CN116645010B - 一种化工安全生产巡控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种化工安全生产巡控系统，具体涉及安全巡检技术领域，是通过采集巡检机器人的多项参数得到潜在评估系数，用于分析巡检机器人运行的潜在问题和风险；同时设置潜在评估系数第一阈值和潜在评估系数第二阈值，将潜在评估系数分别和潜在评估系数第一阈值、潜在评估系数第二阈值进行比较，有助于对巡检机器人运行状态进行分类和警示，方便分类判断立即采取紧急措施来避免可能发生的事故或故障发生，确保安全性和化工生产的连续性；通过分析一段时间内获得的多个潜在评估系数，根据多个潜在评估系数计算平均值和离散程度值，分析现阶段巡检机器人是偶然还是常态化的呈现状态不佳，通过平均值修正初始维护频率，实现对机器的个性化维护。

Description

一种化工安全生产巡控系统

技术领域

本发明涉安全巡检技术领域，更具体地说，本发明涉及一种化工安全生产巡控系统。

背景技术

化工安全生产巡控系统是一种用于监测和管理化工企业安全生产过程的系统，它结合了传感器技术、数据采集与处理、通信网络和信息管理等技术，旨在实现对化工生产过程中的各种安全隐患和风险进行实时监测、预警和控制。巡检机器人巡检和嵌入式传感器监测是两种常见的化工生产场地监测和安全巡检方式，嵌入式传感器监测主要集中在特定设备或区域，无法对整个生产场地进行全面监测，可能存在盲区，因此巡检机器人作为嵌入式传感器监测的补充，开始广泛分布使用在环境较为的恶劣的化工生产监测当中。

由于化工生产场地较大，因此会提前部署相当数量的巡检机器人用于巡检，但是现有的巡检机器人巡检存在以下一些问题：

随着巡检机器人频繁地使用在恶劣环境中的时间增加，巡检机器人或多或少地存在一些质量问题，缺乏对巡检机器人潜在问题的分析可能使得在巡检机器人发生故障时进行诊断变得困难，因为没有足够的了解和分析，很难快速准确的确定故障的原因，并采取适当的措施进行修复。这将导致故障的恢复时间延长，降低了化工工厂可用巡检机器人的数量，当巡检机器人出现故障后，某些巡检任务可能被延迟或无法执行，导致未能及时发现潜在的安全风险和问题。这可能会对化工工厂和员工的安全产生潜在的威胁；缺乏对巡检机器人的潜在问题进行分析可能导致出现故障后为时已晚，对化工巡检产生一系列不利影响，包括巡检效率下降、巡检成本增加、巡检质量下降以及安全风险增加。因此，对巡检机器人的潜在问题进行全面的分析和预防措施是至关重要的，以确保巡检机器人的可靠性、稳定性和持久性，从而提高化工巡检的效率和安全性。

为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种化工安全生产巡控系统以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

包括参数采集模块、综合评估模块、分析判断模块、再分析模块、维护调整模块，各个模块之间通过信号连接；

参数采集模块采集巡检机器人的机械参数和软件参数，并将采集的参数发送至综合评估模块；

综合评估模块接收到采集的参数，并依据所采集的参数得到潜在评估系数，并将获取的系数信号发送至分析判断模块；

分析判断模块设置潜在评估系数第一阈值和潜在评估系数第二阈值，将潜在评估系数分别和潜在评估系数第一阈值、潜在评估系数第二阈值进行比较，根据比较结果生成可靠信号、不确定信号和不可靠信号，并将判断的信号发送至再分析模块；

再分析模块采集不确定信号巡检机器人的平均值和离散程度值，并将平均值和离散程度值分别和对应的阈值进行比较，根据比较结果生成待维护信号和不可靠信号，并将再判断信号发送至监测调整模块；

