限公司32889獲取盤卷機(jī)運(yùn)行過程中的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，運(yùn)行數(shù)據(jù)包括電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)以及膠管溫度構(gòu)建檢測優(yōu)化因子獲取盤卷機(jī)運(yùn)行過程中的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，運(yùn)行數(shù)據(jù)包括電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)以及膠管溫度構(gòu)建檢測優(yōu)化因子S2基于運(yùn)行數(shù)據(jù)使用LOF異常檢測算法檢測設(shè)備及一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法及于運(yùn)行數(shù)據(jù)使用LOF異常檢測算法檢測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，使用檢測修正因子對LOF的檢測結(jié)果進(jìn)行21.一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，其特征在于，包括步驟：獲取盤卷機(jī)運(yùn)行過程中的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，運(yùn)行數(shù)據(jù)包括電機(jī)的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)以及膠管溫度數(shù)據(jù)；構(gòu)建檢測修正因子；基于運(yùn)行數(shù)據(jù)使用LOF異常檢測算法檢測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，使用檢測修正因子對LOF的檢測結(jié)果進(jìn)行修正確定設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)；基于各時刻的電機(jī)轉(zhuǎn)速以及電流計算各時刻膠管盤繞出現(xiàn)異常的異常纏繞度；構(gòu)建膠管溫度數(shù)據(jù)中各時刻的觀測序列，根據(jù)觀測序列中的膠管溫度數(shù)據(jù)與膠管形變的極限溫度的比值獲取對應(yīng)時刻的溫度異常指數(shù)；對于任意一個時刻，基于異常纏繞度構(gòu)建該時刻的鄰近纏繞序列，基于異常溫度指數(shù)構(gòu)建鄰近溫度序列；基于鄰近纏繞序列以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的大小確定時段異常幅度，基于鄰近纏繞序列以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的波動確定時段異常波動，將時段異常幅度和時段異常波動的乘積作為檢測修正因子。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，其特征在于，對于任一時刻的異常纏繞度的計算步驟包括：獲取該時刻的電流數(shù)據(jù)以及轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，將該時刻的電流數(shù)據(jù)以及轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的比值作為該時刻的異常纏繞度。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，其特征在于，對于任一時刻的異常纏繞度的計算步驟包括：獲取該時刻以及該時刻前的n個電流數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)；獲取電流數(shù)據(jù)的電流均值以及轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)速均值，將電流均值與轉(zhuǎn)速均值的比值作為該時刻的異常纏繞度。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，其特征在于，膠管溫度數(shù)據(jù)的采集頻率低于轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)以及電流數(shù)據(jù)的采集頻率，轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)與電流數(shù)據(jù)的采集頻率相等；n為電流數(shù)據(jù)采集頻率與膠管溫度數(shù)據(jù)采集頻率的差值。