一种设备性能监测系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种设备性能监测系统，包括：标准数据收集层，用于采集数据，并对数据进行分析处理；标准数据存储层，用于将处理完成后的数据传输到数据库中并记录到相关文件中；标准算法层，用于对数据库中的数据进行标准算法处理；标准化业务层，用于提供标准的模型；场景化业务层，用于设备故障案例、设备工艺特征等定制异常检测模型、定制的诊断模型及定制的健康评估模型；API输出层，用于将原始数据、异常数据、诊断结果传输给第三方平台。本发明专利技术能够在线实时分析诊断设备运行时出现的各类故障，对设备安全运行及科学维修提供决策支持，帮助优化设备的运行。帮助优化设备的运行。帮助优化设备的运行。

【技术实现步骤摘要】
一种设备性能监测系统及方法


[0001]本专利技术涉及设备监测
，尤其涉及一种设备性能监测系统及方法。

技术介绍

[0002]对设备运行状态进行有效监测，是提升设备可靠性水平，降低设备运维成本，促进基于状态维修实现的重要手段和方法。
[0003]目前，设备监测面临的主要问题是监测方式简单、监测手段单一、监测水平不足，未能将算法、业务、模型、数据、应用进行充分有效地结合，不符合现代信息技术特点，特别是大数据、云平台、物联网、工业互联网、人工智能等技术。
[0004]目前监测手段的缺陷包括：
[0005]1)无法完成开机过程中的数据密集采集，仅可用于平稳运行状态下振动信号的采集；
[0006]2)历史数据的记录、对比分析、趋势分析困难；
[0007]3)信号类型较为单一，不能进行多源信息融合的监测评估分析；
[0008]4)报警限设定方法不合理，核电关键机泵变转速变负荷过程中，各类信号会发生变化，固定阈值的触限报警方式不合理。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的在于提供一种设备性能监测系统及方法，解决监测方式简单、监测手段单一、监测水平不足、报警阈值设置不合理的问题。
[0010]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0011]一种设备性能监测系统，包括：
[0012]标准数据收集层，用于采集数据，并对数据进行分析处理；
[0013]标准数据存储层，用于将处理完成后的数据传输到数据库中并记录到相关文件中；
[0014]标准算法层，用于对数据库中的数据进行标准算法处理；
[0015]标准化业务层，用于提供标准的模型；
[0016]场景化业务层，用于设备故障案例、设备工艺特征等定制异常检测模型、定制的诊断模型及定制的健康评估模型；
[0017]API输出层，用于将原始数据、异常数据、诊断结果传输给第三方平台。
[0018]所述标准数据收集层包括传感器和数据采集装置，所述传感器用于采集数据，所述数据采集装置进行分析处理。
[0019]所述数据采集装置为多通道的模块化智能监控网关，包括电源模块、主控模块、加速度监测模块。
[0020]所述标准数据存储层包括关系数据库、对象数据库以及相关文件。
[0021]所述标准算法包括特征值计算、数值计算、规则推理、分类算法、聚类算法、信号处
理或其他机器学习。
[0022]所述标准化业务层设置有标准的异常检测模型、健康评估模型以及诊断模型。
[0023]所述场景化业务层包括设备故障案例、设备工艺特征。
[0024]一种设备性能监测方法，包括：
[0025]采集数据，并对数据进行分析处理；
[0026]将处理完成后的数据传输到数据库中并记录到相关文件中；
[0027]对数据库中的数据进行标准算法处理，得到诊断结果；
[0028]将原始数据、异常数据、诊断结果传输给第三方平台。
[0029]与现有技术相比，本专利技术提供的设备性能监测系统具有以下有益效果：
[0030]本专利技术提供的设备性能在线监测系统进行了多种功能、多种技术的整合，支持人工智能、大数据分析应用等相关领域，其数据处理能力大幅提升，稳定性、可用性、可扩展性进一步提高，能够在线实时分析诊断设备运行时出现的各类故障，对设备安全运行及科学维修提供决策支持，帮助优化设备的运行。
[0031]同时，整个系统的建设思路更加清晰明确，建设过程更加简单高效，是更符合大数据、工业互联网、云平台、人工智能、移动互联等技术背景下的设备在线监测系统。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0033]图1为本专利技术实施例所提供的设备性能在线监测系统的模块示意图。