维护调整模块根据平均值校正待维护巡检机器人的维护频率。

在一个优选的实施方式中，参数采集模块运行包括以下内容：

统计参与巡检的巡检机器人，采集巡检机器人的机械参数和软件参数；

机械参数包括电机最大异常指数、电池稳定性指数；

软件参数包括指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率。

在一个优选的实施方式中，电机最大异常指数的获取逻辑为：

步骤一，通过转速传感器测量电机的实时转速，使用霍尔传感器监测电机转速；

步骤二，通过记录一段时间内的转速变化情况，获得电机的转速变化率；

步骤三，根据采集到的参数数据，建立以下示例公式来计算电机的异常转速指数：

转速异常指数公式：

异常指数=（实时转速值-平均转速值）/标准差；

实时转速值通过传感器或监测设备获取；平均转速值通过计算一段时间内实时转速值的平均值得到；标准差通过计算实时转速值的标准差得到；

步骤四，统计巡检机器人的所有电机的异常指数，记录其中最大的异常指数并将其标记为电机最大异常指数；

电池稳定性指数的获取逻辑为：

步骤一，通过温度传感器测量电池的实时温度值，在电池表面放置温度传感器以获取准确的温度数据；

步骤二，根据采集到的温度参数数据，建立以下示例公式来计算电池的温度稳定性指数：

电池稳定性指数=（实时温度变化率-平均温度变化率）/标准差；

实时温度变化率通过记录电池的温度值，并计算相邻时间点之间的温度变化差值除以时间间隔得到；平均温度变化率通过计算实时温度变化率的平均值得到；标准差通过计算实时温度变化率的标准差得到。

在一个优选的实施方式中，指令执行响应时间平均增加量的获取逻辑为：

步骤一，选择计算每个指令的响应时间与初始响应时间之间的差值，并求其平均值作为增加量；

步骤二，记录巡检机器人在正常工作状态下的初始指令响应时间，这是作为基准进行对比的参考值；

步骤三，向巡检机器人发送指令，并记录每个指令的响应时间，使用计时器来测量指令的发送和响应时间；

步骤四，使用记录的每个指令的响应时间和初始响应时间，计算每个指令的响应时间增加量，即指令的响应时间与初始响应时间之间的差值；将所有指令的响应时间增加量相加，并除以指令数量，得到指令执行响应时间平均增加量；

控制软件故障率的获取逻辑为：

步骤一，采集巡检机器人使用一段时间内的控制软件的运行时间、故障发生次数、维修时间，根据故障报告、日志文件、维修记录来获取这些数据；

步骤二，使用故障发生次数和运行时间的数据，计算巡检机器人控制软件的故障率，计算公式为：

故障率=（故障发生次数/运行时间）×时间单位。

在一个优选的实施方式中，综合评估模块运行包括以下内容：

将电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率通过归一化得到潜在评估系数，计算公式为：

；

式中，MMEI、BSI、AMIRT、CSR分别表示电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率，分别为电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率的预设比例系数，均大于0。

在一个优选的实施方式中，分析判断模块运行包括以下内容：

设置潜在评估系数第一阈值和潜在评估系数第二阈值，且潜在评估系数第二阈值大于潜在评估系数第一阈值，将潜在评估系数分别和潜在评估系数第一阈值、潜在评估系数第二阈值进行比较；

若潜在评估系数小于潜在评估系数第一阈值，生成可靠信号；

若潜在评估系数大于等于潜在评估系数第一阈值，且小于等于潜在评估系数第二阈值，生成不确定信号；

若潜在评估系数大于潜在评估系数第二阈值，生成不可靠信号，并发出预警提示。

在一个优选的实施方式中，再分析模块运行包括以下内容：

统计生成不确定信号的巡检机器人，采集每个巡检机器人近期一段工作时间内的多个潜在评估系数，计算潜在评估系数的平均值和离散程度值，设置平均阈值和离散程度阈值，将平均值和离散程度值分别对应和平均阈值和离散程度阈值进行比较，若平均值大于平均值阈值且离散程度值大于离散程度阈值，表示巡检机器人处于不稳定地运行状态，生成不可靠信号；

