一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统，涉及工业物联网技术领域，本发明专利技术包括工业物联网技术系统、数据处理系统与设备感知系统。本发明专利技术通过工业物联网技术系统，对设备进行各参数数据采集、分析和建立工业物联网模型，对设备各个参数进行实时精准预测，实现传统检测系统无法实现的细小问题发现，真正实现小问题，早发现，实现设备故障的长期预测和故障的自动监测与报警，开展电厂设备状态检修与寿命管理，提高电厂设备技术管理的精细化程度与管理水平，并且可以对设备进行长期趋势预测，实现态势感知，从而对设备未来两个月内的运行健康指数进行长期趋势预测，从而使电厂可以提前安排设备的检修和更换。使电厂可以提前安排设备的检修和更换。使电厂可以提前安排设备的检修和更换。

【技术实现步骤摘要】
一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统


[0001]本专利技术涉及工业物联网
，尤其涉及一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统。

技术介绍

[0002]安全生产及在保障安全生产基础之上优化运行、降低成本、提高经济效益始终是发电企业的管理重点和目标之一，保障发电机组设备的安全运行是发电企业的主要安全工作内容；目前对于发电设备的运行状态监测只针对少数特定的故障特征和逻辑能够做到自动报警，运行监测工作主要依靠运行人员根据经验进行判断，由于机组运行状态的检测数据测点多、时间频次高，仅靠人的判断是很难发现细小的问题以及逐次递进的指标劣化问题。
[0003]目前是人工智能、机器学习领域快速发展的时代，我国已经在语音识别、图像识别、自然语言处理、自动驾驶等诸多领域取得了突破性进展。利用深度学习技术，搭建发电设备的神经网络仿真模型，可以对发电设备运行状态进行实时状态识别、故障报警，实现“自感知、自学习、自判别”的智能监测，在减轻运行人员工作压力的同时，能够实现“小问题、早发现”，防止恶性事故发生，有助于电厂降低风险、提升安全水平。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中不能对设备细小问题的及时发现和告警，以及不能对未来一段时间内设备的故障情况进行预警的问题，而提出的一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统，包括工业物联网技术系统、数据处理系统与设备感知系统。
[0007]优选地，所述物联网技术系统用于对设备进行各参数数据采集、分析和建立物联网技术模型，对设备各个参数进行实时精准预测；
[0008]优选地，所述物联网技术模型包括应用层、网络传达层以及感知层；
[0009]所述应用层用于融合多种应用平台，所述网络传达层做为无线或者有线传输的媒介，所述感知层用于对射频识别信息进行识读。
[0010]优选地，所述数据处理系统包括工业物联网平台、接口机、频率测量设备、振动加速度测量设备与频谱储存前置机。
[0011]所述工业物联网平台用于对数据进行存储和处理，所述接口机用于从DCS或SI S系统获取数据，所述频率测量设备与所述振动加速度测量设备用于获取高精度的频谱和相位数据，所述频谱储存前置机用于数据采集和数据交换。
[0012]优选地，所述工业物联网平台还包括大数据存储平台与Web界面，所述大数据存储平台用于便于数据实时读取和搜索，所述Web界面用于展示相关的诊断信息。
[0013]优选地，所述工业物联网平台还与工厂生产系统实现对接，用于实现对设备进行实时在线诊断。
[0014]优选地，所述设备感知系统包括工业物联网实时监测引擎、工业物联网长期健康状态趋势预测引擎与工业物联网知识学习引擎；
[0015]所述工业物联网实时监测引擎用于建立物联网实时监测模型对各测点的进行精准预测，所述工业物联网长期健康状态趋势预测引擎用于物联网长期健康状态的预测模型对设备未来两个月的运行健康状态进行预测，所述工业物联网知识学习引擎用于对设备故障的案例进行学习。
[0016]优选地，所述工业物联网实时监测引擎与工业物联网长期健康状态趋势预测引擎均包括传感器；
[0017]所述传感器用于对设备各个检测点的健康情况和传送的数据质量进行监测。
[0018]优选的，所述参数数据采集还包括以下计算模型：
[0019]周期单位脉冲序列：
[0020]g(t)＝δ(t
‑
nTs)
[0021]各采集点的信号幅值：
[0022][0023]采集函数：
[0024][0025]式中：s(t)代表脉冲序列，x(t)代表时间，x(nTs)代表采集过程筛选特性：
[0026][0027]取博里变换，有：
[0028][0029]间距为Ts的采集脉冲系列的取博里变换也是脉冲系列，间距为1/Ts由卷积定理，有：
[0030][0031]相比现有技术，本专利技术的有益效果为：
