本發(fā)明涉及空壓機(jī)診斷，具體為一種集成智能監(jiān)控與故障診斷的全自動(dòng)空壓機(jī)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)自動(dòng)化水平的不斷提升，空壓機(jī)作為工業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的核心設(shè)備，廣泛應(yīng)用于工廠生產(chǎn)線、礦山作業(yè)和汽車制造等場景，承擔(dān)著提供穩(wěn)定氣源的重要角色。然而，空壓機(jī)在長期運(yùn)行過程中，因環(huán)境因素、設(shè)備老化或操作不當(dāng)?shù)仍颍l繁出現(xiàn)故障。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，約40％的空壓機(jī)在使用3-5年后會(huì)出現(xiàn)不同程度的性能下降或故障問題，如氣壓不足、部件磨損或過熱等。這些故障不僅影響生產(chǎn)效率，甚至可能因未及時(shí)處理引發(fā)設(shè)備停機(jī)或安全隱患，如管道泄漏導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷。因此，開發(fā)一種高效、精準(zhǔn)的空壓機(jī)故障診斷與智能管理系統(tǒng)，對保障工業(yè)生產(chǎn)連續(xù)性、提升設(shè)備運(yùn)行安全性具有重要意義。

2、根據(jù)中國專利號(hào)為cn112529320a的一種空壓機(jī)集群智能診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括表示層、服務(wù)層以及數(shù)據(jù)訪問層，其中數(shù)據(jù)訪問層包含遠(yuǎn)程測控組件，服務(wù)層包含智能分析平臺(tái)，表示層包含監(jiān)控終端。智能分析平臺(tái)與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器連接，利用內(nèi)置的aiglor實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫對空壓機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示、匯總及加工；通過預(yù)設(shè)的故障診斷模型進(jìn)行故障診斷，根據(jù)預(yù)設(shè)的性能預(yù)測模型進(jìn)行性能預(yù)測，并依據(jù)預(yù)設(shè)的健康度模型計(jì)算健康指數(shù)以獲取空壓機(jī)的健康狀態(tài)，最終生成綜合監(jiān)視數(shù)據(jù)和監(jiān)視結(jié)果；監(jiān)控終端通過人機(jī)顯示界面展示這些數(shù)據(jù)和結(jié)果。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對空壓機(jī)集群的非現(xiàn)場監(jiān)視，能夠快速分析故障原因并預(yù)測未來運(yùn)行狀況。

3、盡管現(xiàn)有技術(shù)在一定程度上實(shí)現(xiàn)了空壓機(jī)集群的監(jiān)控與故障診斷，但仍存在諸多不足：

4、問題一，傳統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控模式下，數(shù)據(jù)采集依賴單一傳統(tǒng)傳感器，信息傳遞存在延遲，且缺乏對微觀結(jié)構(gòu)變化的感知，導(dǎo)致復(fù)雜故障的診斷精度不足，響應(yīng)效率較低。

5、問題二，現(xiàn)有系統(tǒng)僅提供故障分析結(jié)果，用戶需自行判斷維修方案，缺乏直觀的故障定位和具體的操作指導(dǎo)，增加了維修難度和時(shí)間成本。

6、問題三，預(yù)設(shè)模型的靜態(tài)特性限制了其對動(dòng)態(tài)工況和個(gè)性化故障的適應(yīng)能力，預(yù)測功能無法充分結(jié)合實(shí)時(shí)環(huán)境因素和用戶反饋，導(dǎo)致預(yù)測準(zhǔn)確率有限。

7、問題四，現(xiàn)有方法缺乏智能化的人機(jī)交互和可視化體驗(yàn)，用戶難以直觀了解故障位置與處理流程，尤其在多設(shè)備協(xié)同場景下，缺乏有效的設(shè)備聯(lián)動(dòng)支持，用戶面對故障時(shí)往往束手無策。

8、所以，需要一種集成智能監(jiān)控與故障診斷的全自動(dòng)空壓機(jī)系統(tǒng)來解決上述問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、解決的技術(shù)問題

