一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法及系统，涉及数据处理技术领域，获取数据采集卡，建立数据采集通道并获取数据连续指标，根据故障维护终端配置概率密度函数，逐通道进行采样频率寻优，输出预设采样频率和预设采样时序，进行定时采样获取多组采样数据，于故障维护终端进行故障预测，解决了现有技术中缺乏针对以数据采集层面为目标的优化方式，传统的数据采集预测方式较为繁琐且无法保障处理数据的实际契合度，数据采集的差异性导致预测结果准确度不足的技术问题，以数据采集通道的差异化为响应目标，结合预测概率进行数据采样频率与时序的寻优，弱化通道采集的差异化影响，通过提高数据采集准确度以保障预测精度

【技术实现步骤摘要】
一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法及系统
。

技术介绍

[0002]工控设备数据采集关乎设备维护的准确度，需要尽可能保证数据采集的准确性，现如今，针对工控设备的预测性维护分析，多基于采集影响因素进行数据源的校准，由于存在一定的不确定诱因，使得数据校准结果较之实际运行仍存在不足
。
目前，缺乏针对以数据采集层面为目标的优化方式，传统的数据采集预测方式较为繁琐且无法保障处理数据的实际契合度，数据采集的差异性导致预测结果准确度不足
。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的缺乏针对以数据采集层面为目标的优化方式，传统的数据采集预测方式较为繁琐且无法保障处理数据的实际契合度，数据采集的差异性导致预测结果准确度不足的技术问题
。
[0004]鉴于上述问题，本申请提供了一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法及系统
。
[0005]第一方面，本申请提供了一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法，所述方法包括：
[0006]获取工控系统对应的数据采集卡，并以所述数据采集卡对应的数据源建立数据采集通道；
[0007]获取所述数据采集通道中各个通道的数据连续指标，其中，所述数据连续指标通过对各个通道的数据源进行时序采集并进行数据连续性识别获取的；
[0008]根据所述工控系统的故障维护终端，配置用于标识故障预测概率可靠性的概率密度函数；
[0009]利用所述概率密度函数，以所述数据连续指标为输入变量对所述数据采集通道中各个通道的采样频率进行寻优，输出与所述数据采集通道对应的预设采样频率和预设采样时序；
[0010]根据所述预设采样频率和所述预设采样时序对各个通道的数据源进行定时采样，输出所述数据采集通道输出的多组采样数据；
[0011]将所述多组采样数据输入所述故障维护终端用于进行故障预测，生成第一维护提醒信息
。
[0012]第二方面，本申请提供了一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护系统，所述系统包括：
[0013]通道构建模块，所述通道构建模块用于获取工控系统对应的数据采集卡，并以所
述数据采集卡对应的数据源建立数据采集通道；
[0014]指标获取模块，所述指标获取模块用于获取所述数据采集通道中各个通道的数据连续指标，其中，所述数据连续指标通过对各个通道的数据源进行时序采集并进行数据连续性识别获取的；
[0015]函数配置模块，所述函数配置模块用于根据所述工控系统的故障维护终端，配置用于标识故障预测概率可靠性的概率密度函数；
[0016]采样寻优模块，所述采样寻优模块用于利用所述概率密度函数，以所述数据连续指标为输入变量对所述数据采集通道中各个通道的采样频率进行寻优，输出与所述数据采集通道对应的预设采样频率和预设采样时序；
[0017]定时采样模块，所述定时采样模块用于根据所述预设采样频率和所述预设采样时序对各个通道的数据源进行定时采样，输出所述数据采集通道输出的多组采样数据；
[0018]故障预测模块，所述故障预测模块用于将所述多组采样数据输入所述故障维护终端用于进行故障预测，生成第一维护提醒信息
。
[0019]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0020]本申请实施例提供的一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法，获取工控系统对应的数据采集卡，并基于对应的数据源建立数据采集通道，获取所述数据采集通道中各个通道的数据连续指标
。
根据所述工控系统的故障维护终端，配置用于标识故障预测概率可靠性的概率密度函数，以所述数据连续指标为输入变量对所述数据采集通道中各个通道的采样频率进行寻优，输出预设采样频率和预设采样时序，基于对各个通道的数据源进行定时采样，输出所述数据采集通道输出的多组采样数据，进而输入所述故障维护终端用于进行故障预测，生成第一维护提醒信息，解决了现有技术中存在的缺乏针对以数据采集层面为目标的优化方式，传统的数据采集预测方式较为繁琐且无法保障处理数据的实际契合度，数据采集的差异性导致预测结果准确度不足的技术问题，以数据采集通道的差异化为响应目标，结合预测概率进行数据采样频率与时序的寻优，弱化通道采集的差异化影响，通过提高数据采集准确度以保障预测精度
。
附图说明
