值fth，则说明设备出现故障，并进行预警，否则，说明设备未出现故障，并进入步骤s4。

24、作为本发明方案的进一步描述，所述步骤s5的具体过程包括：

25、通过公式计算设备潜在故障系数pf；

26、式中，t1为初始时间点，t2为检测时间点，t0i(t)为历史时间段内所有温度随时间标准变化曲线，h0i(t)为历史时间段内所有湿度随时间标准变化曲线，和ω分别是温度随时间变化曲线面积补偿系数和湿度随时间变化曲线面积补偿系数。

27、作为本发明方案的进一步描述，所述步骤s6的具体过程包括：

28、将获得的设备潜在故障系数pf与预设潜在故障系数阈值pfth比较；

29、若潜在故障系数pf大于潜在故障系数阈值pfth，则说明设备出现潜在故障，并进行预警，否则，说明设备未出现潜在故障。

30、一种基于温湿度传感器的故障检测系统，所述系统包括：温湿度采集模块、自检模块、故障检测模块和潜在故障检测模块；

31、所述温湿度采集模块，包括多个温湿度采集传感器，用于采集设备内部各个区域的温度和湿度；

32、所述自检模块，用于对设备自检时温湿度采集模块采集的数据进行分析，判断是否出现不能正常工作的传感器；

33、所述故障检测模块，用于对设备工作时温湿度采集模块采集的实时数据进行分析，判断设备当前时刻是否出现故障；

34、所述潜在故障检测模块，用于对设备工作历史时间段内温湿度采集模块采集的实时数据进行分析，判断设备是否出现潜在故障。

35、作为本发明方案的进一步描述，所述温湿度采集模块包括多个温湿度采集传感器，采用全防脱自锁结构均匀的固定分布在设备内部各个区域。

36、有益效果：

37、1、本发明在设备使用前对系统的采集装置进行自检，在自检模式中获取设备自检时设备内部所有温湿度传感器的数值和然后通过计算出设备自检时的温度标准差和湿度标准差并将标准差与设定的阈值进行比较，若或大于设定阈值，则判断温度传感器当中或者湿度传感器当中存在不能正常工作的传感器，然后，计算计算设备自检时所有温度传感器的偏差值和所有湿度传感器的偏差值并根据偏差值筛选出不能正常工作的传感器，避免自检时受到外界条件干扰和传感器位置影响，产生误判。

38、2、本发明在设备工作时实时采集温湿度参数，并对这些参数进行分析，通过公式计算设备实时故障系数f，并将得到的设备实时故障系数f与预设故障系数阈值fth比较；若故障系数f大于故障系数阈值fth，则说明设备出现故障，并进行预警，否则，说明设备未出现故障，在设备工作时实时检测设备是否出现故障，避免预警不及时带来损失，同时通过对参数综合分析，分别计算实时平均温度和实时平均湿度与设定温度和设定湿度之间的差别，对设备内部所有传感器一致性状况进行判断，来减少误预警的发生。

39、3、本发明采集设备工作历史时间段内温湿度数据，然后拟合曲线，根据式子计算所有温度随时间变化曲线与x轴围成的面积的均值，根据式子计算所有湿度随时间变化曲线与x轴围成的面积的均值，并计算与设定的阈值曲线与x轴围成的面积的均值之间的差值，根据差值来判断设备是否出现潜在故障，提前进行故障预警，降低损失。

40、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。