具体实施方式
[0034]下面通过具体实施方式进一步详细说明。
[0035]如图1所示，本专利技术提供了一种现代信息技术背景下的设备性能在线监测系统，包括标准数据收集层100、标准数据存储层200、标准算法层300、标准化业务层400、场景化业务层500以及API输出层600。本专利技术提供的在线监测系统例如用于核电机组关键泵类设备。
[0036]标准数据收集层100，用于采集数据，并对数据进行分析处理；为了保证不丢失机组短时间内的快变信号，为进一步分析诊断提供充足的数据支撑，当机组参数出现异常报警时，采用高密采集方式。具体判断逻辑为：根据机组振动信号增大超越报警限阈值的原理，结合振动幅值增长率大小，监测系统判断是否对监测信号进行密集采集处理。
[0037]标准数据存储层200，与标准化数据收集层100连接，用于将处理完成后的数据传输到数据库中并记录到相关文件中；数据具备监测数据存储自动管理的功能，保证重要快变数据和报警数据不丢失。当磁盘空间存满之前，应该能够自动报警，并进入自动复写模式。复写逻辑应该按照数据的重要度倒序复写。日常平稳数据先复写，快变数据后复写，报警数据最后复写。每类复写时也应按照时间顺序倒序复写，旧数据先复写。
[0038]标准算法层300，用于对数据库中的数据进行标准算法处理；基于故障机理研究特定故障的特征提取算法，提取典型故障的高维特征集。
[0039]标准化业务层400，对生产端采集的数据进行解析和处理，用于提供标准的模型；数据层面具备常规报警。
[0040]场景化业务层500，用于根据设备个性故障案例、设备工艺个性化特征等定制适用于个性设备的异常检测模型、定制的诊断模型及定制的健康评估模型；
[0041]API输出层600，用于将原始数据、异常数据、诊断结果传输给第三方平台，用于设备集成管理及寿命预测，预测性维修，备件优化等。
[0042]具体地，标准数据收集层100包括传感器和数据采集装置，传感器用于采集数据，数据采集装置进行分析处理。
[0043]数据采集装置是一款多通道的模块化智能监控网关，主要由电源模块、主控模块、加速度监测模块等组成。智能监测数据采集装置最多可以接入20个模块共80个采集通道，采用导轨24V供电和导轨通讯模式，极大简化了系统安装和布线，智能监测数据采集装置加速度模块、位移模块、键相模块、电流模块、电压模块符合本安设计，在防爆场合可以省去安全栅，降低成本。核电设备振动监测，在设备合适的位置布置加速度传感器及声音传感器，分别采集在不同转速和不同传感器布局下的振动及声音数据，综合分析，包括振动大小及规律，同时考虑实际设备结构尺寸，在不影响振动、声音数据正常测量的情况下尽可能的选取最优。
[0044]标准数据存储层200包括关系数据库、对象数据库以及相关文件。其中，相关文件具体为数据库日志文件。
[0045]标准算法包括特征值计算、数值计算、规则推理、分类算法、聚类算法、信号处理或其他机器学习；用于对数据库中的数据进行标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备性能监测系统，其特征在于，包括：标准数据收集层，用于采集数据，并对数据进行分析处理；标准数据存储层，用于将处理完成后的数据传输到数据库中并记录到相关文件中；标准算法层，用于对数据库中的数据进行标准算法处理；标准化业务层，用于提供标准的模型；场景化业务层，用于设备故障案例、设备工艺特征等定制异常检测模型、定制的诊断模型及定制的健康评估模型；API输出层，用于将原始数据、异常数据、诊断结果传输给第三方平台。2.根据权利要求1所述的设备性能监测系统，其特征在于，所述标准数据收集层包括传感器和数据采集装置，所述传感器用于采集数据，所述数据采集装置进行分析处理。3.根据权利要求2所述的设备性能监测系统，其特征在于，所述数据采集装置为多通道的模块化智能监控网关，包括电源模块、主控模块、加速度监测模块。4.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌世情，朱术超，曹双华，唐湘涛，陶佳林，张福海，王欣，昌正科，王启峰，彭瑞华，刘双，
申请(专利权)人：核电运行研究上海有限公司，
类型：发明
国别省市：