2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種集成智能監(jiān)控與故障診斷的全自動(dòng)空壓機(jī)系統(tǒng)，解決了以上背景技術(shù)中的問題。

3、技術(shù)方案

4、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種集成智能監(jiān)控與故障診斷的全自動(dòng)空壓機(jī)系統(tǒng)，包括管理主系統(tǒng)，所述管理主系統(tǒng)包含ai智能交互模塊、ar可視化呈現(xiàn)模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊、智能診斷決策模塊、故障預(yù)測與預(yù)防模塊、用戶反饋學(xué)習(xí)模塊、設(shè)備聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)模塊和系統(tǒng)核心調(diào)控單元；

5、所述管理主系統(tǒng)的整體運(yùn)行步驟如下：

6、sp1、系統(tǒng)初始化與連接建立：開啟管理主系統(tǒng)激活ai智能交互模塊，初始化ar可視化呈現(xiàn)模塊準(zhǔn)備進(jìn)行設(shè)備成像展示，啟動(dòng)系統(tǒng)核心調(diào)控單元協(xié)調(diào)各模塊運(yùn)行，建立用戶端連接接口用于接收用戶故障反饋及操作指令；

7、sp2、多源數(shù)據(jù)采集與初步融合：ai智能交互模塊接收用戶對小型家電故障的描述及操作記錄數(shù)據(jù)，多源數(shù)據(jù)融合模塊利用傳感器采集家電運(yùn)行參數(shù)，涵蓋溫度、電壓、轉(zhuǎn)速，將用戶描述數(shù)據(jù)與運(yùn)行參數(shù)初步整合，傳輸至智能診斷決策模塊；

8、sp3、ar成像實(shí)時(shí)展示與故障區(qū)域定位：ar可視化呈現(xiàn)模塊通過用戶終端攝像頭獲取家電外觀圖像，結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合模塊提供的信息，實(shí)時(shí)生成家電內(nèi)部結(jié)構(gòu)的ar成像，智能診斷決策模塊分析數(shù)據(jù)確定故障區(qū)域，ar可視化呈現(xiàn)模塊在成像上精準(zhǔn)標(biāo)注該故障區(qū)域；

9、sp4、智能診斷與方案生成：智能診斷決策模塊基于深度學(xué)習(xí)算法，分析融合后的多源數(shù)據(jù)，匹配常見故障模式庫，生成故障診斷結(jié)果及對應(yīng)的唯一維修方案，該方案包含維修步驟、所需工具及配件信息；

10、sp5、故障預(yù)測與預(yù)防分析：故障預(yù)測與預(yù)防模塊根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)、當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)及環(huán)境因素，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測家電未來出現(xiàn)故障的時(shí)間及類型，提前生成預(yù)防措施建議，傳輸至系統(tǒng)核心調(diào)控單元；

11、sp6、用戶反饋與學(xué)習(xí)優(yōu)化：用戶對診斷結(jié)果和維修方案的反饋通過用戶反饋學(xué)習(xí)模塊收集，ai智能交互模塊根據(jù)反饋信息更新故障模式庫和診斷算法，提升診斷準(zhǔn)確率和方案有效性，優(yōu)化結(jié)果傳輸至智能診斷決策模塊；

12、sp7、設(shè)備聯(lián)動(dòng)與協(xié)同處理：當(dāng)故障涉及多個(gè)小型家電且與智能家居系統(tǒng)關(guān)聯(lián)時(shí)，設(shè)備聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)模塊根據(jù)智能診斷決策模塊的指令，協(xié)調(diào)相關(guān)設(shè)備調(diào)整運(yùn)行狀態(tài)，避免故障擴(kuò)大并提供臨時(shí)替代方案，如空調(diào)故障時(shí)聯(lián)動(dòng)空氣凈化器調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度和濕度；

13、sp8、綜合診斷報(bào)告生成與輸出：系統(tǒng)核心調(diào)控單元整合診斷結(jié)果、維修方案、故障預(yù)測信息及設(shè)備聯(lián)動(dòng)情況，生成詳細(xì)的綜合診斷報(bào)告，通過用戶端連接接口輸出給用戶，同時(shí)存儲(chǔ)報(bào)告數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析和系統(tǒng)優(yōu)化；

