基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法，包括：通过数据采集模块基于工厂方法模式对设备对象进行数据采集，并将采集到的数据传输至边缘端；通过数据处理模块对数据进行标准化处理后，进行数据清洗、数据聚合处理；通过数据解析模块对数据进行解析并标准化为行协议，存入时序数据库；通过MQTT网关模块将处理后的数据通过MQTT协议上传至云端；步骤五，通过故障诊断系统智能分析模块对接收的数据进行故障诊断分析并做出决策，将决策结果返回边缘端。本发明专利技术能够在故障诊断过程中大大减少多源异构数据以及不同协议带来的影响；大大提高了故障诊断系统的普适性，在改变诊断对象时也能够快速部署，而无需对该系统做出重大调整。需对该系统做出重大调整。需对该系统做出重大调整。

【技术实现步骤摘要】
基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法


[0001]本专利技术属于机械装备故障诊断
，尤其涉及一种基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法。

技术介绍

[0002]工业物联网是通过将各类传感器、控制器采集到的数据传输至云计算中心平台，再进行数据处理等。利用物联信息系统对整个制造供应以及使用的一些重要信息进行数据化等操作，能够达到高效的生产以及供应，进而完成工业制造从自动化到智能化的转变，由高标准、高准则来倒逼现有制造业向智能制造的迈进。
[0003]随着机械装备质量以及复杂程度的不断提高，对于设备端智能化的设计与生产要求也更为严格，同时对机电装备的可靠性以及稳定性也提出了更高的要求。而当机械设备的某些零部件在因为某些意外而出现故障时，如果没有得到及时的诊断和矫正，就不仅会导致设备本身的故障损坏，更甚者可能导致整个生产链的瘫痪。因此机械装备的故障诊断技术得到越来越多人的关注。
[0004]现有故障诊断技术主要利用传感器采集设备的不同状态信息进行采集，比如温度、压力、振动幅度等，然后将采集的状态信息进行处理分析及诊断决策。比较传统的故障诊断方法包括基于浅知识、深知识的智能专家诊断方法等。现有故障诊断方法主要包括以下几个方面的技术缺陷：
[0005]1、网络协议的多样性和多源异构的数据源。
[0006]在故障诊断系统中，网络传输有有线或者无线的多协议特性，网络协议的多样性和多源异构的数据源也给诊断系统的交互功能以及稳定高效运行带来巨大挑战。
[0007]2、故障诊断边缘端部署时间较长。
[0008]在现有环境中，针对某一设备进行故障诊断系统的构建，从传感器的部署、采集、数据传输，到边缘端算法模型的部署以及故障诊断识别，这一系统底层构建阶段往往花费的时间较长，大大拖延了故障诊断系统构建的速度。
[0009]3、故障诊断边缘端构建方法的可迁移性极差。
[0010]现有的故障诊断系统往往是针对某一特定具体设备而构建设计开展的，其普适性较弱，一旦所针对的对象发生改变，往往需要对诊断系统做出重大调整。例如专利CN109933004所提出的基于边缘计算和云协同的机床故障诊断与预测方法及系统，一旦将诊断对象由原来的机床改为其他设备，则该诊断方法及系统都不可再适用。