[0032]1、本专利技术通过工业物联网技术系统，对设备进行各参数数据采集、分析和建立工业物联网模型，对设备各个参数进行实时精准预测，实现传统检测系统无法实现的细小问题发现，真正实现小问题，早发现，实现设备故障的长期预测和故障的自动监测与报警，开展电厂设备状态检修与寿命管理，提高电厂设备技术管理的精细化程度与管理水平。
[0033]2、本专利技术通过在加装频率测量设备和振动加速度测量设备的基础上，获取高精度的频谱和相位数据，并在学习已有频谱分析知识的基础上，不断学习新的案例，形成可持续学习和发展的发电设备频谱分析工业系统，并且可以对设备进行长期趋势预测，实现态势
感知，从而对设备未来两个月内的运行健康指数进行长期趋势预测，从而使电厂可以提前安排设备的检修和更换。
[0034]3、本专利技术通过设备的各测点的传感器的健康情况和传送的数据质量进行监测，及时发现问题，进而保证设备感知系统的可靠性，并且搭建设备参数收集和传送系统，与现有的工厂生产系统实现对接，实现对设备进行实时在线诊断。
附图说明
[0035]图1为本专利技术提出的一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统的整体架构框图；
[0036]图2为本专利技术提出的一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统的具体架构框图；
[0037]图3为本专利技术提出的一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统的硬件及网络搭建流程图。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0039]参照图1、图2，一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统，包括工业物联网技术系统、数据处理系统与设备感知系统；
[0040]物联网技术系统用于对设备进行各参数数据采集、分析和建立物联网技术模型，对设备各个参数进行实时精准预测；
[0041]参照图2，其中，物联网技术模型包括应用层、网络传达层以及感知层；
[0042]应用层用于融合多种应用平台，网络传达层做为无线或者有线传输的媒介，感知层用于对射频识别信息进行识读；
[0043]通过物联网技术不仅方便对设备进行故障的诊断，同时也深入的将工业与信息化进行融合，创造了更大的社会效益和经济效益。
[0044]参照图2、图3，其中，数据处理系统包括工业物联网平台、接口机、频率测量设备、振动加速度测量设备与频谱储存前置机；
[0045]工业物联网平台用于对数据进行存储和处理，接口机用于从DCS或SIS系统获取数据，频率测量设备与振动加速度测量设备用于获取高精度的频谱和相位数据，频谱储存前置机用于数据采集和数据交换；
[0046]通过加装频率测量和振动加速度测量设备，便于获取高精度的频谱和相位数据，并通过频谱储存前置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统，其特征在于，包括工业物联网技术系统、数据处理系统与设备感知系统；所述物联网技术系统用于对设备进行各参数数据采集、分析和建立物联网技术模型，对设备各个参数进行实时精准预测。2.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统，其特征在于，所述物联网技术模型包括应用层、网络传达层以及感知层；所述应用层用于融合多种应用平台，所述网络传达层做为无线或者有线传输的媒介，所述感知层用于对射频识别信息进行识读。3.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统，其特征在于，所述数据处理系统包括工业物联网平台、接口机、频率测量设备、振动加速度测量设备与频谱储存前置机；所述工业物联网平台用于对数据进行存储和处理，所述接口机用于从DCS或SIS系统获取数据，所述频率测量设备与所述振动加速度测量设备用于获取高精度的频谱和相位数据，所述频谱储存前置机用于数据采集和数据交换。4.根据权利要求3所述的一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统，其特征在于，所述工业物联网平台还包括大数据存储平台与Web界面，所述大数据存储平台用于便于数据实时读取和搜索，所述Web界面用于展示相关的诊断信息。5.根据权利要求3所述的一种基于工业物联网设备实时检测诊断系统，其特征在于，所述工业物...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖立胜，李伟，金晓明，郭俊，赵继兴，周磊，秦辉，刘鹤，郑达，贾志远，
申请(专利权)人：华能巢湖发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：