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，其特征在于，構(gòu)建膠管溫度數(shù)據(jù)中各時刻的觀測序列的步驟包括：確定觀測序列長度l,對于任一時刻，將該時刻以及該時刻前的l-1個膠管溫度數(shù)據(jù)作為該時刻的觀測序列。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，其特征在于，根據(jù)觀測序列中的膠管溫度數(shù)據(jù)與膠管形變的極限溫度的比值獲取對應(yīng)時刻的溫度異常指數(shù)的步驟包括：將觀測序列中多個膠管溫度數(shù)據(jù)與極限溫度的比值的和作為溫度異常指數(shù)。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，其特征在于，構(gòu)建鄰近纏繞序列以及鄰近溫度序列的步驟包括：對于任意一個時刻，該時刻以及該時刻前的k個異常纏繞度構(gòu)成鄰近纏繞序列，該時刻以及該時刻前的k個溫度異常指數(shù)構(gòu)成鄰近溫度序列。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，其特征在于，獲取時段異常幅度的步驟包括：獲取鄰近纏繞序列中數(shù)據(jù)的均值以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的均值，將兩個均值的和作為時段異常幅度；獲取鄰近纏繞序列中數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，將兩個均值的和作為時段異常波動。9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，其特征在于，基于檢測修正因子對LOF的檢測結(jié)果進(jìn)行修正確定設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的步驟包括：基于各溫度采集2/2頁2/2頁3時刻的異常分?jǐn)?shù)和檢測修正因子構(gòu)建各溫度采集時刻對應(yīng)的監(jiān)測向量，使用聚類方法對各監(jiān)測向量進(jìn)行聚類，基于聚類結(jié)果判斷各時刻的運(yùn)行狀態(tài)。10.一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：處理器和存儲器，所述存儲器存儲有計算機(jī)程序指令，當(dāng)所述計算機(jī)程序指令被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-9任一項所述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法。4一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法及系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請涉及工業(yè)設(shè)備監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]膠管是一種橡膠制品，可用于輸送氣體或液體等。膠管通過擠出機(jī)擠出成型，然后通過膠管盤卷機(jī)對其進(jìn)行盤卷包裝。膠管盤卷的過程中，盤卷機(jī)的運(yùn)行的穩(wěn)定性，直接關(guān)系到最終對膠管包裝的效果。例如盤卷機(jī)盤卷過程中對膠管的張力不足，會導(dǎo)致最終盤卷后的膠管過于松散，膠管張力太大會導(dǎo)致電機(jī)發(fā)熱，膠管移動不流暢會導(dǎo)致膠管盤卷后松緊度不均勻。因此在盤卷機(jī)運(yùn)行過程中通常需要對盤卷機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢測，以便于及時發(fā)現(xiàn)膠管盤卷機(jī)的異常，并調(diào)整盤卷機(jī)。LOF(LocalOutlierFactor局部離群因子)算法是一種常見的異常監(jiān)測算法，其應(yīng)用于醫(yī)療診斷、網(wǎng)絡(luò)安全以及工業(yè)設(shè)備監(jiān)控中。其主要原理為：通過計算數(shù)據(jù)點(diǎn)以及與其鄰近的數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度，判斷該數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為異常點(diǎn)。