一种基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法技术

本发明专利技术提供一种基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，对于需要监测的具体设备和关注参数，在监测时长内进行数据的采集，并制定出2直1曲的连接线，进而形成两个数据策略区间，分析出存在引发告警的设备，人工判断后进行后续处理。本方法基于成熟的大数据分析技术，对海量的设备监控信息进行科学的检测和利用，操作便捷，数据准确，提升隐患判断的能力，将设备故障信息提前筛查出来。将设备故障信息提前筛查出来。将设备故障信息提前筛查出来。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法


[0001]本专利技术涉及一种预警方法，尤其是涉及一种基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法。

技术介绍

[0002]目前监控的设备越来越多，随着时间的推移，会出现一些设备的老化，防止设备损坏造成损失，如何快速定位存在隐患的设备，提前进行相关的排查和检修，做到设备的故障预警尤为重要。现有多是人工经验，缺乏数据支撑。
[0003]随着大数据技术的广泛应用，利用大数据的存储和分析能力，对监控的设备进行全方位的数据扫描，并通过数据采集进行海量数据的试算，从而找出设备的运行规律，排查出隐患点，从而确定设备的故障点，进而开始进行设备的检修和维护保养工作。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，可应用于大数据领域、数据中心领域和电力监控领域，解决了监控设备的故障预警分析问题，其技术方案如下所述：
[0005]一种基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，包括以下步骤：
[0006]S1：选择需要监测的具体数据采集设备，选本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，包括以下步骤：S1：选择需要监测的具体数据采集设备，选择该设备的其中一个关注参数，并对该设备设定监测时长，作为进行采集监测的时间周期；S2：在设定的监测时长，对设备的关注参数进行数据采集；S3：设定数据采集的采集规则和频率，形成采集点和时间线的监测曲线；S4：存储监测曲线的数据，分析数据中关注参数的最大值和最小值；S5：根据数据形成2直1曲的三条连接线，分别是最大上限线、最低下限线和设备状态平滑曲线；S6：结合对设备的参数值定义的正常参数区间和告警参数区间，即告警阈值进行比对，形成两个数据策略区间；S7：对存在引发告警的数据策略区间的设备，判断是否故障；S8：对于存在故障的设备，进行处理。2.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S1中，所述监测时长是指进行采集监测的多个时间周期的综合，所述时间周期以小时、天、月为单位。3.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S1中，所述关注参数包括功耗、电压、电流、温度、湿度、精确度、使用寿命。4.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S3中，所述采集规则是...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐志强，何威，董婷婷，虞炎佳，
申请(专利权)人：龙坤无锡智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：