若平均值大于平均阈值且离散程度值小于离散程度阈值，或者平均值小于平均值阈值且离散程度值大于离散程度阈值，则将平均值和潜在评估系数第二阈值进行比较，若平均值小于潜在评估系数第二阈值，生成待维护信号；若平均值小于等于潜在评估系数第二阈值，生成不可靠信号；

若平均值小于平均阈值且离散程度值小于离散程度阈值，表示巡检机器人运行状态稳定，将平均值和潜在评估系数第一阈值进行比较，若平均值小于等于潜在评估系数第一阈值，生成可靠信号；若平均值大于潜在评估系数第一阈值，生成待维护信号。

在一个优选的实施方式中，维护调整模块运行包括以下内容：

统计生成待维护信号的巡检机器人的数量，并按照平均值给巡检机器人从小到大排序进行维护，并修正维护频率，计算公式为：

；

式中，CMF为修正维护频率，MF为初始维护频率，AVG为平均值，修正维护频率用于替换初始维护频率。

本发明一种化工安全生产巡控系统的技术效果和优点：

1.通过采集巡检机器人的电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量和控制软件故障率得到用于评估巡检机器人运行状态的潜在评估系数，用于分析巡检机器人运行的潜在问题和风险，有助于及早发现并解决问题，提高巡检机器人的可靠性和稳定性；同时设置潜在评估系数第一阈值和潜在评估系数第二阈值，将潜在评估系数分别和潜在评估系数第一阈值、潜在评估系数第二阈值进行比较，有助于对巡检机器人运行状态进行分类和警示，方便分类判断立即采取紧急措施来避免可能发生的事故或故障发生，确保安全性和化工生产的连续性；

2.通过分析一段时间内获得的多个潜在评估系数，根据多个潜在评估系数计算平均值和离散程度值，分析现阶段巡检机器人是偶然还是常态化的呈现状态不佳，根据分析结果将不确定信号经过进一步分析分成不可靠和待维护信号，并且针对待维护信号，通过平均值修正初始维护频率，可以实现对机器的个性化维护；具有较高潜在评估系数的机器可以增加维护频率，防止故障发生，以提高其可靠性和稳定性；而潜在评估系数较低的机器可以减少维护频率，节约维护资源，使其能够更好地用于高风险机器的维护。

附图说明

图1为本发明一种化工安全生产巡控系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

本发明一种化工安全生产巡控系统。

图1给出了本发明一种化工安全生产巡控系统，包括参数采集模块、综合评估模块、分析判断模块、再分析模块、维护调整模块，各个模块之间通过信号连接；

参数采集模块采集巡检机器人的机械参数和软件参数，并将采集的参数发送至综合评估模块；

综合评估模块接收到采集的参数，并依据所采集的参数得到潜在评估系数，并将获取的系数信号发送至分析判断模块；

分析判断模块设置潜在评估系数第一阈值和潜在评估系数第二阈值，将潜在评估系数分别和潜在评估系数第一阈值、潜在评估系数第二阈值进行比较，根据比较结果生成可靠信号、不确定信号和不可靠信号，并将判断的信号发送至再分析模块；

再分析模块采集不确定信号巡检机器人的平均值和离散程度值，并将平均值和离散程度值分别和对应的阈值进行比较，根据比较结果生成待维护信号和不可靠信号，并将再判断信号发送至监测调整模块；