如果一個數(shù)據(jù)點(diǎn)位于一個低密度區(qū)域，而其鄰近的數(shù)據(jù)點(diǎn)位于高密度區(qū)域，那么這個數(shù)據(jù)點(diǎn)可能是一個異常點(diǎn)，如果一個數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度和其鄰近的數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度相近，則說明該數(shù)據(jù)點(diǎn)可能是正常的數(shù)據(jù)點(diǎn)。[0003]然而膠管盤卷機(jī)是一個復(fù)雜的工藝設(shè)備，涉及到多個機(jī)械部件的協(xié)同運(yùn)動，如電機(jī)驅(qū)動、卷盤旋轉(zhuǎn)、引線器的往復(fù)運(yùn)動。這些機(jī)械運(yùn)動的復(fù)雜性可能導(dǎo)致傳感器數(shù)據(jù)中出現(xiàn)非線性關(guān)系和耦合效應(yīng)，進(jìn)而導(dǎo)致傳統(tǒng)的LOF異常檢測算法難以準(zhǔn)確區(qū)分正常波動和真正的異常信號，因此傳統(tǒng)的LOF異常檢測算法應(yīng)用于復(fù)雜的膠管盤卷機(jī)中時，準(zhǔn)確度不足。發(fā)明內(nèi)容[0004]為了解決傳統(tǒng)LOF檢測算法對膠管盤卷機(jī)運(yùn)行監(jiān)測的準(zhǔn)確度不足的問題，本申請?zhí)峁┮环N用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法及系統(tǒng)。[0005]第一方面，本申請?zhí)峁┮环N用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，采用如下的技術(shù)方案：一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法，包括步驟：獲取盤卷機(jī)運(yùn)行過程中的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，運(yùn)行數(shù)據(jù)包括電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)以及膠管溫度數(shù)據(jù)；構(gòu)建檢測修正因子；基于運(yùn)行數(shù)據(jù)使用LOF異常檢測算法檢測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，使用檢測修正因子對LOF的檢測結(jié)果進(jìn)行修正確定設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)；基于各時刻的電機(jī)轉(zhuǎn)速以及電流計算各時刻膠管盤繞出現(xiàn)異常的異常纏繞度；構(gòu)建膠管溫度數(shù)據(jù)中各時刻的觀測序列，根據(jù)觀測序列中的膠管溫度數(shù)據(jù)與膠管形變的極限溫度的比值獲取對應(yīng)時刻的溫度異常指數(shù)；對于任意一個時刻，基于異常纏繞度構(gòu)建該時刻的鄰近纏繞序列，基于異常溫度指數(shù)構(gòu)建鄰近溫度序列；基于鄰近纏繞序列以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的大小確定時段異常幅度，基于鄰近纏繞序列以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的波動確定時段異常波動，將時段異常幅度和時段異常波動的乘積作為檢測修正因子。5[0006]有益效果為：對盤卷機(jī)運(yùn)行過程中的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)以及電流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以構(gòu)建異常纏繞度。根據(jù)異常纏繞度構(gòu)建某時刻的鄰近纏繞序列。根據(jù)膠管的溫度以及膠管能夠承受的極限溫度構(gòu)建每個溫度采集時刻的溫度異常指數(shù)，根據(jù)溫度異常指數(shù)構(gòu)建某時刻的鄰近溫度序列。異常纏繞度能夠反映膠管盤繞過程中是否存在卡頓現(xiàn)象，卡頓現(xiàn)象主要反映為電機(jī)轉(zhuǎn)速和電流的變化。而溫度異常指數(shù)反映了膠管在盤繞過程中的溫度，膠管溫度的產(chǎn)生主要包括自身受到的拉力，以及與其引線器的接觸摩擦。因此溫度的變化能夠反映膠管自身受到的拉力異?；蛘咭€器是否異常。結(jié)合鄰近溫度序列和鄰近纏繞序列中數(shù)據(jù)的大小，某時刻鄰近的時間段中卡頓情況以及膠管的溫度情況，并基于此構(gòu)建了檢測修正因子，通過該檢測修正因子對傳統(tǒng)LOF檢測算法的檢測結(jié)果進(jìn)行修正，從而提高最終對設(shè)備檢測的準(zhǔn)確度。