动设备在线监测方法、系统及可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种动设备在线监测方法、系统及可读存储介质，涉及设备监控技术领域，包括：基于各待测设备的运行特性建立并存储数据监测模型；建立用于反映各监测数据之间理论关联关系的第一关联模型；于待测设备上设置多个监测数据采集点，获取监测数据；接收各监测数据并根据所述第一关联模型判定数据可靠性，基于可靠性数据并结合所述数据监测模型输出待测设备的运行状态数据。通过上述技术方案，能够对获取到的监测数据进行有效性排查，由此提升监测数据的准确性，同时在监测数据排查过程中还能够对待测设备或数据传输链路中的故障位点加以识别，进而显著提升监测系统的可靠性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
动设备在线监测方法、系统及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及设备监控
，更具体地说，它涉及一种动设备在线监测方法、系统及可读存储介质。

技术介绍

[0002]在炼化、石油、钢铁等产业园中，各动设备（指有驱动机带动的转动设备,如泵、压缩机、风机等）的稳定安全运行关系着整个生产的效率及安全。保障设备运行的稳定性，及时排除设备的故障隐患，不仅能够有效提升生产效率及安全性，还能降低综合管理成本，延长设备使用寿命。
[0003]但是，由于炼化石油等生产环境中各设备分布较为广泛，依靠人员实时巡检并不能很好地发现设备运行过程中出现的问题。当前，通过在设备现场设置监测传感器（如震动传感器、温度传感器等）可以实现设备的远程监控，但专利技术人在实践中发现，单台设备的数据异常原因往往是多方面的因素造成的，除设备自身故障外，还有可能是其他关联设备的异常运转、监测传感器的监测故障或数据信号传输网络的干扰导致的。
[0004]如何保证监测数据的准确性同时提升整个监测系统的可靠性，是提升整个园区动设备管理效率、保证动设备安全运行的关键。