[0021]图1为本申请提供了一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法流程示意图；
[0022]图2为本申请提供了一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法中流程框架示意图；
[0023]图3为本申请提供了一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护系统结构示意图
。
[0024]附图标记说明：通道构建模块
11
，指标获取模块
12
，函数配置模块
13
，采样寻优模块
14
，定时采样模块
15
，故障预测模块
16。
具体实施方式
[0025]本申请通过提供一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法及系统，获取数据采集卡，建立数据采集通道并获取数据连续指标，根据故障维护终端配置概率密度函
数，逐通道进行采样频率寻优，输出预设采样频率和预设采样时序，进行定时采样获取多组采样数据，于故障维护终端进行故障预测，用于解决现有技术中存在的缺乏针对以数据采集层面为目标的优化方式，传统的数据采集预测方式较为繁琐且无法保障处理数据的实际契合度，数据采集的差异性导致预测结果准确度不足的技术问题
。
[0026]实施例一
[0027]如图
1、
图2所示，本申请提供了一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法，所述方法包括：
[0028]S10
：获取工控系统对应的数据采集卡，并以所述数据采集卡对应的数据源建立数据采集通道；
[0029]工控设备数据采集关乎设备维护的准确度，需要尽可能保证数据采集的准确性，本申请提供的一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法，以数据采集通道的差异化为响应目标，结合预测概率进行数据采样频率与时序的寻优，弱化通道采集的差异化影响，通过提高数据采集准确度以保障预测精度
。
[0030]所述数据采集卡为执行设备运维数据采集的执行器件，所述工控系统为工控设备全周期运维管控的总控系统，确定所述工控系统对应连接的所述数据采集卡
。
进而确定所述数据采集卡对应的采集数据源，例如制动控制数据
、
运维监测数据等，所述采集数据源的数据质量与后续设备运维状态息息相关
。
以所述数据采集卡对应的所述数据源，建立数据采集通道，优选本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于工控设备数据采集的设备预测性维护方法，其特征在于，所述方法包括：获取工控系统对应的数据采集卡，并以所述数据采集卡对应的数据源建立数据采集通道；获取所述数据采集通道中各个通道的数据连续指标，其中，所述数据连续指标通过对各个通道的数据源进行时序采集并进行数据连续性识别获取的；根据所述工控系统的故障维护终端，配置用于标识故障预测概率可靠性的概率密度函数；利用所述概率密度函数，以所述数据连续指标为输入变量对所述数据采集通道中各个通道的采样频率进行寻优，输出与所述数据采集通道对应的预设采样频率和预设采样时序；根据所述预设采样频率和所述预设采样时序对各个通道的数据源进行定时采样，输出所述数据采集通道输出的多组采样数据；将所述多组采样数据输入所述故障维护终端用于进行故障预测，生成第一维护提醒信息
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多组采样数据输入所述故障维护终端用于进行故障预测，方法还包括：将所述数据采集通道的输出端与信号处理器的输入端连接，所述信号处理器通过网络协议与所述数据采集卡进行通信连接；当所述信号处理器接收来自所述数据采集通道输出的多组采样数据，根据所述信号处理器对所述多组采样数据进行同步处理，输出基于同步处理后的多组采样数据，将同步处理后的多组采样数据输入所述故障维护终端
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述概率密度函数，以所述数据连续指标为输入变量对所述数据采集通道中各个通道的采样频率进行寻优，方法还包括：设置所述概率密度函数的有效性区间，所述概率密度函数服从正态分布，其中，所述概率密度函数的有效性区间是通过设置均值有效性的范围获得；建立连续
‑
有效映射数据集，分析各个通道对应的连续
‑
有效映射数据集在所述概率密度函数的有效性区间中的分布，基于分布结果建立目标函数，用于输出与所述数据采集通道对应的预设采样频率和预设采样时序
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，以所述数据连续指标对各个通道的数据源进行单位有效特征提取，并获取单位有效指标，其中，所述单位有效指标为基于相同连续时序周期的条件下表征数据特征有效程度的指标；以所述数据连续指标和所述单位有效指标之间的对应关系，建立所述连续
‑
有效映射数据集
。5.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采集各个通道在所述概率密度函数的有效性区间中的分布，得到

【专利技术属性】
技术研发人员：景凯，曾鸣，黄国文，周叶芬，曾真，
申请(专利权)人：工业云制造四川创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：