(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211171280.3 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 江西中烟工业有限责任公司 地址 330000 江西省南昌市高新 开发区京 东大道201号金圣工业科技园 (72)发明人 曾海苓　叶岑　王亚光　周志芹　 胡俐帆　 (51)Int.Cl. G01D 21/02(2006.01) G01D 18/00(2006.01) G05B 19/418(2006.01) (54)发明名称 用于烟草产线检测装置的状态 监测方法、 装 置及设备 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露了一种用于 烟草产线检测装置的状态监测方法， 包括： 获取 烟草产线检测装置的的标准系统数据， 对所述标 准系统数据进行语义增强处理， 得到所述烟草产 线检测装置的标准系统特征， 并生成所述标准系 统特征的标准系统关联表； 利用所述标准系统关 联表对预设的状态检测模型进行调优处理， 得到 优化后的状态检测模型， 利用所述优化后的状态 检测模型对所述烟草产线检测装置进行工作状 态的判断和故障模块的定位。 此外， 本发明还涉 及区块链技术， 数据列表可存储于区块链的节 点。 本发明还提出一种用于烟草产线检测装置的 状态监测装置及设备。 本发明可以提高用于烟草 产线检测装置的状态监测的效率。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 115507897 A 2022.12.23 CN 115507897 A 1.一种用于烟草产线检测装置的状态监测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 利用界面埋点获取正常工作状态下烟草产线检测装置的多个工作模块的标准模块信 息， 对所述标准模块信息进行集成， 得到所述烟草产线检测装置的标准系统数据； 对所述标准系统数据进行语义增强处理， 得到所述烟草产线检测装置的标准系统特 征； 将所述标准系统特 征与所述工作模块进行关联存 储， 得到标准系统关联表； 利用所述标准系统关联表中的标准系统特征对预设的状态检测模型进行调优处理， 得 到优化后的状态检测模型； 生成所述烟草产线检测装置的实时系统信 息， 将所述实时系统信 息输入至所述优化后 的状态检测模型， 得到所述烟草产线检测装置的工作状态； 选取所述烟草产线检测装置处于异常工作状态时的实时系统信 息为异常系统数据， 根 据所述异常系统数据确定所述烟草产线检测装置中发生故障的工作模块。 2.如权利要求1所述的用于烟草产线检测装置的状态监测方法， 其特征在于， 所述利用 界面埋点获取正常工作状态下烟草产线检测装置的多个工作模块的标准模块信息， 包括： 获取烟草产线检测装置的多个工作模块的埋点事件， 对所述埋点事件进行元素转化， 得到目标埋 点元素； 将所述目标埋 点元素添加到所述工作模块的关键节点处， 完成埋 点； 根据所述埋点生成所述工作模块的模块日志， 对所述模块日志进行日志解析， 得到所 述工作模块的标准模块信息 。 3.如权利要求1所述的用于烟草产线检测装置的状态监测方法， 其特征在于， 所述所述 对所述标准系统数据进行语义增强处理， 得到所述烟草产线检测装置的标准系统特征， 包 括： 对所述标准系统数据进行缺失值处 理， 得到所述标准系统数据的一级系统数据； 对所述一级系统数据进行异常值过 滤， 得到所述 一级系统数据的二级系统数据； 对所述二级系统数据进行向量 化转化， 得到所述 二级系统数据的特 征向量； 对所述特 征向量进行语义增强处 理， 得到所述烟草产线检测装置的标准系统特 征。 4.如权利要求3所述的用于烟草产线检测装置的状态监测方法， 其特征在于， 所述对所 述一级系统数据进行异常值过 滤， 得到所述 一级系统数据的二级系统数据， 包括： 根据方差过滤算法对所述一级系统数据进行异常值过滤， 得到所述一级系统数据的初 级系统数据； 根据卡方过滤算法对所述初级系统数据进行异常值过滤， 得到所述初级系统数据的中 级系统数据； 利用如下 联合假设算法计算所述中级系统数据中的随机变量组的方差比： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115507897 A 2其中， 为所述中级系统数据中的随机变量组的方差比， 代表所述中级系统数据中 的第 组随机变量的方差， 代表所述中级系统数据中的第 组随机变量的方差， 代表所 述中级系统数据中的第 组随机变量的平均值， 代表所述中级系统数据中的第 组随机变 量的平均值， 代表所述随机变量组 的组数， 是所述随机变量组 的标识， 是所述随机变量 组的标识； 根据所述方差比对所述中级系统数据进行异常值过滤， 得到所述中级系统数据的二级 系统数据。 5.如权利要求1所述的用于烟草产线检测装置的状态监测方法， 其特征在于， 所述将所 述标准系统特 征与所述工作模块进行关联存 储， 得到标准系统关联表， 包括： 提取所述标准系统特 征的特征关键词； 按照预设的模块索引对所述特征关键词进行分类， 得到所述特征关键词的分类关键 词； 将所述分类关键词与 所述烟草产线检测装置 中的工作模块进行关联存储， 得到所述烟 草产线检测装置的标准系统关联表。 6.如权利要求1所述的用于烟草产线检测装置的状态监测方法， 其特征在于， 所述利用 所述标准系统关联表中的标准系统特征对预设的状态检测模型进 行调优处理， 得到优化后 的状态检测模型， 包括： 将所述标准系统特征输入至预设的状态检测模型， 得到所述标准系统特征的特征标 签； 计算所述特征标签与 预设的系统标签之间的特征误差值， 根据 所述特征误差值生成所 述预设的状态检测模型的损失函数； 利用所述损失函数对所述预设的状态检测模型进行调优处理， 得到优化后的状态检测 模型。 7.如权利要求1至6 中任一项所述的用于烟草产线检测装置的状态监测方法， 其特征在 于， 所述将所述实时系统信息输入至所述优化后的状态检测模型， 得到所述烟草产线检测 装置的工作状态， 包括： 将所述实时系统信息输入至所述优化后的状态检测模型确定所述烟草产线检测装置 的期望产量； 根据所述实时系统数据确定所述烟草产线检测装置的实时产量， 比较所述期望产量与 所述实时产量的大小； 当所述实时产量小于所述期望产量时， 所述烟草产线检测装置处于异常工作状态； 当所述实时产量大于或者等于所述期望产量 时， 所述烟草产线检测装置处于正常工作 状态。 8.一种用于烟草产线检测装置的状态监测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 标准系统数据模块， 用于利用界面埋点获取正常工作状态下烟草产线检测装置的多个权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115507897 A 3