14、sp9、循環(huán)監(jiān)測與持續(xù)改進(jìn)：多源數(shù)據(jù)融合模塊持續(xù)采集家電運(yùn)行參數(shù)，智能診斷決策模塊實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，故障預(yù)測與預(yù)防模塊動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)測模型，系統(tǒng)核心調(diào)控單元驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)循環(huán)運(yùn)行，不斷優(yōu)化診斷流程和提升服務(wù)質(zhì)量；

15、其中，所述管理主系統(tǒng)通過運(yùn)行步驟循序漸次運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)小型家電故障的精準(zhǔn)診斷、高效維修指導(dǎo)以及全生命周期的智能管理與優(yōu)化。

16、優(yōu)選的，在所述sp2的多源數(shù)據(jù)采集與初步融合步驟中，ai智能交互模塊通過基于變分自編碼器的自然語言處理算法，對用戶對空壓機(jī)故障的描述及操作記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行詞法、句法和語義分析，轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解的文本特征向量；多源數(shù)據(jù)融合模塊運(yùn)用基于張量分解與生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的算法，對用戶描述數(shù)據(jù)、納米材料傳感器數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與融合，生成綜合數(shù)據(jù)向量傳輸至智能診斷決策模塊；生物電信號(hào)交互模塊將經(jīng)預(yù)處理后的腦電信號(hào)通過藍(lán)牙5.0傳輸至其信號(hào)處理單元，運(yùn)用基于注意力機(jī)制的門控循環(huán)單元與膠囊網(wǎng)絡(luò)融合算法，解析操作人員對空壓機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)注意圖及潛在操作指令，生成意圖指令向量傳輸至ai智能交互模塊與系統(tǒng)核心調(diào)控單元。

17、優(yōu)選的，在所述sp3的ar成像實(shí)時(shí)展示與故障區(qū)域定位步驟中，ar可視化呈現(xiàn)模塊生成的空壓機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的高分辨率ar成像全面展示細(xì)微故障特征優(yōu)選的。

18、優(yōu)選的，在所述sp4的智能診斷與方案生成步驟中，故障診斷結(jié)果及對應(yīng)的維修方案通過基于量子退火優(yōu)化的路徑規(guī)劃與資源調(diào)度策略生成，利用量子計(jì)算模擬維修過程中各步驟的可行性與潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保維修方案的高效性和安全性；量子計(jì)算加速模塊對多源數(shù)據(jù)融合模塊和智能診斷決策模塊中的復(fù)雜運(yùn)算任務(wù)進(jìn)行加速處理，提升整體診斷效率。

19、優(yōu)選的，所述歷史故障數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，通過sql查詢接口匯聚至故障預(yù)測與預(yù)防模塊；當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)由多源數(shù)據(jù)融合模塊實(shí)時(shí)傳輸；環(huán)境因素?cái)?shù)據(jù)通過環(huán)境傳感器采集，如溫濕度傳感器、空氣質(zhì)量傳感器等，經(jīng)數(shù)據(jù)采集卡轉(zhuǎn)換后通過串口以及以太網(wǎng)接口傳輸至故障預(yù)測與預(yù)防模塊，納米材料傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)經(jīng)專用數(shù)據(jù)鏈路傳輸至此模塊，為sp5故障預(yù)測與預(yù)防分析步驟提供全面的數(shù)據(jù)支持。

20、優(yōu)選的，在所述sp6的用戶反饋與學(xué)習(xí)優(yōu)化步驟中，ai智能交互模塊利用更新后的故障模式庫和診斷算法，調(diào)整與用戶交互的方式和內(nèi)容，同時(shí)利用量子計(jì)算加速算法優(yōu)化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，提升診斷準(zhǔn)確率和方案有效性。

