本技術(shù)涉及生產(chǎn)線監(jiān)測相關(guān)領(lǐng)域，尤其涉及一種藥物生產(chǎn)線的實時故障預警方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代制藥工業(yè)中，藥物生產(chǎn)線的高效、穩(wěn)定與安全性是確保藥品質(zhì)量與產(chǎn)量的關(guān)鍵因素。隨著自動化和智能化技術(shù)的發(fā)展，藥物生產(chǎn)線日益復雜，涉及多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)和大量生產(chǎn)設(shè)備，這些設(shè)備的運行狀態(tài)直接影響到整個生產(chǎn)線的效率和產(chǎn)品質(zhì)量。因此，對生產(chǎn)線的實時監(jiān)控與故障預警尤為重要。在藥物生產(chǎn)過程中，會產(chǎn)生各種廢棄物，包括但不限于原材料殘余、包裝材料、生產(chǎn)過程中的副產(chǎn)品以及可能含有有害物質(zhì)的廢液、廢氣等。這些廢棄物如果處理不當，不僅會對環(huán)境造成污染，還會對后續(xù)的藥物生產(chǎn)過程產(chǎn)生不良影響，如污染原料、影響生產(chǎn)設(shè)備等，進而威脅到最終藥物的質(zhì)量和安全性。目前，制藥企業(yè)普遍采用定期巡檢、人工記錄以及基于固定傳感器的監(jiān)測方式來管理廢棄物處理環(huán)節(jié)。這些方法由于監(jiān)測手段的限制，無法及時捕捉到廢棄物處理過程中的異常情況，當廢棄物處理節(jié)點出現(xiàn)故障時，往往已經(jīng)對生產(chǎn)線的其他環(huán)節(jié)產(chǎn)生了不利影響，導致故障預警的滯后性。

2、現(xiàn)階段相關(guān)技術(shù)中，藥物生產(chǎn)線的實時故障預警存在故障預警不及時，難以保證生產(chǎn)線的穩(wěn)定運行和產(chǎn)品質(zhì)量的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)通過提供一種藥物生產(chǎn)線的實時故障預警方法及裝置，采用分析并確定廢棄物處理節(jié)點，根據(jù)廢棄物類型和處理要求，識別關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù)，在廢棄物處理節(jié)點上安裝多類型傳感器，通過傳感模塊獲取實時數(shù)據(jù)，并進行異常分析，識別潛在故障，評估異常對生產(chǎn)線其他部分的影響，構(gòu)建反作用影響關(guān)系網(wǎng)，基于反作用影響關(guān)系網(wǎng)，進行故障的預警和定位等技術(shù)手段，實現(xiàn)了對藥物生產(chǎn)線中廢棄物處理節(jié)點的實時、全面監(jiān)測，達到了及時發(fā)現(xiàn)并預警潛在故障，有效降低生產(chǎn)過程中的風險的技術(shù)效果。

2、本技術(shù)提供一種藥物生產(chǎn)線的實時故障預警方法，包括：

3、對藥物生產(chǎn)線中各個生產(chǎn)節(jié)點進行分析，獲取多個廢棄物處理節(jié)點；獲取所述多個廢棄物處理節(jié)點中各個節(jié)點對應(yīng)的廢棄物特征；按照各個節(jié)點對應(yīng)的廢棄物特征布設(shè)多個傳感模塊；根據(jù)所述多個傳感模塊進行數(shù)據(jù)傳感監(jiān)測，獲取多個廢棄物監(jiān)測數(shù)據(jù)集；對所述多個廢棄物監(jiān)測數(shù)據(jù)集進行異常分析，獲取所述多個廢棄物處理節(jié)點分別對應(yīng)的多個異常指標；根據(jù)所述多個異常指標進行廢物反作用影響分析，輸出多個反作用影響指標；按照所述多個反作用影響指標進行擬合，構(gòu)建反作用影響關(guān)系網(wǎng)，調(diào)用所述反作用影響關(guān)系網(wǎng)對所述藥物生產(chǎn)線進行故障預警。

4、在可能的實現(xiàn)方式中，根據(jù)所述多個異常指標進行廢物反作用影響分析，輸出多個反作用影響指標，執(zhí)行以下處理：

5、獲取所述多個廢棄物處理節(jié)點的位置；以所述多個廢棄物處理節(jié)點的位置，獲取與所述多個廢棄物處理節(jié)點連接的多個生產(chǎn)節(jié)點，其中，所述多個廢棄物處理節(jié)點與所述多個生產(chǎn)節(jié)點一一對應(yīng)；通過對所述多個生產(chǎn)節(jié)點與所述多個廢棄物處理節(jié)點的連接部件進行識別，輸出多個連接部件；根據(jù)所述多個異常指標對所述多個連接部件進行廢物反作用影響分析，輸出多個反作用影響指標。

6、在可能的實現(xiàn)方式中，根據(jù)所述多個異常指標對所述多個連接部件進行廢物反作用影響分析，執(zhí)行以下處理：

7、確定每個連接部件的部件材料、連接氣密性、連接層關(guān)系以及連接管路長；根據(jù)每個連接部件的部件材料、連接氣密性、連接層關(guān)系以及連接管路長為特征向量對每個異常指標進行模擬，預測每個連接部件對應(yīng)的反作用影響指標，輸出所述多個異常指標對應(yīng)的多個反作用影響指標。