维护调整模块根据平均值校正待维护巡检机器人的维护频率。

参数采集模块运行包括以下内容：

电机在巡检机器人中具有重要的作用，它是驱动巡检机器人运动和执行任务的关键组件，电机驱动巡检机器人的运动，包括前进、后退、转向等。良好的电机状态可以提供稳定的动力输出，确保巡检机器人能够准确的执行巡检路径和指令。如果电机状态差，可能导致巡检机器人的运动不稳定、速度波动或无法正常移动，影响巡检任务的准确性和效率；电机通过控制巡检机器人的运动轨迹和位置，对巡检任务的精准定位至关重要。良好的电机状态可以提供精确的运动控制，使巡检机器人能够准确到达目标位置、遵循预定路径，保证巡检任务的完整性和准确性；电机的能耗管理对于巡检机器人的工作时间和续航能力至关重要。电机状态好的巡检机器人能够高效利用能量，延长工作时间和续航能力。而电机状态差的巡检机器人可能耗能过大，导致电池快速耗尽，限制了巡检机器人的巡检时间和范围。

统计参与巡检的巡检机器人，采集巡检机器人的机械参数和软件参数；

机械参数包括电机最大异常指数、电池稳定性指数；

软件参数包括指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率；

电机最大异常指数的获取逻辑为：

步骤一，通过转速传感器测量电机的实时转速，使用霍尔传感器监测电机转速；

步骤二，通过记录一段时间内的转速变化情况，获得电机的转速变化率。这可以帮助检测到转速的异常波动或不正常的变化模式；

步骤三，根据采集到的参数数据，建立以下示例公式来计算电机的异常转速指数：

转速异常指数公式：

异常指数=（实时转速值-平均转速值）/标准差；

实时转速值表示当前时刻巡检机器人电机的转速值，通过传感器或监测设备获取；平均转速值表示在一段时间内巡检机器人电机转速的平均水平，通过计算一段时间内实时转速值的平均值得到；标准差用来衡量巡检机器人电机转速值的离散程度，通过计算实时转速值的标准差得到。

电机异常指数用于体现电机的异常程度或异常状态，旨在提供对电机运行状态的评估和监测；

电机异常指数越大，表示电机的异常程度越高，意味着电机可能存在故障或异常情况。这可能是由于电机受到过载、过热、机械故障、电源问题等原因引起的。当异常指数超过事先设定的阈值时，可以触发警报或采取相应的维修措施，以避免进一步损坏或停机；

相反，电机异常指数越小，表示电机处于正常或接近正常状态，没有明显的异常迹象。这意味着电机在运行过程中没有发现明显的故障或异常情况，保持稳定和正常的运行状态。

这个公式可以通过比较实时转速值与历史平均转速值的偏离程度来评估电机的异常情况；

这个公式是基于实时转速值和历史统计数据进行计算的。实时转速值可以通过传感器获得，而历史平均转速值和标准差可以通过对一段时间内的转速数据进行统计计算得到。

步骤四，统计巡检机器人的所有电机的异常指数，记录其中最大的异常指数并将其标记为电机最大异常指数。

电池稳定性指数的获取逻辑为：

电池对巡检机器人的重要性不言而喻，它是提供能量给巡检机器人进行工作的关键组件。电池的状态好坏直接影响巡检机器人的运行状态和性能；良好的电池状态可以提供稳定的电能输出，确保巡检机器人获得持续而稳定的能量供应。如果电池状态差，电能输出不稳定，可能导致巡检机器人的工作不连贯或中断，影响巡检任务的完成；电池状态好的巡检机器人能够发挥出最佳性能，如运行速度、载荷能力等，而电池状态差的巡检机器人可能表现出低功率、低速度或其他性能下降的问题，影响巡检任务的质量和效果。

步骤一，通过温度传感器测量电池的实时温度值。在电池表面放置温度传感器以获取准确的温度数据；

步骤二，根据采集到的温度参数数据，建立以下示例公式来计算电池的温度稳定性指数：

电池稳定性指数=（实时温度变化率-平均温度变化率）/标准差

实时温度变化率表示在一段时间内电池温度的变化程度，通过记录电池的温度值，并计算相邻时间点之间的温度变化差值除以时间间隔得到；平均温度变化率表示在一段时间内电池温度变化的平均速率，通过计算实时温度变化率的平均值得到；标准差衡量电池温度变化率的离散程度，通过计算实时温度变化率的标准差得到；