21、優(yōu)選的，在所述sp7的設(shè)備聯(lián)動(dòng)與協(xié)同處理步驟中，設(shè)備聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)模塊通過量子密鑰分發(fā)確保設(shè)備間通信的安全，利用量子隱形傳態(tài)原理實(shí)現(xiàn)設(shè)備控制指令的瞬間傳輸；設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)反饋數(shù)據(jù)通過量子通信鏈路回傳至設(shè)備聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)模塊與系統(tǒng)核心調(diào)控單元，保證設(shè)備聯(lián)動(dòng)。

22、優(yōu)選的，在所述sp8的綜合診斷報(bào)告生成與輸出步驟中，系統(tǒng)核心調(diào)控單元根據(jù)用戶反饋及各模塊運(yùn)行情況，通過內(nèi)部控制總線向各模塊發(fā)送控制指令，調(diào)整系統(tǒng)運(yùn)行策略，以適應(yīng)不同的故障情況和用戶需求。

23、優(yōu)選的，在所述sp9的循環(huán)監(jiān)測與持續(xù)改進(jìn)步驟中，粒子群優(yōu)化算法結(jié)合量子搜索策略對系統(tǒng)核心調(diào)控單元的調(diào)控策略進(jìn)行優(yōu)化，該粒子群優(yōu)化算法與量子粒子群優(yōu)化算法思路相關(guān)，借鑒其對粒子運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的優(yōu)化方式，結(jié)合量子搜索策略，進(jìn)一步提升對系統(tǒng)核心調(diào)控單元調(diào)控策略的優(yōu)化效果，系統(tǒng)核心調(diào)控單元下達(dá)新的運(yùn)行參數(shù)與控制指令，不斷優(yōu)化診斷流程和提升服務(wù)質(zhì)量。

24、優(yōu)選的，所述多源數(shù)據(jù)融合模塊在對傳統(tǒng)傳感器采集的氣壓、溫度、振動(dòng)頻率數(shù)據(jù)與用戶描述數(shù)據(jù)進(jìn)行初步整合時(shí)，采用動(dòng)態(tài)權(quán)重分配機(jī)制，根據(jù)空壓機(jī)不同運(yùn)行階段與工況，實(shí)時(shí)調(diào)整各數(shù)據(jù)源的權(quán)重，在空壓機(jī)啟動(dòng)階段，提高振動(dòng)頻率數(shù)據(jù)權(quán)重；在長時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，增加溫度數(shù)據(jù)權(quán)重。同時(shí)，該模塊具備數(shù)據(jù)糾錯(cuò)與補(bǔ)全功能，當(dāng)檢測到部分傳感器數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常跳變或缺失時(shí)，利用歷史數(shù)據(jù)與相關(guān)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)模型進(jìn)行糾錯(cuò)以及補(bǔ)全；生物電信號(hào)交互模塊的基于注意力機(jī)制的門控循環(huán)單元與膠囊網(wǎng)絡(luò)融合算法，將注意力機(jī)制應(yīng)用于門控循環(huán)單元以聚焦腦電信號(hào)中與空壓機(jī)運(yùn)行狀態(tài)意圖緊密相關(guān)的特征部分，再將處理后的特征輸入膠囊網(wǎng)絡(luò)，膠囊網(wǎng)絡(luò)通過多層膠囊層利用向量間的動(dòng)態(tài)路由機(jī)制進(jìn)一步提取和解析操作人員對空壓機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)注意圖及潛在操作指令并生成意圖指令向量傳輸至ai智能交互模塊與系統(tǒng)核心調(diào)控單元；故障預(yù)測與預(yù)防模塊運(yùn)用基于量子糾纏驅(qū)動(dòng)的長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合的算法，通過模擬量子糾纏態(tài)在時(shí)間序列上的變化規(guī)律并將其融入長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對空壓機(jī)運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)中長短期依賴關(guān)系的捕捉能力，同時(shí)結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的獎(jiǎng)勵(lì)反饋機(jī)制精準(zhǔn)預(yù)測空壓機(jī)未來出現(xiàn)故障的時(shí)間及類型，為系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。

