工业设备健康状态诊断管理方法、装置及服务器制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种工业设备健康状态诊断管理方法、装置及服务器，该方法通过构建设备健康指数层次图模型和判断矩阵，分析计算指标目标权重，结合工业设备各指标得分，计算健康指数，进而实现设备健康状态的诊断。本方案对工业设备的健康状态做出一个量化的评估，为设备管理维护提供数据参考，可有效降低企业因设备故障带来的经营风险。故障带来的经营风险。故障带来的经营风险。

【技术实现步骤摘要】
工业设备健康状态诊断管理方法、装置及服务器


[0001]本专利技术涉及工业互联网设备监测领域，尤其涉及一种工业设备健康状态诊断管理方法、装置及服务器。

技术介绍

[0002]目前，工业企业使用的都是非数字化生产设备，设备信息难以与企业信息系统集成，在生产过程中，企业无法实时掌握设备健康状态，往往在生产设备出现故障之后才着手解决，严重影响企业生产效率，同时对设备使用寿命也存在较大影响，因此设备健康状态管理成为了企业生产管理的一个数据缺口，无法对设备状态进行预测性评估。而目前设备监管都是停留在表面数据收集层面，无法有效深入到设备状态本身，导致采集的监测数据几乎无任何实际应用价值，数据利用率低，设备智能化监控程度低。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供的工业设备健康状态诊断管理方法、装置及服务器，主要解决的技术问题是：如何对设备健康状态进行预测性评估。
[0004]针对前述问题提出一种工业设备健康状态诊断管理方法，是一种基于多特征参数实现设备健康状态诊断的新方案，通过对设备历史运行状态的数学建模，对设备的健康状态做出一个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业设备健康状态诊断管理方法，其特征在于，包括构建设备健康指数层次图模型，该模型包括一级指标，所述一级指标包括维护类指标A1和故障类指标A2；其中维护类指标A1包括点检异常比例B1和保养异常比例B2，故障类指标A2包括设备故障比例B3和设备正常比例B4；基于各指标重要度，和预设指标重要度判断原则，构建同一级指标的判断矩阵；根据各所述判断矩阵的最大特征值所对应的特征向量，确定各一级指标权重和各二级指标权重；基于所述各一级指标权重和各二级指标权重，计算得到各二级指标的目标权重；根据待测工业设备的各二级指标对应数值，计算所述待测工业设备的各二级指标得分；根据所述待测工业设备的各二级指标得分，与所述二级指标的目标权重，计算所述待测工业设备的健康指数；根据所述设备健康指数，诊断所述待测工业设备的健康状态。2.如权利要求1所述的工业设备健康状态诊断管理方法，其特征在于，所述维护类指标A1包括两类二级指标，分别为点检异常比例B1和保养异常比例B2；所述故障类指标A2包括两类二级指标，分别为设备故障比例B3和设备正常比例B4。3.如权利要求2所述的工业设备健康状态诊断管理方法，其特征在于，所述点检异常比例B1为累计点检异常次数与累计点检总次数的比值；所述保养异常比例B2为累计保养异常次数与累计保养总次数的比值；所述设备故障比例B3为设备故障总时长与设备运行总时长的比值，所述设备运行总时长为所述设备故障总时长与设备正常运行总时长之和；所述设备正常比例B4为设备正常运行总时长与所述设备运行总时长的比值。4.如权利要求2所述的工业设备健康状态诊断管理方法，其特征在于，所述构建同一级指标的判断矩阵包括：构建所述维护类指标A1和所述故障类指标A2之间的判断矩阵A；构建所述点检异常比例B1和所述保养异常比例B2之间的判断矩阵A1；构建所述设备故障比例B3和所述设备正常比例B4之间的判断矩阵A2。5.如权利要求2所述的工业设备健康状态诊断管理方法，其特征在于，所述基于所述各一级指标权重和各二级指标权重，计算得到各二级指标的目标权重包括：计算该二级指标的二级指标权重与所属一级指标权重之间的乘积，作为该二级指标的目标权重。6.如权利要求2所述的工业设备健康状态诊断管理方法，其特征在于，所述根据待测工业设备的各二级指标对应数值，计算所述待测工业设备的各二级指标得分包括：计算点检异常比例B1的分数d，采用如下公式：d＝100
‑
100
×
(1/[exp(B1)+1])；计算保养异常比例B2的分数b，采用如下公式：b＝100
‑
10...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐晓冬，汪香莲，
申请(专利权)人：重庆允成互联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：