本发明涉工业自动化控制，尤其是涉及一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法。
背景技术：
1、纸箱输送设备是自动化生产线和物流仓储系统中不可或缺的关键组成部分，其主要功能是实现纸箱等物料的连续、高效、稳定的传输。在现代工业和智能制造的背景下，这类设备通常集成于复杂的柔性制造系统之中，其运行状态的可靠性直接关系到整个生产或物流环节的效率与成本。因此，对纸箱输送设备进行实时的运行状态监测与故障预警，是保障产线平稳运行、实现预测性维护的重要技术支撑。
2、现有的纸箱输送设备状态监测方法，多依赖于单一的物理量检测，例如仅通过安装振动传感器来监测轴承、电机等关键部件的机械振动情况，或者通过监测驱动电机的电流来判断负载是否异常。部分系统虽然也会同时采集多种信号，但在数据处理层面通常是将这些信号独立分析，未能实现深度的信息融合。当检测到某个指标超过预设阈值时，系统便发出报警，需要维护人员凭借个人经验来判断故障的具体原因和位置。
3、上述现有技术在实际应用中存在明显不足。首先，单一信号监测对复杂故障的识别能力有限，很多故障的早期征兆是多种物理量耦合作用的结果，单一信号难以有效捕捉。其次，独立的信号分析方法忽略了不同物理现象之间的内在关联，容易产生误报或漏报，并且在定位故障源头时精度不高，常常只能给出一个模糊的故障区域。此外，传统的报警方式仅能告知设备出现异常，无法提供具体的故障诊断结论和维修指导，极度依赖维护人员的专业技能和经验，导致排故效率低下，增加了非计划停机时间。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本发明提供了一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，采用多源数据融合与智能诊断算法，结合动态健康档案，能够实现设备异常的精准定位，提升设备可靠性与维护效率。
2、上述目标可以通过如下方案实现：
3、一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，包括采集振动频谱、电流纹波波动率、设备运行参数、振动波传导时序、激光扫描；生成振动电流复合传感数据及纸箱形变特征；建立设备动态健康档案；对复合传感数据和健康档案进行异常分离得一级诊断结果；基于该结果融合振动波时序与形变特征执行故障溯源，输出二级定位信息；根据定位信息生成维护决策指令，输出含故障部件标识及维护措施的预警。
4、可选地，所述基于所述振动频谱数据、电流纹波波动率数据，生成复合传感数据包括：对所述振动频谱数据和所述电流纹波波动率数据进行时域对齐处理，生成时域同步特征向量；提取所述时域同步特征向量中的能量梯度变化特征，生成复合传感数据。
5、可选地，所述对所述振动频谱数据和所述电流纹波波动率数据进行时域对齐处理，生成时域同步特征向量包括：基于所述振动频谱数据，得到时域振动序列；对所述电流纹波波动率数据进行时域波形归一化处理，得到电流波动时序；对所述时域振动序列和所述电流波动时序进行时域对齐处理，生成时域同步特征向量。
6、可选地，所述故障溯源分析包括：获取振动传感器的传导阈值和振动峰值时序数据；基于所述振动峰值时序数据，计算得到传播延迟第一差值；当所述传播延迟第一差值超过所述传导阈值时，定位电机轴承失效。
7、可选地，所述基于所述激光扫描数据，生成纸箱形变特征包括：对所述激光扫描数据进行动态位移补偿与几何轮廓提取，得到校准后的三维棱边坐标集；对所述三维棱边坐标集进行形变物理量解耦计算，生成纸箱形变特征。
8、可选地，所述建立设备动态健康档案包括：获取所述设备运行参数中的电流谐波幅值比数据；对所述电流谐波幅值比数据进行监测，得到时变退化偏移量；基于所述时变退化偏移量，建立设备动态健康档案。
9、可选地，所述根据所述二级定位信息，生成维护决策指令包括：对二级定位信息进行故障拓扑建模，得到故障定位拓扑图；对所述故障定位拓扑图进行维护策略匹配与优化，生成维护决策指令。
10、可选地，所述基于所述维护决策指令，输出包含故障部件标识与维护措施的预警信号包括：解析所述维护决策指令，得到故障部件维护措施的优化策略参数；对所述故障部件维护措施的优化策略参数进行自适应信号封装处理，输出包含故障部件标识与维护措施的预警信号。