这个公式通过比较实时温度变化率与历史平均温度变化率的偏离程度来评估电池的温度稳定性情况；

电池稳定性指数用于体系电池稳定程度，旨在评估电池在运行过程中的温度变化情况，具体而言，电池温度稳定性指数的大小可以用来表示电池的温度稳定性，以及电池是否处于正常的温度范围内；

电池温度稳定性指数越小，表示电池的温度稳定性越高，即电池在运行过程中的温度变化较小、稳定。这意味着电池处于正常的工作温度范围内，没有过热或过冷的问题，可以正常工作；

相反，电池温度稳定性指数越大，表示电池的温度稳定性较低，即电池在运行过程中的温度变化较大、不稳定。这可能是由于电池受到过热、过充、过放、外部环境温度变化等因素的影响导致的。过高或过低的温度变化可能会对电池的性能、寿命和安全性产生负面影响，甚至引发故障或损坏。

指令执行响应时间平均增加量的获取逻辑为：

指令响应时间是指巡检机器人接收到指令后作出响应的时间间隔。较低的指令响应时间意味着巡检机器人能够迅速、及时地执行指令，提高任务执行效率。相反，如果指令响应时间平均增加量较大，巡检机器人在接收指令后的响应时间会变长，导致任务执行速度下降，影响巡检任务的及时性和效率。

步骤一，选择计算每个指令的响应时间与初始响应时间之间的差值，并求其平均值作为增加量；

步骤二，记录巡检机器人在正常工作状态下的初始指令响应时间。这是作为基准进行对比的参考值；

步骤三，向巡检机器人发送指令，并记录每个指令的响应时间。可以使用计时器或自动化工具来测量指令的发送和响应时间；

步骤四，使用记录的每个指令的响应时间和初始响应时间，计算每个指令的响应时间增加量，即指令的响应时间与初始响应时间之间的差值；将所有指令的响应时间增加量相加，并除以指令数量，得到平均增加量；

指令响应时间的平均增加量用于评估巡检机器人在处理指令时的效率和性能。具体而言，该指标体现了巡检机器人在接收到指令后，相对于正常工作状态下的响应时间的变化程度；指令响应时间的平均增加量较小时，表示巡检机器人在处理指令时响应时间的变化较小，即巡检机器人的响应时间较为稳定。这意味着巡检机器人在接收到指令后能够迅速作出响应，具有较高的响应速度和效率；

相反，当巡检机器人指令响应时间的平均增加量较大时，表示巡检机器人在处理指令时响应时间的变化较大，即巡检机器人的响应时间不够稳定。这可能意味着巡检机器人在接收到指令后需要较长的时间来作出响应，可能存在处理瓶颈或其他性能问题；

因此，较小的平均增加量通常被认为是良好的表现，表示巡检机器人具有高效的指令处理能力和较快的响应速度。较大的平均增加量可能需要进一步的分析和改进，以提高巡检机器人的响应性能和效率。

控制软件故障率的获取逻辑为：

控制软件故障率的高低直接关系到巡检机器人的功能稳定性。如果控制软件存在故障或错误，可能导致巡检机器人无法正确执行指令，出现误巡、失控或停止响应等问题，严重影响巡检机器人的巡检能力和任务完成质量；精确性和准确性：控制软件的故障率也会影响巡检机器人的运动和感知的准确性。如果控制软件出现故障或错误，可能导致巡检机器人的定位、导航、传感器数据处理等方面出现偏差或错误，影响巡检机器人对环境的准确感知和位置控制，进而影响巡检的精确性和准确性；