相比于傳統(tǒng)的LOF檢測算法，本申請中的檢測結(jié)果在結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上更全面地考慮了電機(jī)電流、電機(jī)轉(zhuǎn)速以及膠管溫度之間的變化關(guān)系，并且對于數(shù)據(jù)劇烈、幅度大突變更加敏感，便于區(qū)分運(yùn)行數(shù)據(jù)中的正常波動和異常波動，因此具有更高的準(zhǔn)確度。[0007]可選的，對于任一時刻的異常纏繞度的計算步驟包括：獲取該時刻的電流數(shù)據(jù)以及轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，將該時刻的電流數(shù)據(jù)以及轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的比值作為該時刻的異常纏繞度。[0008]有益效果為：在膠管盤繞過程，膠管的盤繞出現(xiàn)卡頓時，電機(jī)受到的負(fù)載增大，電流升高，同時會造成電機(jī)轉(zhuǎn)速的降低，因此結(jié)合電機(jī)電流以及電機(jī)轉(zhuǎn)速能夠判斷設(shè)備在運(yùn)行過程中是否出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象，進(jìn)而能夠基于此判斷設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。[0009]可選的，對于任一時刻的異常纏繞度的計算步驟包括：獲取該時刻以及該時刻前的n個電流數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)；獲取電流數(shù)據(jù)的電流均值以及轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)速均值，將電流均值與轉(zhuǎn)速均值的比值作為該時刻的異常纏繞度。[0010]有益效果為：計算異常纏繞度的過程中，基于多項數(shù)據(jù)的均值進(jìn)行計算，提高異常纏繞度計算的準(zhǔn)確度和魯棒性，減少噪聲信號對異常纏繞度計算的影響。[0011]可選的，膠管溫度數(shù)據(jù)的采集頻率低于轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)以及電流數(shù)據(jù)的采集頻率，轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)與電流數(shù)據(jù)的采集頻率相等；n為電流數(shù)據(jù)采集頻率與膠管溫度數(shù)據(jù)采集頻率的差值。[0012]有益效果為：設(shè)備運(yùn)行過程中，溫度數(shù)據(jù)變化速度相對較慢，因此降低溫度的采集頻率。[0013]可選的，構(gòu)建膠管溫度數(shù)據(jù)中各時刻的觀測序列的步驟包括：確定觀測序列長度l,對于任一時刻，將該時刻以及該時刻前的l-1個膠管溫度數(shù)據(jù)作為該時刻的觀測序列。[0014]有益效果為：將某時刻以及該時刻前的l-1個數(shù)據(jù)作為該時刻的觀測序列，便于分析最近時間段內(nèi)溫度的變化，準(zhǔn)確反映當(dāng)前溫度情況。[0015]可選的，根據(jù)觀測序列中的膠管溫度數(shù)據(jù)與膠管形變的極限溫度的比值獲取對應(yīng)時刻的溫度異常指數(shù)的步驟包括：將觀測序列中多個膠管溫度數(shù)據(jù)與極限溫度的比值的和作為溫度異常指數(shù)。[0016]有益效果為：膠管形變的極限溫度代表了膠管能夠承受的最大溫度，盤卷機(jī)運(yùn)行過程中，膠管的溫度越接近極限溫度說明當(dāng)前運(yùn)行的狀態(tài)越危險，越可能出現(xiàn)膠管變形的情況。因此將膠管溫度與極限溫度的比值作為溫度異常指數(shù)，溫度異常指數(shù)越大，說明當(dāng)下溫度情況越差，越容易出現(xiàn)膠管形變的情況。[0017]可選的，構(gòu)建鄰近纏繞序列以及鄰近溫度序列的步驟包括：對于任意一個時刻，該6時刻以及該時刻前的k個異常纏繞度構(gòu)成鄰近纏繞序列，該時刻以及該時刻前的k個溫度異常指數(shù)構(gòu)成鄰近溫度序列。[0018]可選的，獲取時段異常幅度的步驟包括：獲取鄰近纏繞序列中數(shù)據(jù)的均值以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的均值，將兩個均值的和作為時段異常幅度；獲取鄰近纏繞序列中數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，將兩個均值的和作為時段異常波動。[0019]有益效果為：鄰近纏繞序列以及鄰近溫度序列中的均值表明了盤卷機(jī)卡頓異常度以及溫度異常指數(shù)整體的幅度，能夠反映在該時間段內(nèi)整體的異常程度，因此將兩個均值的和作為時段異常幅度。