基于深度学习的工业自动化产线异常检测与智能预警系统研究

引言

工业是国民经济的主导产业，发展水平直接影响我国的现代化进程。2025 年 5 月，工业和信息化部等9 部门联合印发《关于加快推进科技服务业高质量发展的实施意见》，明确提出深化新一代信息技术融合应用，推动科技服务业全面发展。自动化产线运行中，现有控制系统主要负责参数的调整与控制，在数据分析、异常检测、故障预警等方面的功能不足，难以适应复杂多变的工业生产环境和需求[1-2]。深度学习是在机器学习、人工神经网络等算法模型的基础上，融入大数据分析发展而来，最大的特点是具备自动提取特征的能力。将深度学习技术引入自动化产线的控制中，可满足实时监测的需求，完成异常检测与智能预警的任务，保障自动化产线稳定可靠运行。

1．深度学习概述

1.1 深度学习的内涵

深度学习属于机器学习的一个分支，其原理是建立多层次神经网络模型，模拟人脑的神经元结构，并对信息处理环节展开大量训练，从海量数据中提取出数据的特征和变化规律，为管理决策提供支持。相较于传统的机器学习方法，深度学习显著降低了对人工的依赖程度，可自行设计相关算法，学习数据的结构模式、运行规律，成为语音识别、图像识别、自然语言处理的基石。大数据时代背景下，深度学习的应用能对海量数据高效处理，识别有价值的信息并加以运用，成为解决复杂问题的重要工具之一。

1.2 常用的深度学习算法

1.2.1 多层感知机

多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）是最为基础的深度学习模型，又称为前馈神经网络，信息只能沿着一个固定方向流动，不能形成环路。该算法通过堆叠多个层，每个层含有若干神经元，层与层之间经权重和偏置完成连接。在训练过程中，该算法采用反向传播法，自动学习输 据的特征，生成预测输出值，比较实际输出值和预测输出值并计算误差； 然后将误差回传至输入层 调整每层神经元的参数值，从而不断减小误差；重复这一过程，直至误差小于阈值或迭代次数达到设定值，得到最优预测输出值。MLP 算法随访结构简单，但是理解复杂模型的基础，可用于预测、分类、回归等作业任务[3]。

1.2.2 卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是包含卷积计算和深度结构的神经网络，通过卷积、池化等操作提取数据的特征，将输入数据映射到高维特征空间内，对特征进行分类或回归，尤其适用于图像、视频等网格结构数据的处理。

1.2.3 长短期记忆模型

长短期记忆模型（Long Short-Term Memory，LSTM），是一种特殊的循环神经网络，引入具有记忆的门控单元，用来解决长序列数据的处理问题[4]。其中，遗忘门可从记忆单元中剔除信息，输入门将信息添加至记忆单元中，记忆单元根据遗忘门和输入门的控制实时更新，输出门则最终决定输出信息。

2．工业自动化产线的作业特点和运维需求

2.1 作业特点

2.1.1 连续性和复杂性

自动化产线是由多种设备、传感器和控制系统组成的，不同设备之间相互影响，执行控制系统的统一指令，从而完成生产过程。一旦某个设备故障，或传感器数据失真，或控制系统失效，就会影响产品质量，甚至造成整个产线停工。以汽车制造自动化产线为例，从钢材冲压开始、到部件总装为止，需要前后工序精确配合。若焊接机器人出现故障，不仅影响焊接工序，还会对后续工序造成干扰，导致物料堆积、生产延迟等情况。

2.1.2 多源性和实时性

自动化产线在运行中会生产大量的数据，包括设备运行参数、传感器采集数据、质检设备检测结果等，关系到产线运行状态和产品制造质量。这些数据的来源渠道广，结构和格式并不统一，增加了数据处理难度[5]。另外，在先进技术的支持下，这些数据的产生频率非常高，以温度传感器为例每秒可多次采集温度值，以便精准控制生产线的运行状态，这为数据分析提出不小的挑战。