步骤一，采集巡检机器人使用一段时间内的控制软件的运行时间、故障发生次数、维修时间，可以根据故障报告、日志文件或维修记录来获取这些数据；

步骤二，使用故障发生次数和运行时间的数据，计算巡检机器人控制软件的故障率，计算公式为：

故障率=（故障发生次数/运行时间）×时间单位

其中，故障发生次数是指在特定时间段内发生故障的次数，运行时间是指巡检机器人控制软件在相同时间段内的总运行时间，时间单位可以根据实际需求选择，如小时、天、月等；

控制软件的故障率用于评估软件系统的可靠性和稳定性。具体而言，故障率反映了在特定时间段内巡检机器人控制软件发生故障的频率或概率，

当控制软件的故障率较低时，表示软件系统相对稳定，故障发生的概率较小。这意味着巡检机器人在运行过程中，控制软件能够正常工作，稳定地执行指令，具有较高的可靠性和稳定性；

相反，当控制软件的故障率较高时，表示软件系统存在较多的故障问题，故障发生的频率较高。这可能导致巡检机器人在运行过程中出现异常行为、指令错误或中断，影响巡检机器人的正常工作和性能；

因此，较低的故障率通常被认为是良好的表现，表示巡检机器人的控制软件具有较高的可靠性和稳定性，能够支持巡检机器人的长时间稳定运行。较高的故障率可能需要进一步的故障分析和修复，以提高软件系统的可靠性和性能。

综合评估模块运行包括以下内容：

将电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率通过归一化得到潜在评估系数，计算公式为：

；

式中，MMEI、BSI、AMIRT、CSR分别表示电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率，分别为电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率的预设比例系数，均大于0；

潜在评估系数用于综合评估巡检机器人系统的整体性能和可靠性，潜在评估系数越小，表示巡检机器人系统的整体性能越好，具备较高的可靠性、稳定性和执行效率。这意味着巡检机器人在各方面指标上表现良好，能够有效地完成任务，并且具备较小的故障风险；

相反，潜在评估系数越大，表示巡检机器人系统的整体性能较差，存在较多的潜在问题和故障风险。这可能导致巡检机器人在运行过程中出现异常行为、性能下降或故障发生的可能性增加。

分析判断模块运行包括以下内容：

设置潜在评估系数第一阈值和潜在评估系数第二阈值，且潜在评估系数第二阈值大于潜在评估系数第一阈值，将潜在评估系数分别和潜在评估系数第一阈值、潜在评估系数第二阈值进行比较；

若潜在评估系数小于潜在评估系数第一阈值，表示巡检机器人具有较高的运行可靠性、稳定性和执行效率，生成可靠信号；

若潜在评估系数大于等于潜在评估系数第一阈值，且小于等于潜在评估系数第二阈值，表示巡检机器人的运行状态介于可靠和不可靠之间，需要进一步的分析，生成不确定信号；

若潜在评估系数大于潜在评估系数第二阈值，表示巡检机器人的运行中出现异常行为、性能下降和故障发生的可能性大大增加，生成不可靠信号，并发出预警提示，警示相关人员紧急维护或安排报废；

本发明通过采集巡检机器人的电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量和控制软件故障率得到用于评估巡检机器人运行状态的潜在评估系数，用于分析巡检机器人运行的潜在问题和风险，有助于及早发现并解决问题，提高巡检机器人的可靠性和稳定性；同时设置潜在评估系数第一阈值和潜在评估系数第二阈值，将潜在评估系数分别和潜在评估系数第一阈值、潜在评估系数第二阈值进行比较，有助于对巡检机器人运行状态进行分类和警示，方便分类判断立即采取紧急措施来避免可能发生的事故或故障发生，确保安全性和化工生产的连续性。

再分析模块运行包括以下内容：

统计生成不确定信号的巡检机器人，采集每个巡检机器人近期一段工作时间内的多个潜在评估系数，计算潜在评估系数的平均值和离散程度值，设置平均阈值和离散程度阈值，将平均值和离散程度值分别对应和平均阈值和离散程度阈值进行比较，若平均值大于平均值阈值且离散程度值大于离散程度阈值，表示巡检机器人处于不稳定地运行状态，生成不可靠信号；