而兩個序列中數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差反映了兩個序列中數(shù)據(jù)的波動幅度，能夠反映序列中數(shù)據(jù)突變的情況，因此將兩個標(biāo)準(zhǔn)差的和作為時段異常，進(jìn)一步提高對異常檢測的準(zhǔn)確度。[0020]可選的，基于檢測修正因子對LOF的檢測結(jié)果進(jìn)行修正確定設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的步驟包括：基于各溫度采集時刻的異常分?jǐn)?shù)和檢測修正因子構(gòu)建各溫度采集時刻對應(yīng)的監(jiān)測向量，使用聚類方法對各監(jiān)測向量進(jìn)行聚類，基于聚類結(jié)果判斷各時刻的運(yùn)行狀態(tài)。[0021]有益效果為：檢測修正因子與傳統(tǒng)LOF檢測算法得出的異常分?jǐn)?shù)構(gòu)成監(jiān)測向量，通過聚類對各時刻的監(jiān)測向量進(jìn)行聚類，根據(jù)聚類結(jié)果判斷各時刻的運(yùn)行狀態(tài)，從而實現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的檢測。[0022]第二方面，本申請?zhí)峁┮环N用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測系統(tǒng)，采用如下的技術(shù)方案：一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測系統(tǒng)，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有計算機(jī)程序指令，當(dāng)所述計算機(jī)程序指令被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)根據(jù)上述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法。[0023]有益效果為：將上述的一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法生成計算機(jī)程[0024]本申請具有以下技術(shù)效果：本申請中基于盤卷機(jī)運(yùn)行過程中的電流數(shù)據(jù)以及轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)提取異常纏繞度，基于膠管的溫度數(shù)據(jù)構(gòu)建溫度異常指數(shù)，再結(jié)合兩者構(gòu)建檢測修正因子對傳統(tǒng)LOF檢測結(jié)果進(jìn)行修正從而提高最終對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測的準(zhǔn)確度。附圖說明[0025]圖1是本申請實施例一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法的方法流程圖。[0026]圖2是本申請實施例一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法的方法中步驟S2的方法流程圖。具體實施方式[0027]本申請實施例公開一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法及系統(tǒng)，獲取盤卷機(jī)運(yùn)行過程中的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，提取各維度數(shù)據(jù)之間的耦合關(guān)系，構(gòu)建檢測修正因子，通過檢測修正因子優(yōu)化傳統(tǒng)LOF檢測算法的檢測結(jié)果。相比于傳統(tǒng)的LOF算法中依賴鄰近數(shù)據(jù)判斷當(dāng)下數(shù)據(jù)點(diǎn)的狀態(tài)的方法而言，本申請中的方法考慮到了多個維度數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，降7低了傳統(tǒng)檢測算法對鄰近數(shù)據(jù)的依賴，從而提高最終對盤卷機(jī)運(yùn)行檢測的準(zhǔn)確度。[0028]參照圖1,一種用于膠管盤卷機(jī)的運(yùn)行異常監(jiān)測方法包括步驟S1-步驟S3。[0029]S1:獲取盤卷機(jī)運(yùn)行過程中的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，運(yùn)行數(shù)據(jù)包括電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)以及膠管溫度數(shù)據(jù)。