2.2 运维需求

工业自动化产线的运维需求包括：①故障预防方面，要求工作人员实时关注产线的运行状态，及时发现潜在的故障隐患，避免出现突发性的故障。传统的定期维护模式，虽能降低故障发生率，但容易出现维护不及时、过度维护的情况。基于此，应围绕产线的实时数据，对其健康状态展开评估，提前发现潜在故障和风险因素，实现精准维护的目标[6]。②异常检测方面，因产线数据复杂且不确定，要求控制系统引入深度学习技术，通过分析大量的运行数据识别异常特征，才能提高异常检测的准确性，避免产线计划外停工。

3．基于深度学习的异常检测与智能预警系统的构建

3.1 系统架构

该系统的组成架构如下图1 所示，自下而上分为平台层、数据层和应用层。①平台层是在自动化产线的关键部位部署温度、压力和流量传感器，实时采集温度、压力和流量参数，经5G 通讯网传输至数据层。②数据层接收平台层发送的数据，先经清洗、过滤等预处理得到各参数的合格值；再建立深度学习模型，对大量数据展开训练，根据合格值、预测值和实测值计算各参数的偏离评价值，并结合权重得到总偏离评价值。 ③ 应用层基于深度学习模型对采集到的数据进行异常检测，若识别出数据异常，则计算参数的总异常分数值，对自动化产线的异常程度进行划分，发送相应的预警信息。

3.2 预警方法

根据参数总异常评价值的大小，将安全预警信号分为轻度、中度、高度 3 个等级，分别触发三级、二级、一级预警信号，见下表1。工作人员根据安全预警信号，即可针对性开展管理工作，既能提高异常识别准确性，又能降低人力管理成本，保障自动化产线可靠运行[7]。

4．实验验证

4.1 实验方法

为验证该系统的使用性能，在某矿产企业的自动化产线部署该系统，运行时间共计 3 个月。其中，布设温度传感器26 个、压力传感器18 个、流量传感器6 个，采样频率为5 min 一次。采集到的所有数据，经5G 网络传输至后台，经预处理后输入深度学习模型，根据预测结果评价是否出现异常，并发出预警信息。

设置性能评价指标包括：①预测准确度，使用均方根误差值（RMSE）进行衡量； ② 金属回收率；③异常检出率；④生产效率，使用堆浸场单位面积的金属产出量进行衡量。以人工巡检为对照，通过对比分析系统的使用性能。

4.2 结果分析

和人工巡检模式相比，采用异常检测与智能预警系统能降低预测准确度 RMSE 值，提高金属回收率、异常检出率和生产效率，见下表 2。说明该系统的应用，能精准预测自动化 线的运行变化，有效识别异常情况，提高生产效率并降低生产风险。

5．结语

综上所述，工业自动化产线的运行具有连续性和复杂性、多源性和实时性、不确定性的特点，对运维管理提出较高要求。文章基于深度学习技术，建立异常检测和智能预警系统，将其应用在自动化产线中可有效识别异常情况，保证产线可靠运行。未来，企业应进一步完善系统功能，提高运维管理的智能化水平，推动企业转型发展。

参考文献：

[1] 刘懿.基于深度学习的厂区异常行为检测及预警系统[D].秦皇岛：燕山大学，2024.

[2] 杜素忠，杨均流，贺小齐，等.铜电积车间槽面温度热成像智能检测预警方法[J].化工自动化及仪 ，2021，48（1）：24-28，57.

[3] 李晓茜，丁勇，安淇雨.基于物联网技术的环境试验箱温度监测预警系统[J].环境技术，2023，41（10）：180-183.

[4] Zhang LG， Wang L， Jin M， et al. Small object detection in remote sensing images based on attention mechanism and multi-scale feature fusion[J].International Journal of Remote Sensing， 2022，43（9）：3280-3297

[5] 应志涛，周书民，汪志成，等.基于多传感器融合的机电设备状态监测系统设计[J].仪器仪表与分析监 测，2025（2）：31-37.

[6] 凡勇刚，艾鑫坤，吴新武，等.基于自编码器的球磨机故障分析与预警[J].矿业装备，2025（2）：159-161.

[7] 李传维.5G+大数据在工业设备预防性维护中的应用[J].长江信息通信，2023，36（7）：223-225.