若平均值大于平均阈值且离散程度值小于离散程度阈值，或者平均值小于平均值阈值，离散程度值大于离散程度阈值，表示巡检机器人的运行状态一般，将平均值和潜在评估系数第二阈值进行比较，若平均值小于潜在评估系数第二阈值，生成待维护信号；若平均值小于等于潜在评估系数第二阈值，生成不可靠信号；

若平均值小于平均阈值且离散程度值小于离散程度阈值，表示巡检机器人运行状态稳定，将平均值和潜在评估系数第一阈值进行比较，若平均值小于等于潜在评估系数第一阈值，生成可靠信号；若平均值大于潜在评估系数第一阈值，生成待维护信号。

维护调整模块运行包括以下内容：

统计生成待维护信号的巡检机器人的数量，并按照平均值给巡检机器人从小到大排序进行维护，并修正维护频率，计算公式为：

；

式中，CMF为修正维护频率，MF为初始维护频率，AVG为平均值，修正维护频率用于替换初始维护频率；

例如，初始维护频率为15天一次，平均值为0.5，则修正维护频率为，则从原来的15天维护一次变成6天维护一次。

本发明通过分析一段时间内获得的多个潜在评估系数，根据多个潜在评估系数计算平均值和离散程度值，分析现阶段巡检机器人是偶然还是常态化的呈现状态不佳，根据分析结果将不确定信号经过进一步分析分成不可靠和待维护信号，并且针对待维护信号，通过平均值修正初始维护频率，可以实现对机器的个性化维护；具有较高潜在评估系数的机器可以增加维护频率，防止故障发生，以提高其可靠性和稳定性；而潜在评估系数较低的机器可以减少维护频率，节约维护资源，使其能够更好地用于高风险机器的维护。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

Claims (3)

1.一种化工安全生产巡控系统，其特征在于，包括如下步骤：

包括参数采集模块、综合评估模块、分析判断模块、再分析模块、维护调整模块，各个模块之间通过信号连接；

参数采集模块采集巡检机器人的机械参数和软件参数，并将采集的参数发送至综合评估模块；

综合评估模块接收到采集的参数，并依据所采集的参数得到潜在评估系数，并将获取的系数信号发送至分析判断模块；

分析判断模块设置潜在评估系数第一阈值和潜在评估系数第二阈值，将潜在评估系数分别和潜在评估系数第一阈值、潜在评估系数第二阈值进行比较，根据比较结果生成可靠信号、不确定信号和不可靠信号，并将判断的信号发送至再分析模块；

再分析模块采集不确定信号巡检机器人的平均值和离散程度值，并将平均值和离散程度值分别和对应的阈值进行比较，根据比较结果生成待维护信号和不可靠信号，并将再判断信号发送至监测调整模块；

维护调整模块根据平均值校正待维护巡检机器人的维护频率；

统计参与巡检的巡检机器人，采集巡检机器人的机械参数和软件参数；

机械参数包括电机最大异常指数、电池稳定性指数；

软件参数包括指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率；

将电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率通过归一化得到潜在评估系数，计算公式为：

；

式中，MMEI、BSI、AMIRT、CSR分别表示电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率，分别为电机最大异常指数、电池稳定性指数、指令执行响应时间平均增加量、控制软件故障率的预设比例系数，均大于0；

分析判断模块运行包括以下内容：

设置潜在评估系数第一阈值和潜在评估系数第二阈值，且潜在评估系数第二阈值大于潜在评估系数第一阈值，将潜在评估系数分别和潜在评估系数第一阈值、潜在评估系数第二阈值进行比较；