8、在可能的實現(xiàn)方式中，獲取所述多個廢棄物處理節(jié)點的位置，執(zhí)行以下處理：

9、以所述多個廢棄物處理節(jié)點的位置，判斷所述多個廢棄物處理節(jié)點中是否包括多支路廢棄物處理節(jié)點，其中，所述多支路廢棄物處理節(jié)點指由n個支路構(gòu)成的廢棄物處理節(jié)點，且每個支路連接不相同的生產(chǎn)節(jié)點，n為大于等于2的正整數(shù)；若所述多個廢棄物處理節(jié)點中不包括多支路廢棄物處理節(jié)點，根據(jù)每個廢棄物處理節(jié)點的異常指標進行單支路廢物反作用影響分析。

10、在可能的實現(xiàn)方式中，執(zhí)行以下處理：

11、若所述多個廢棄物處理節(jié)點中包括多支路廢棄物處理節(jié)點，獲取多支路廢棄物處理節(jié)點的異常指標；根據(jù)所述多支路廢棄物處理節(jié)點的異常指標分別對n個支路進行廢物反作用影響分析，輸出n個反作用影響指標；當所述n個反作用影響指標中任一反作用影響指標大于預設(shè)影響指標，獲取預警信號。

12、在可能的實現(xiàn)方式中，對所述多個廢棄物監(jiān)測數(shù)據(jù)集進行異常分析，獲取所述多個廢棄物處理節(jié)點分別對應(yīng)的多個異常指標，執(zhí)行以下處理：

13、為所述多個廢棄物處理節(jié)點設(shè)置歷史正常廢棄物監(jiān)測樣本以及歷史局部異常廢棄物監(jiān)測樣本；根據(jù)異常布局因子算法，定義初始化異常分析模型；根據(jù)所述歷史正常廢棄物監(jiān)測樣本、所述歷史局部異常廢棄物監(jiān)測樣本和標識異常程度標識信息對所述初始化異常分析模型進行訓練，得到異常分析模型；調(diào)用所述異常分析模型對所述多個廢棄物監(jiān)測數(shù)據(jù)集進行異常分析，獲取所述多個廢棄物處理節(jié)點分別對應(yīng)的多個異常指標。

14、在可能的實現(xiàn)方式中，根據(jù)每個連接部件的部件材料、連接氣密性、連接層關(guān)系以及連接管路長為特征向量對每個異常指標進行模擬，執(zhí)行以下處理：

15、建立抗性網(wǎng)絡(luò)層；以每個連接部件的部件材料、連接氣密性、連接層關(guān)系以及連接管路長為特征向量進行保護性評估，輸出連接部件的保護性指標；利用所述抗性網(wǎng)絡(luò)層對每個連接部件的保護性指標和每個異常指標進行預測，輸出每個連接部件對應(yīng)的反作用影響指標。

16、本技術(shù)還提供了一種藥物生產(chǎn)線的實時故障預警裝置，包括：

17、廢棄物處理節(jié)點獲取模塊，所述廢棄物處理節(jié)點獲取模塊用于對藥物生產(chǎn)線中各個生產(chǎn)節(jié)點進行分析，獲取多個廢棄物處理節(jié)點；節(jié)點廢棄物特征獲取模塊，所述節(jié)點廢棄物特征獲取模塊用于獲取所述多個廢棄物處理節(jié)點中各個節(jié)點對應(yīng)的廢棄物特征；傳感布設(shè)模塊，所述傳感布設(shè)模塊用于按照各個節(jié)點對應(yīng)的廢棄物特征布設(shè)多個傳感模塊；數(shù)據(jù)傳感監(jiān)測模塊，所述數(shù)據(jù)傳感監(jiān)測模塊用于根據(jù)所述多個傳感模塊進行數(shù)據(jù)傳感監(jiān)測，獲取多個廢棄物監(jiān)測數(shù)據(jù)集；異常分析模塊，所述異常分析模塊用于對所述多個廢棄物監(jiān)測數(shù)據(jù)集進行異常分析，獲取所述多個廢棄物處理節(jié)點分別對應(yīng)的多個異常指標；廢物反作用影響分析模塊，所述廢物反作用影響分析模塊用于根據(jù)所述多個異常指標進行廢物反作用影響分析，輸出多個反作用影響指標；故障預警模塊，所述故障預警模塊用于按照所述多個反作用影響指標進行擬合，構(gòu)建反作用影響關(guān)系網(wǎng)，調(diào)用所述反作用影響關(guān)系網(wǎng)對所述藥物生產(chǎn)線進行故障預警。

18、擬通過本技術(shù)提出的一種藥物生產(chǎn)線的實時故障預警方法及裝置，首先對藥物生產(chǎn)線中各個生產(chǎn)節(jié)點進行分析，獲取多個廢棄物處理節(jié)點，接著獲取多個廢棄物處理節(jié)點中各個節(jié)點對應(yīng)的廢棄物特征，然后按照各個節(jié)點對應(yīng)的廢棄物特征布設(shè)多個傳感模塊，再根據(jù)多個傳感模塊進行數(shù)據(jù)傳感監(jiān)測，獲取多個廢棄物監(jiān)測數(shù)據(jù)集，進而對多個廢棄物監(jiān)測數(shù)據(jù)集進行異常分析，獲取多個廢棄物處理節(jié)點分別對應(yīng)的多個異常指標，再根據(jù)多個異常指標進行廢物反作用影響分析，輸出多個反作用影響指標，最后按照多個反作用影響指標進行擬合，構(gòu)建反作用影響關(guān)系網(wǎng)，調(diào)用反作用影響關(guān)系網(wǎng)對藥物生產(chǎn)線進行故障預警，達到了及時發(fā)現(xiàn)并預警潛在故障，有效降低生產(chǎn)過程中的風險的技術(shù)效果。