[0030]盤卷機(jī)主要包括機(jī)架、卷繞盤、電機(jī)、引線器等結(jié)構(gòu)，其運(yùn)行過程中引線器用于引動膠管的運(yùn)行，電動機(jī)用于帶動卷繞盤轉(zhuǎn)動，卷繞盤轉(zhuǎn)動能夠使膠管纏繞與卷繞盤上，實現(xiàn)膠管的盤卷。盤卷機(jī)為本領(lǐng)域的常規(guī)設(shè)備，因此具體結(jié)構(gòu)在此不再贅述。[0031]盤卷機(jī)運(yùn)行過程中，采集電機(jī)的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)、電機(jī)的電流數(shù)據(jù)以及卷繞盤上膠管的膠管溫度數(shù)據(jù)。本實施例中轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)以及電流數(shù)據(jù)的采集頻率均為100Hz,即1秒內(nèi)采集的數(shù)據(jù)量為100個。由于溫度的變化相對較為緩慢，因此本實施例中設(shè)置膠管溫度數(shù)據(jù)的采集頻率為1Hz。[0032]在采集上述數(shù)據(jù)的過程中，可能會由于環(huán)境干擾、傳感器誤差等因素導(dǎo)致采集到的數(shù)據(jù)存在噪聲、缺失值等異常。為提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，本申請通過中值濾波算法對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪。使用回歸填充法對缺失值填充處理。同時為避免量綱不同影響最終計算結(jié)果，本申請對采集到的電流數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)使用最大值歸一化方法進(jìn)行歸一化處理。其中，中值濾波算法、回歸填充法、最大值歸一化方法為[0033]S2:構(gòu)建檢測修正因子。[0035]S21:基于各時刻的電機(jī)轉(zhuǎn)速以及電流計算各時刻膠管盤繞出現(xiàn)異常的異常纏繞在膠管盤卷機(jī)運(yùn)行過程中，如果膠管纏繞不暢或者膠管在某處被卡住，那么電機(jī)需要克服更大的阻力來驅(qū)動卷繞盤。在該情況下，電機(jī)的負(fù)載突增，進(jìn)而影響電流突增。同時隨著阻力的增大，電機(jī)的轉(zhuǎn)速無法維持在正常水平，會一定程度上出現(xiàn)下降的現(xiàn)象。而電機(jī)轉(zhuǎn)速的變化以及收卷阻力的突然變化會影響膠管的正常收卷，而且電機(jī)長時間高頻次卡頓還會導(dǎo)致電機(jī)過熱，對設(shè)備造成重大損壞。[0036]因此本申請中通過分析電流和電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)提取膠管盤繞過程中出現(xiàn)異常的異常纏繞度。[0037]在一個實施例中，計算異常纏繞度的步驟包括：對于任意一個時刻的異常纏繞度，將該時刻的電流數(shù)據(jù)與電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的比值作為該時刻的異常纏繞度。[0038]當(dāng)電機(jī)的電流變大時，說明電機(jī)的負(fù)載增大，可能膠管盤繞過程中可能發(fā)生卡頓。同時當(dāng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速變小，同樣說明盤繞過程中可能出現(xiàn)卡頓，結(jié)合電流數(shù)據(jù)和電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)協(xié)同反映盤繞設(shè)備盤繞膠管過程中發(fā)生異常的異常纏繞度。[0039]在另一個實施例中，異常纏繞度的計算也可以通過以下步驟進(jìn)行獲?。菏紫全@取任一時刻以及該時刻前的n個電流數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，并獲取電流均值和轉(zhuǎn)速均值，將該電流均值與轉(zhuǎn)速均值的比值作為異常纏繞度。膠管纏繞過程中發(fā)生卡頓后阻力會消失，但是轉(zhuǎn)速以及電流的恢復(fù)需要一定的時間，也就是說，在某個時間段內(nèi)其電流均大于正常電流水平，而電機(jī)轉(zhuǎn)速均小于正常轉(zhuǎn)速水平；通過計算多個數(shù)據(jù)的均值，減少最終計算的異常纏繞度受個別極端數(shù)據(jù)的影響，提高異常纏繞度計算的準(zhǔn)確度和魯棒性。[0040]本實施例中n為電流數(shù)據(jù)采集頻率與膠管溫度數(shù)據(jù)采集頻率的差值。