若潜在评估系数小于潜在评估系数第一阈值，生成可靠信号；

若潜在评估系数大于等于潜在评估系数第一阈值，且小于等于潜在评估系数第二阈值，生成不确定信号；

若潜在评估系数大于潜在评估系数第二阈值，生成不可靠信号，并发出预警提示；

再分析模块运行包括以下内容：

统计生成不确定信号的巡检机器人，采集每个巡检机器人近期一段工作时间内的多个潜在评估系数，计算潜在评估系数的平均值和离散程度值，设置平均阈值和离散程度阈值，将平均值和离散程度值分别对应和平均阈值和离散程度阈值进行比较，若平均值大于平均值阈值且离散程度值大于离散程度阈值，表示巡检机器人处于不稳定地运行状态，生成不可靠信号；

若平均值大于平均阈值且离散程度值小于离散程度阈值，或者平均值小于平均值阈值且离散程度值大于离散程度阈值，则将平均值和潜在评估系数第二阈值进行比较，若平均值小于潜在评估系数第二阈值，生成待维护信号；若平均值小于等于潜在评估系数第二阈值，生成不可靠信号；

若平均值小于平均阈值且离散程度值小于离散程度阈值，表示巡检机器人运行状态稳定，将平均值和潜在评估系数第一阈值进行比较，若平均值小于等于潜在评估系数第一阈值，生成可靠信号；若平均值大于潜在评估系数第一阈值，生成待维护信号；

维护调整模块运行包括以下内容：

统计生成待维护信号的巡检机器人的数量，并按照平均值给巡检机器人从小到大排序进行维护，并修正维护频率，计算公式为：

；

式中，CMF为修正维护频率，MF为初始维护频率，AVG为平均值，修正维护频率用于替换初始维护频率。

2.根据权利要求1所述的一种化工安全生产巡控系统，其特征在于：

电机最大异常指数的获取逻辑为：

步骤一，通过转速传感器测量电机的实时转速，使用霍尔传感器监测电机转速；

步骤二，通过记录一段时间内的转速变化情况，获得电机的转速变化率；

步骤三，根据采集到的参数数据，建立以下示例公式来计算电机的异常转速指数：

转速异常指数公式：

异常指数=（实时转速值-平均转速值）/标准差；

实时转速值通过传感器或监测设备获取；平均转速值通过计算一段时间内实时转速值的平均值得到；标准差通过计算实时转速值的标准差得到；

步骤四，统计巡检机器人的所有电机的异常指数，记录其中最大的异常指数并将其标记为电机最大异常指数；

电池稳定性指数的获取逻辑为：

步骤一，通过温度传感器测量电池的实时温度值，在电池表面放置温度传感器以获取准确的温度数据；

步骤二，根据采集到的温度参数数据，建立以下示例公式来计算电池的温度稳定性指数：

电池稳定性指数=（实时温度变化率-平均温度变化率）/标准差；

实时温度变化率通过记录电池的温度值，并计算相邻时间点之间的温度变化差值除以时间间隔得到；平均温度变化率通过计算实时温度变化率的平均值得到；标准差通过计算实时温度变化率的标准差得到。

3.根据权利要求2所述的一种化工安全生产巡控系统，其特征在于：

指令执行响应时间平均增加量的获取逻辑为：

步骤一，选择计算每个指令的响应时间与初始响应时间之间的差值，并求其平均值作为增加量；

步骤二，记录巡检机器人在正常工作状态下的初始指令响应时间，这是作为基准进行对比的参考值；

步骤三，向巡检机器人发送指令，并记录每个指令的响应时间，使用计时器来测量指令的发送和响应时间；

步骤四，使用记录的每个指令的响应时间和初始响应时间，计算每个指令的响应时间增加量，即指令的响应时间与初始响应时间之间的差值；将所有指令的响应时间增加量相加，并除以指令数量，得到指令执行响应时间平均增加量；

控制软件故障率的获取逻辑为：

步骤一，采集巡检机器人使用一段时间内的控制软件的运行时间、故障发生次数、维修时间，根据故障报告、日志文件、维修记录来获取这些数据；

步骤二，使用故障发生次数和运行时间的数据，计算巡检机器人控制软件的故障率，计算公式为：

故障率=（故障发生次数/运行时间）×时间单位。