【技术实现步骤摘要】
一种基于生产数据挖掘的设备预测性维护系统
本专利技术涉及设备维护
,特别涉及一种基于生产数据挖掘的设备预测性维护系统。
技术介绍
工业生产中,工业设备在工作过程中,由于工作时间久或者遇到一些影响因素例如原料中掺入了异物等,可能会导致工业设备出现故障,需要维护、维修或者更换新设备。现有技术中,检测设备是否出现故障常靠人工检测,这样就不容易及时发现设备故障,容易造成设备生产产品的合格率降低,也更容易提高设备的损坏率。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于生产数据挖掘的设备预测性维护系统。本专利技术实施例提供了一种基于生产数据挖掘的设备预测性维护系统,包括:设备数据采集设备、数据传输设备、云端服务器和终端设备,其中:所述设备数据采集设备,用于采集设备在工作过程中的工作状态数据;所述数据传输设备,用于将所述设备的工作状态数据发送给所述云端服务求;所述云端服务器,用于根据设备的工作状态数据,预测对所述设备的维护策略;将对所述设备的维护策略发送给所述终端设备;所述终端设备,用于输出所述对所述设备的维护策略。在一个实施例中,所述根据设备的工作状态数据,预测对所述设备的维护策略,包括:根据预设的维护策略预测模型和设备的工作状态数据,确定对所述设备的维护策略。在一个实施例中,所述设备数据采集设备采集设备在工作过程中的工作状态数据,包括:所述设备数据采集设备从预设的数据采集初始时刻开始,采集设备在工作过程中的工作状态数据。在一个实施 ...
【技术保护点】
1.一种基于生产数据挖掘的设备预测性维护系统,其特征在于,包括设备数据采集设备、数据传输设备、云端服务器和终端设备,其中:/n所述设备数据采集设备,用于采集设备在工作过程中的工作状态数据;/n所述数据传输设备,用于将所述设备的工作状态数据发送给所述云端服务求;/n所述云端服务器,用于根据设备的工作状态数据,预测对所述设备的维护策略;将对所述设备的维护策略发送给所述终端设备;/n所述终端设备,用于输出所述对所述设备的维护策略。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于生产数据挖掘的设备预测性维护系统,其特征在于,包括设备数据采集设备、数据传输设备、云端服务器和终端设备,其中:
所述设备数据采集设备,用于采集设备在工作过程中的工作状态数据;
所述数据传输设备,用于将所述设备的工作状态数据发送给所述云端服务求;
所述云端服务器,用于根据设备的工作状态数据,预测对所述设备的维护策略;将对所述设备的维护策略发送给所述终端设备;
所述终端设备,用于输出所述对所述设备的维护策略。
2.如权利要求1所述的系统,其特征在于,
所述根据设备的工作状态数据,预测对所述设备的维护策略,包括:
根据预设的维护策略预测模型和设备的工作状态数据,确定对所述设备的维护策略。
3.如权利要求1所述的系统,其特征在于,
所述设备数据采集设备采集设备在工作过程中的工作状态数据,包括:所述设备数据采集设备从预设的数据采集初始时刻开始,采集设备在工作过程中的工作状态数据。
4.如权利要求1至3中任一所述的系统,其特征在于,
所述云端服务器根据预设的维护策略预测模型和设备的工作状态数据,确定对所述设备的维护策略,包括:
步骤A1:利用公式(1)确定所述设备中工作模组的工作温度的波动值:
其中,Wi表示所述设备的第i个工作模组在当前时间之前连续的1~H个单位时间内的工作温度的波动值;T表示预设的单位时间,取值范围为[5s,300s];Pi(kT)表示在第k个单位时间内,随机采集到的所述设备的第i个工作模组的工作温度值;max[Pi(kT)]表示在所述连续的1~H个单位时间内,随机采集到的所述设备的第i个工作模组的工作温度值的最大值;min[Pi(kT)]表示在所述连续的1~H个单位时间内,随机采集到的所述设备的第i个工作模组的工作温度值的最小值;k的取值为1~H之间的任一正整数;H为大于1的正整数,取值范围为[10,100];
步骤A2:利用公式(2)判断所述设备中工作模组在所述连续的1~H个单位时间内的工作温度是否稳定:
其中,Ki表示所述设备的第i个工作模组在所述连续的第1~H个单位时间内的工作温度的稳定判定值;
若Ki≤0,表示所述设备的第i个工作模组在所述连续的第1~H个单位时间内的工作温度稳定;
若Ki>0,表示所述设备的第i个工作模组在所述连续的第1~H个单位时间内的工作温度不稳定;
步骤A3:利用公式(3)确定所述设备中每个工作模组与设备性能之间的相关系数:
其中,Ri表示所述设备中第i个工作模组与设备性能之间的相关系数;Sa表示所述设...
【专利技术属性】
技术研发人员:李源林,蒋明川,
申请(专利权)人:上海琥崧智能科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:上海;31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。