以本實施例8中膠管溫度數(shù)據(jù)采集頻率。以本申請中溫度數(shù)據(jù)的采樣頻率為1Hz為例，那么電流均值為一秒內(nèi)的電流的均值，該均值能夠反映在該段時間內(nèi)電流整體的大小。[0041]S22:構(gòu)建膠管溫度數(shù)據(jù)中各時刻的觀測序列，根據(jù)觀測序列中的膠管溫度數(shù)據(jù)與膠管形變的極限溫度的比值獲取對應(yīng)時刻的溫度異常指數(shù)；在膠管盤繞過程中，引線器與膠管之間摩擦?xí)a(chǎn)生一定的熱量，同時膠管受到拉力后自身同樣會產(chǎn)生一些熱量，在盤卷機(jī)正常工作過程中，膠管受到的拉力較為穩(wěn)定(也可以理解為盤繞過程中無卡頓現(xiàn)象)。同時引線器與膠管之間為滾動摩擦。當(dāng)盤繞設(shè)備發(fā)生卡頓或者引線器異常時造成膠管溫度的升高。而如果膠管的溫度過高，那么膠管可能會開裂或者變形，因此這里對膠管的溫度進(jìn)行分析，以進(jìn)一步辨別盤卷機(jī)運(yùn)行的狀態(tài)。[0042]確定觀測序列長度l,對于任一時刻，將該時刻以及該時刻前的l-1個膠管溫度數(shù)據(jù)作為該時刻的觀測序列。[0043]由于溫度的變化相對緩慢，并且不斷進(jìn)行積累，因此這里為各時刻設(shè)置觀測序列，分析觀測序列中的多個膠管溫度數(shù)據(jù)，以提高最終計算的溫度異常指出的準(zhǔn)確度。[0044]計算觀測序列中各膠管溫度數(shù)據(jù)與膠管形變的極限溫度的比值，將多個比值的累加結(jié)果作為溫度異常指數(shù)。膠管形變的極限溫度是指在某拉力狀態(tài)下膠管開始發(fā)生形變的溫度，該溫度為預(yù)設(shè)值，通常由多次試驗進(jìn)行得出，具體根據(jù)實際生產(chǎn)情況和膠管材質(zhì)進(jìn)行[0045]本實施例中觀測序列的長度為30。結(jié)合本申請中膠管溫度數(shù)據(jù)的采集頻率為1Hz,也可以理解為觀測序列中包含了某時刻最近三十秒的膠管溫度數(shù)據(jù)。[0046]觀測序列中的膠管溫度數(shù)據(jù)越接近膠管形變的極限溫度，說明膠管當(dāng)前所處的狀態(tài)越危險，越有可能是盤卷機(jī)異常導(dǎo)致膠管異常升溫。[0047]S23:對于任意一個時刻，基于異常纏繞度構(gòu)建該時刻的鄰近纏繞序列，基于異常溫度指數(shù)構(gòu)建鄰近溫度序列；基于鄰近纏繞序列以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的大小確定時段異常幅度，基于鄰近纏繞序列以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的波動確定時段異常波動，將時段異常幅度和時段異常波動的乘積作為檢測修正因子。[0048]對于任意一個時刻，通過該時刻的溫度異常指數(shù)和異常纏繞度計算該時刻的混合異常度。而為了提高該時刻溫度混合度計算的準(zhǔn)確性和魯棒性，本實施例中獲取該時刻以及該時刻前的k個溫度異常指數(shù)以及與溫度異常指數(shù)對應(yīng)的多個異常纏繞度，其中多個溫度異常指數(shù)構(gòu)成鄰近纏繞序列，多個溫度異常指數(shù)構(gòu)成鄰近溫度序列。[0049]基于鄰近纏繞序列和鄰近溫度序列獲取時段異常幅度和時段異常波動；將時段異常幅度與時段異常波動的乘積作為混合異常度；將混合異常度作為檢測修正因子。[0050]具體地，獲取鄰近纏繞序列中異常纏繞度數(shù)據(jù)的均值，以及鄰近溫度序列中溫度異常指數(shù)的均值，將兩個均值的和作為時段異常幅度。獲取鄰近纏繞序列中數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差以及鄰近溫度序列中數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，將兩個均值的和作為時段異常波動。[0051]鄰近纏繞序列中異常纏繞度的均值說明了在鄰近纏繞序列中數(shù)據(jù)的整體水平。而鄰近纏繞序列中數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差說明了鄰近纏繞序列中數(shù)據(jù)的波動程度，對應(yīng)纏繞設(shè)備運(yùn)行過程中的卡頓異常，結(jié)合時段異常幅度和時段異常波動計算混合異常度，從而提高最終對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測的準(zhǔn)確度。[0052]S3:基于運(yùn)行數(shù)據(jù)使用LOF異常檢測算法檢測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，使用檢測修正因子對9L