技术实现思路

[0011]本专利技术的目的是提供一种基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法，采用模块化服务架构，对多源异构数据进行标准化，同时定义标准化MQTT协议，大大提高故障诊断系统的设备交互性，并在云端部署智能分析模块，处理各类故障信号等，可使边缘端具有极强的普适性和可迁移性。
[0012]本专利技术提供了一种基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法，包括如下步骤:
[0013]步骤一，通过数据采集模块基于工厂方法模式对设备对象进行数据采集，并通过各自定义的通信协议以及数据格式将采集到的数据传输至边缘端；所述设备对象包括传感器、控制器；
[0014]步骤二，通过数据处理模块对数据进行标准化处理后，进行数据清洗、数据聚合处理；
[0015]步骤三，通过数据解析模块对数据进行解析并标准化为行协议，存入时序数据库；
[0016]步骤四，通过MQTT网关模块将处理后的数据通过MQTT协议上传至云端；
[0017]步骤五，通过故障诊断系统智能分析模块对接收的数据进行故障诊断分析并做出决策，将决策结果返回边缘端。
[0018]进一步地，所述数据采集模块具体用于：
[0019]按照指定频率采集振动传感器的振动数据；
[0020]按照指定频率采集温度传感器数据；
[0021]同时与多台传感器连接；
[0022]使用网络时间协议同步主机之间的时间，对采集的数据插入时间戳，并与时钟同步；
[0023]采集串行接口数据。
[0024]进一步地，步骤一中所述基于工厂方法模式对设备对象进行数据采集包括：
[0025]定义抽象产品类，即Sensor接口，用以描述传感器的属性和功能，通过与传感器连接，检查传感器的状态并初始化，获取传感器数据；
[0026]根据不同的传感器类型以及不同参数划分传感器子类，在传感器子类中检查传感器状态并初始化以及采集数据的方法；
[0027]定义抽象工厂类，用于根据不同的参数需求创建不同类型的传感器实例，即具体工厂类；所述抽象工厂类封装有创建不同类型设备的方法；
[0028]在采集传感器数据时，调用具体工厂类中的创建不同类型设备的方法，返回传感器实例，实现对传感器数据的采集。
[0029]进一步地，所述步骤三包括：
[0030]定义数据类型，包括数据的名称、数据类型；
[0031]定义数据格式，包括数据长度、单位；
[0032]定义数据结构，包括数据的属性信息，对于数据采集模块，定义其包括多个传感器或者控制器，所采集的数据格式包括振动、温度、压力属性；
[0033]确定映射规则，根据映射数据关系，将原始数据映射为标准化格式，将传感器数据映射为行协议类型；
[0034]进行数据模型之间的映射，将传感器数据转换为行协议格式并存入时序数据库。
[0035]进一步地，所述步骤四包括：
[0036]1)在MQTT网关模块运行MQTT客户端，同时与云端MQTT代理服务器相连，将边缘端信息与云端对接，其中边缘端信息包括边缘设备ID、类型；
[0037]2)MQTT网关模块将二次加工后的数据以及原始数据发布到特定主题；
[0038]3)云端的MQTT代理服务器作为订阅者订阅特定的主题。
[0039]进一步地，所述步骤五包括：
[0040]基于离线数据对故障诊断系统智能分析模块功能进行验证，若功能正常，建立通信连接，基于MQTT网关上传的数据进行测试验证；若验证无误，将故障诊断系统智能分析模块部署于边缘端，并搭建故障诊断系统边缘端以及与传感器的连接，进行总体验证并调试。
[0041]进一步地，所述步骤五还包括：
[0042]在故障诊断系统智能分析模块设置API，用于导入新增算法以及对应数据文件，并在导入后进行调试。
[0043]由上述方案，通过基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法，能够在故障诊断过程中大大减少多源异构数据以及不同协议带来的影响；大大提高了故障诊断系统的普适性，在改变诊断对象时也能够快速部署，而无需对该系统做出重大调整。
[0044]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
[0045]图1是本专利技术一实施例的故障诊断系统边缘端构建方法流程图；
[0046]图2是本专利技术一实施例中采用工厂方法模式进行数据采集的流程图；
[0047]图3是本专利技术一实施例中多源异构数据处理流程；
[0048]图4是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法，其特征在于，包括如下步骤:步骤一，通过数据采集模块基于工厂方法模式对设备对象进行数据采集，并通过各自定义的通信协议以及数据格式将采集到的数据传输至边缘端；所述设备对象包括传感器、控制器；步骤二，通过数据处理模块对数据进行标准化处理后，进行数据清洗、数据聚合处理；步骤三，通过数据解析模块对数据进行解析并标准化为行协议，存入时序数据库；步骤四，通过MQTT网关模块将处理后的数据通过MQTT协议上传至云端；步骤五，通过故障诊断系统智能分析模块对接收的数据进行故障诊断分析并做出决策，将决策结果返回边缘端。2.根据权利要求1所述的基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法，其特征在于，所述数据采集模块具体用于：按照指定频率采集振动传感器的振动数据；按照指定频率采集温度传感器数据；同时与多台传感器连接；使用网络时间协议同步主机之间的时间，对采集的数据插入时间戳，并与时钟同步；采集串行接口数据。3.根据权利要求2所述的基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法，其特征在于，步骤一中所述基于工厂方法模式对设备对象进行数据采集包括：定义抽象产品类，即Sensor接口，用以描述传感器的属性和功能，通过与传感器连接，检查传感器的状态并初始化，获取传感器数据；根据不同的传感器类型以及不同参数划分传感器子类，在传感器子类中检查传感器状态并初始化以及采集数据的方法；定义抽象工厂类，用于根据不同的参数需求创建不同类型的传感器实例，即具体工厂类；所述抽象工厂类封装有创建不同类型设备的方法；在采集传感器数据时，调用具体工厂类中的创建不同类型设备的方法，返回...

【专利技术属性】
技术研发人员：万加富，郑荣灿，方洛，蔡虎，王世勇，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：