11、可选地，所述对所述故障定位拓扑图进行维护策略匹配与优化，生成维护决策指令包括：对所述故障定位拓扑图进行节点关联度分析与维护路径权重计算，得到路径权重矩阵；基于所述路径权重矩阵进行动态策略匹配与可维护性指数优化，生成维护决策指令。
12、基于相同的发明构思，本发明还提供了一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警系统，所述系统包括：多源信号采集模块，用于获取振动频谱数据、电流纹波波动率数据、设备运行参数、振动波传导时序数据和激光扫描数据；复合传感生成模块，用于基于所述振动频谱数据、电流纹波波动率数据，生成复合传感数据；形变特征提取模块，用于基于所述激光扫描数据，生成纸箱形变特征；健康档案建模模块，用于基于所述设备运行参数，建立设备动态健康档案；异常诊断模块，用于对所述复合传感数据与所述设备动态健康档案进行异常分离处理，生成一级诊断结果；故障溯源模块，用于基于所述一级诊断结果，对所述振动波传导时序数据和所述纸箱形变特征进行故障溯源分析，生成二级定位信息；维护决策模块，用于根据所述二级定位信息，生成维护决策指令；预警输出模块，用于基于所述维护决策指令，输出包含故障部件标识与维护措施的预警信号。
13、与现有技术相比，本发明具有如下优点：
14、本发明通过融合振动频谱数据与电流纹波波动率数据生成复合传感数据，实现了从机械与电气两个维度对设备状态的协同监测。这种多物理量融合的方式能够捕捉到单一信号难以发现的早期故障征兆，例如由电气系统异常引发的机械振动，从而提高了故障诊断的灵敏度和前瞻性，能够在故障发生初期便进行有效预警。
15、本发明创新性地引入了振动波传导时序数据和纸箱形变特征进行故障溯源分析。通过测量振动信号在设备关键部件间的传播延迟，结合激光扫描对输送物料本身形变模式的分析，实现了对故障源头的双重验证和精确定位。该方法能够清晰地区分不同部件的故障，如电机轴承失效和张紧轮螺栓松动，提升了故障诊断的准确性和可靠性。
16、本发明建立了一套从故障定位到维护决策的完整智能流程。在精确定位故障后，系统能自动进行故障拓扑建模和维护策略优化，生成包含具体故障部件标识与优化维护措施的维护决策指令。这使得预警信息不再是简单的报警信号，而是转变为可直接执行的智能化维修方案，提升了维护工作的效率，缩短了设备停机时间。
17、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
1.一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述基于所述振动频谱数据、电流纹波波动率数据，生成复合传感数据包括：
3.根据权利要求2所述的一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述对所述振动频谱数据和所述电流纹波波动率数据进行时域对齐处理，生成时域同步特征向量包括：
4.根据权利要求1所述的一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述故障溯源分析包括：
5.根据权利要求1所述的一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述基于所述激光扫描数据，生成纸箱形变特征包括：
6.根据权利要求1所述的一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述建立设备动态健康档案包括：
7.根据权利要求1所述的一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述根据所述二级定位信息，生成维护决策指令包括：
8.根据权利要求1所述的一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述基于所述维护决策指令，输出包含故障部件标识与维护措施的预警信号包括：
9.根据权利要求7所述的一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述对所述故障定位拓扑图进行维护策略匹配与优化，生成维护决策指令包括：
10.一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警系统，应用于如权利要求1-9中任一项所述的一种纸箱输送设备运行状态自诊断与预警方法，其特征在于，所述系统包括：