技术实现思路

[0005]针对实际运用中动设备监控系统所采集到的数据容易受到干扰进而导致监测结果不准确这一问题，本申请目的一在于提出一种动设备在线监测方法，其针对于各个待测设备建立数据模型，对监测到的数据加以清洗筛选，保证数据的有效性，进而提升整个监测系统的可靠性。目的二在于提供一种动设备在线监测系统。目的三在于提出并保护一种加载有实现上述动设备在线监测方法的计算机可读存储介质，具体方案如下：一种动设备在线监测方法，包括：基于各待测设备的运行特性建立并存储数据监测模型；建立用于反映各监测数据之间理论关联关系的第一关联模型；于待测设备上设置多个监测数据采集点，获取监测数据；接收各监测数据并根据所述第一关联模型判定数据可靠性，基于可靠性数据并结合所述数据监测模型输出待测设备的运行状态数据。
[0006]通过上述技术方案，利用第一关联模型能够对获取到的监测数据进行排查，若监测数据不满足上述第一关联模型，则上述监测数据被判定为无效或不可靠，由此提升监测数据的准确性，进而显著提升监测系统的可靠性。
[0007]进一步的，所述建立用于反映各监测数据之间理论关联关系的第一关联模型，包括：于同一待测设备上设定多个监测数据采集点并配置监测传感器；获取所述待测设备正常运行时各个监测传感器采集的标准数据并存储；
基于所述标准数据，拟合生成所述待测设备在各个监测数据采集点上对应数据之间的关联关系，生成所述第一关联模型。
[0008]在实际应用中，同一待测设备上的各个监测数据采集点通常具备关联性，通过上述技术方案，利用同一待测设备不同监测数据采集点之间的关联性，判定各个监测数据的准确性，进而对无效干扰数据加以排除，提升设备监测的准确性。
[0009]进一步的，所述所述建立用于反映各监测数据之间理论关联关系的第一关联模型，还包括：基于待测设备之间所成的设备网络，获取待测设备之间的关联关系；于多个各待测设备上设定监测数据采集点并配置监测传感器；获取设备网络正常运行时各待测设备对应监测数据之间的关联关系；基于所述关联关系生成所述第一关联模型。
[0010]处于同一设备网络中的待测设备由于在控制关系上存在关联，因而其运行的状态也会存在关联，通过上述技术方案，利用上述待测设备与待测设备之间的关联性，可以建立数据关联模型，即第一关联模型，由此可以对采集到的监测数据加以校验，排除干扰，提升监测的准确性。
[0011]进一步的，所述方法还包括：存储各待测设备对应的监测数据标准波动区间；基于历史监测数据拟合生成各待测设备监测数据的变化趋势；根据所述变化趋势以及当前时刻，计算所述监测数据超出所述标准波动区间所需时间，输出告警。
[0012]通过上述技术方案，可以提前预判监测数据的变化趋势，进而能够在待测设备发生故障前及时告警，减少停机或事故的发生。
[0013]进一步的，所述方法还包括：采集各动设备对应的监测数据并将其与相邻时间段内采集的监测数据做对比；若监测数据波动幅度超过设定阈值，则基于所述第一关联模型查找与上述监测数据相关联的监测数据并判定其波动幅度是否超过设定阈值；若相关联的监测数据波动范围超过设定阈值，则输出设备故障告警；若相关联的监测数据波动范围未超过设定阈值，则基于所述第一关联模型结合所述相关联的监测数据，计算生成波动幅度超过设定阈值的监测数据对应的理论值，输出监测传感器故障告警。
[0014]通过上述技术方案，可以通过监测数据判断出数据异常的原因所在，便于维护人员对相关设备加以维护。
[0015]进一步的，所述接收各监测数据并根据所述第一关联模型判定数据可靠性，包括：建立多个监测数据采集点对应监测数据之间的交叉验证关系，形成多个交叉验证模型，其中，一个监测数据分别与多个关联监测数据关联形成多个对应的交叉验证模型；将采集到的监测数据输入至与其对应的交叉验证模型中，基于不同的交叉验证模型得到多个对应于该监测数据采集点的验证数据；若上述验证数据一致，则上述监测数据判定可靠；若上述验证数据不一致，则选取上述验证数据对应的交叉验证模型，获取上述交
叉验证模型关联的其它监测数据并以上述其它监测数据及其对应的交叉验证模型为基础，判定并输出其它监测数据的可靠性。
[0016]通过上述技术方案，可以通过数据之间的关联关系，查找出异常数据所在并将其排除，确保监测数据的准确性。
[0017]进一步的，所述方法还包括：建立并存储各待测设备的故障诊断数据；基于各待测设备的历史监测数据，建立监测数据与故障诊断数据之间的第二关系模型；获取当前待测设备的监测数据，基于上述第二关系模型生成待测设备的故障诊断数据。
[0018]通过上述技术方案，可以通过监测数据推知出设备故障信息，进而提升设备维护的效率。
[0019]基于上述方法，本申请还提出一种计算机可读存储介质，加载存储有用于实现如前所述的动设备在线监测方法的计算机程序算法模块。
[0020]进一步的，本申请还提出一种动设备在线监测系统，包括：数据采集端，包括设置于待测设备上的监测传感器，用于采集并输出待测设备的监测数据；服务器端，与数据采集端数据连接，包括数据处理单元、数据存储单元以及数据输出单元，所述数据存储单元中配置有如前所述的计算机可读存储介质，所述数据处理单元接收数据采集端输出的监测数据，基于数据存储单元中存储的计算机程序算法模块对监测数据加以处理后输出至数据输出单元，上述数据输出单元接收上述监测数据并将其进行格式处理后输出；监控终端，与所述服务器端的数据输出单元数据连接，接收所述监测数据并显示；通信端，配置为用于数据采集端、服务器端及监控终端之间的通信连接。
[0021]进一步的，所述服务器端配置本地服务器与云服务器，所述监控终端经所述通信端分别与本地服务器及云服务器数据连接。
[0022]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：通过建立各个监测数据之间的关联本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动设备在线监测方法，其特征在于，包括：基于各待测设备的运行特性建立并存储数据监测模型；建立用于反映各监测数据之间理论关联关系的第一关联模型；于待测设备上设置多个监测数据采集点，获取监测数据；接收各监测数据并根据所述第一关联模型判定数据可靠性，基于可靠性数据并结合所述数据监测模型输出待测设备的运行状态数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立用于反映各监测数据之间理论关联关系的第一关联模型，包括：于同一待测设备上设定多个监测数据采集点并配置监测传感器；获取所述待测设备正常运行时各个监测传感器采集的标准数据并存储；基于所述标准数据，拟合生成所述待测设备在各个监测数据采集点上对应数据之间的关联关系，生成所述第一关联模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立用于反映各监测数据之间理论关联关系的第一关联模型，还包括：基于待测设备之间所成的设备网络，获取待测设备之间的关联关系；于多个各待测设备上设定监测数据采集点并配置监测传感器；获取设备网络正常运行时各待测设备对应监测数据之间的关联关系；基于所述关联关系生成所述第一关联模型。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，还包括：存储各待测设备对应的监测数据标准波动区间；基于历史监测数据拟合生成各待测设备监测数据的变化趋势；根据所述变化趋势以及当前时刻，计算所述监测数据超出所述标准波动区间所需时间，输出告警。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：采集各动设备对应的监测数据并将其与相邻时间段内采集的监测数据做对比；若监测数据波动幅度超过设定阈值，则基于所述第一关联模型查找与上述监测数据相关联的监测数据并判定其波动幅度是否超过设定阈值；若相关联的监测数据波动范围超过设定阈值，则输出设备故障告警；若相关联的监测数据波动范围未超过设定阈值，则基于所述第一关联模型结合所述相关联的监测数据，计算生成波动幅度超过设定阈值的监测数据对应的理论值，输出监测传感器故障告警。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收各监测数据并根据所述第一关联模型判定数据可靠性，包括：建立...

【专利技术属性】
技术研发人员：李江，王亚德，章明高，朱品强，张季成，黄建，
申请(专利权)人：华荣科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：