本發(fā)明涉及工業(yè)檢測(cè)與物聯(lián)網(wǎng)通信，尤其涉及熱合密封檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與通信方法。
背景技術(shù)：
1、熱合密封檢測(cè)是一種用于評(píng)估熱合材料(如塑料袋、包裝材料等)密封性能的檢測(cè)方法，通過這種檢測(cè)，可以判斷熱合部位的密封性是否良好，從而確保產(chǎn)品的質(zhì)量和安全性，觀察熱合部位是否存在明顯的缺陷，如氣泡、褶皺、斷裂等。
2、現(xiàn)有用于熱合密封檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)存在以下缺陷：數(shù)據(jù)傳輸單向性：傳統(tǒng)檢測(cè)設(shè)備僅支持本地報(bào)警，無法實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷與參數(shù)優(yōu)化；算法僵化：閾值固定且缺乏自學(xué)習(xí)能力，無法適應(yīng)材料熱傳導(dǎo)系數(shù)變化；通信復(fù)雜，傳統(tǒng)有線網(wǎng)絡(luò)需要在現(xiàn)場(chǎng)重新放線工作量巨大。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、基于背景技術(shù)存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提出了熱合密封檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與通信方法。
2、本發(fā)明提出的熱合密封檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與通信方法，包括以下步驟：同步觸發(fā)：接收生產(chǎn)線plc發(fā)送的節(jié)拍脈沖信號(hào)，根據(jù)脈沖上升沿喚醒紅外測(cè)溫模塊；
3、溫度采集與濾波：以大于100hz采樣率連續(xù)采集封口區(qū)域溫度模擬信號(hào)；采用滑動(dòng)平均濾波算法，舍棄首尾特定數(shù)量的數(shù)據(jù)，取中間有效數(shù)據(jù)計(jì)算特征溫度值；
4、異常判定：將特征溫度值與預(yù)測(cè)溫度、滑移修正及閾值綜合結(jié)果對(duì)比，若任意一點(diǎn)預(yù)測(cè)值與當(dāng)前值差值超閾值則觸發(fā)一級(jí)報(bào)警；同步計(jì)算當(dāng)前溫度分布的標(biāo)準(zhǔn)差，若標(biāo)準(zhǔn)差大于歷史數(shù)據(jù)平均值的15％則觸發(fā)二級(jí)報(bào)警；當(dāng)前平均值和歷史平均值差值過大觸發(fā)二級(jí)報(bào)警；
5、數(shù)據(jù)通信：通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議將報(bào)警事件、特征溫度值壓縮打包，上傳至云端管理平臺(tái)；接收云端下發(fā)的動(dòng)態(tài)閾值配置指令并更新本地存儲(chǔ)參數(shù)。
6、所述步驟s2中滑動(dòng)平均濾波算法具體為：設(shè)原始數(shù)據(jù)序列為t1,t2...tn，去除前m個(gè)和后m個(gè)數(shù)據(jù)，對(duì)剩余數(shù)據(jù)求算術(shù)平均，其中m＝floor(n×10％)；所述步驟s4中數(shù)據(jù)壓縮采用差值編碼技術(shù)，僅傳輸當(dāng)前特征溫度與前一周期溫度的差值。
7、所述網(wǎng)絡(luò)協(xié)議通信過程中，云端管理平臺(tái)為每個(gè)檢測(cè)裝置分配獨(dú)立topic，格式為：/{messag_class}/{deviceid}；
8、報(bào)警事件數(shù)據(jù)包包含時(shí)間戳、設(shè)備id、溫度值、報(bào)警等級(jí)字段，數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)為json格式。
9、溫度采集模塊：包含紅外傳感器陣列、信號(hào)調(diào)理電路，與生產(chǎn)線機(jī)械臂剛性連接；
10、邊緣計(jì)算單元：集成微控制器和4g/wifi雙模通信芯片，部署濾波算法，自動(dòng)算法選擇，算法擬合及異常判定程序；
11、云端管理平臺(tái)：提供可視化閾值配置界面，并基于歷史數(shù)據(jù)生成溫度分布統(tǒng)計(jì)報(bào)告。
12、所述邊緣計(jì)算單元通過rs485接口或io口與生產(chǎn)線plc連接，接收節(jié)拍脈沖信號(hào)及設(shè)備狀態(tài)信息；
13、所述云端管理平臺(tái)設(shè)置多級(jí)權(quán)限管理，產(chǎn)線操作員僅能查看報(bào)警記錄，工程師可修改閾值參數(shù)。
14、所述動(dòng)態(tài)濾波算法包括：
15、基于滑動(dòng)窗口的均值濾波；加權(quán)移動(dòng)平均濾波；卡爾曼濾波；
16、小波閾值去噪；
17、其中，當(dāng)溫度變化率＞10℃/ms時(shí)啟用卡爾曼濾波模式，融合歷史狀態(tài)預(yù)測(cè)值與實(shí)時(shí)測(cè)量值進(jìn)行遞推計(jì)算，預(yù)測(cè)模型方程為：
18、
19、其中狀態(tài)估計(jì)值(預(yù)測(cè)或更新后)、k：權(quán)重系數(shù)，平衡預(yù)測(cè)與測(cè)量、z：實(shí)際傳感器數(shù)據(jù)、h：從狀態(tài)到測(cè)量的映射矩陣、x^k∣k：當(dāng)前時(shí)刻k的后驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)(結(jié)合了預(yù)測(cè)和觀測(cè)后的最優(yōu)估計(jì))、當(dāng)前時(shí)刻k的先驗(yàn)狀態(tài)預(yù)測(cè)、zk：時(shí)刻k的實(shí)際觀測(cè)值、kk：卡爾曼增益(kalman?gain)，決定預(yù)測(cè)和觀測(cè)的權(quán)重分配、觀測(cè)殘差(innovation)，表示實(shí)際觀測(cè)與預(yù)測(cè)觀測(cè)的差異。
20、本發(fā)明的有益效果為：
21、實(shí)時(shí)性提升：從數(shù)據(jù)采集到云端入庫(kù)延遲＜200ms；誤報(bào)率降低：通過動(dòng)態(tài)濾波使誤判率從12％降至3％以下；運(yùn)維成本下降：遠(yuǎn)程配置減少現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試工時(shí)約70％。
1.熱合密封檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與通信方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的熱合密封檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與通信方法，其特征在于：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的熱合密封檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與通信方法，其特征在于：
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3所述的熱合密封檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與通信方法，其特征在于，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的熱合密封檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與通信方法，其特征在于：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于：