25、有益效果

26、本發(fā)明提供了一種集成智能監(jiān)控與故障診斷的全自動(dòng)空壓機(jī)系統(tǒng)。具備以下有益效果：

27、1、本發(fā)明多源數(shù)據(jù)融合模塊運(yùn)用納米材料傳感器與傳統(tǒng)傳感器相結(jié)合，采集空壓機(jī)運(yùn)行參數(shù)及微觀結(jié)構(gòu)變化數(shù)據(jù)，配合基于張量分解與生成對抗網(wǎng)絡(luò)融合的算法，生成高精度綜合數(shù)據(jù)向量。與傳統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控模式依賴單一傳統(tǒng)傳感器相比，本系統(tǒng)能夠感知分子層面的微觀故障特征，例如在工廠空壓機(jī)集群運(yùn)維中，提前檢測進(jìn)氣閥門微小裂紋，避免因延遲感知導(dǎo)致的氣壓不足問題，從而顯著提升診斷精度和響應(yīng)效率。

28、2、本發(fā)明ar可視化呈現(xiàn)模塊通過基于量子隨機(jī)行走與八叉樹結(jié)構(gòu)的三維重建算法，實(shí)時(shí)生成空壓機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的高分辨率ar成像，并精準(zhǔn)標(biāo)注故障區(qū)域，結(jié)合智能診斷決策模塊生成的詳細(xì)維修方案(包含步驟、工具和配件信息)。相較于現(xiàn)有技術(shù)僅提供故障分析結(jié)果，本系統(tǒng)直觀展示故障位置并指導(dǎo)操作，例如在礦山空壓機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控中，維修人員通過終端ar成像快速定位軸承磨損部位，按方案高效更換配件，縮短維修時(shí)間約20-25分鐘，提升故障處理效率。

29、3、本發(fā)明故障預(yù)測與預(yù)防模塊采用基于量子糾纏驅(qū)動(dòng)的長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合的算法，綜合歷史故障數(shù)據(jù)、當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)及環(huán)境因素，精準(zhǔn)預(yù)測空壓機(jī)未來故障時(shí)間與類型，并提前生成預(yù)防措施建議。與現(xiàn)有技術(shù)依賴預(yù)設(shè)靜態(tài)預(yù)測模型相比，本系統(tǒng)動(dòng)態(tài)適應(yīng)復(fù)雜工況，例如在汽車制造車間管理中，能夠提前半個(gè)月預(yù)判空氣濾清器堵塞風(fēng)險(xiǎn)，建議增加更換頻次，為用戶預(yù)留充裕時(shí)間優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃，大幅提高預(yù)測準(zhǔn)確率至96.5％。

30、4、本發(fā)明設(shè)備聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)模塊通過基于量子遺傳編程與模糊認(rèn)知圖的控制算法，結(jié)合量子通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多臺(tái)空壓機(jī)的協(xié)同調(diào)整與狀態(tài)反饋，保障生產(chǎn)連續(xù)性。相比現(xiàn)有技術(shù)缺乏設(shè)備聯(lián)動(dòng)支持，本系統(tǒng)在多設(shè)備場景下優(yōu)勢明顯，例如在工廠空壓機(jī)集群故障中，系統(tǒng)協(xié)調(diào)其他空壓機(jī)提高輸出壓力，避免生產(chǎn)線停工，減少因故障擴(kuò)散帶來的經(jīng)濟(jì)損失，提升整體系統(tǒng)可靠性。

31、5、本發(fā)明用戶反饋學(xué)習(xí)模塊與ai智能交互模塊采用基于量子博弈學(xué)習(xí)與增量式支持向量機(jī)融合的算法，根據(jù)用戶反饋實(shí)時(shí)優(yōu)化故障模式庫和診斷算法，配合生物電信號(hào)交互模塊解析操作意圖，提供智能化的交互體驗(yàn)。相較于現(xiàn)有技術(shù)缺乏直觀交互，本系統(tǒng)顯著改善用戶操作便捷性，例如在汽車制造車間，維護(hù)人員通過app語音反饋“供氣恢復(fù)正?！?，系統(tǒng)據(jù)此優(yōu)化診斷模型，下次類似故障的定位時(shí)間縮短至10秒，增強(qiáng)用戶對復(fù)雜故障處理的信心。