一种基于大数据的工业设备状态智能监测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及工业设备状态监测领域，具体为一种基于大数据的工业设备状态智能监测系统及方法，包括设备记录数据录入模块

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的工业设备状态智能监测系统及方法


[0001]本专利技术涉及工业设备状态监测
，具体为一种基于大数据的工业设备状态智能监测系统及方法
。

技术介绍

[0002]工业设备状态监测的目的是实时掌握设备的健康状况，及时发现潜在故障迹象，并采取相应的维修和维护措施
。
通过有效的状态监测，企业可以降低设备故障风险，减少计划外停机时间，提高生产效率，节约维护成本，并确保工作环境的安全可靠性；但是现有工业设备状态监测基本上是针对一个设备或一类设备利用相同的监测方法进行状态监测，并没有考虑到监测设备间关于相同监测参数是否存在影响关系从而造成短周期内的其他类型工业设备的异常产生，并且在产生多个可能存在关联影响的设备时，现有的状态监测不能将设备进行合理化的预警等级差异划分从而对管理人员做出数据明确且有效的方向提醒
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的工业设备状态智能监测系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的工业设备状态智能监测方法，包括以下分析步骤：步骤
S100
：获取录入监测系统中的目标监测工业设备记录的状态数据和异常事件，状态数据是指利用对应监测方法记录目标监测工业设备的状态参数；异常事件是指监测系统对各个目标监测工业设备在满足系统设置的预警条件且间隔周期小于平均异常周期时产生预警信号的事件；确定各个目标监测工业设备对应不同类型参数的异常优先级；步骤
S200
：一次异常事件记录为一类目标监测工业设备预警记录的事件；基于异常优先级判断状态数记录状态参数的关联性并生成关联设备集合；步骤
S300
：当记录状态参数不存在关联设备集合时，继续监测；当状态参数存在关联设备集合时，提取目标查询参数对，遍历历史异常事件分析关联预警事件包；步骤
S400
：获取目标查询参数对的个数，分析生成关联预警事件包的优先级并在目标监测工业设备预警时进行关联预警响应
。
[0005]进一步的，确定各个目标监测工业设备对应不同类型参数的异常优先级，包括以下步骤：步骤
S110
：获取第
i
个目标监测工业设备在历史异常事件中记录的所有状态参数，将状态参数按照对应类型进行分类，提取第
j
类状态参数在每次异常事件中记录的事件日志
Q
j
，事件日志是指在发生异常事件后对异常的目标监测工业设备进行维护记录的数据；事件日志包括检修对象数据和状态参数异常频率；步骤
S120
：利用公式：
W
ij
=k1*(n
ij
/N)+k2*(r
ij
/T
ij
)
；
计算第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数的监测指数
W
ij
；其中
k1、k2表示对应参考系数，
n
ij
表示第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数在异常事件中的检修对象数据，即第
j
类状态参数所涉及到需要检测其他目标监测工业设备的个数；
N
表示目标监测工业设备的总个数，
i≤N
；
n
ij
/N
表示第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数异常时的影响比例；
r
ij
表示在监测周期内记录第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数异常的次数，
T
ij
表示第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数在监测周期的首次异常和最后一次异常的间隔时长；
r
ij
/T
ij
表示第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数的状态参数异常频率；
W
ij
越大表示对应目标监测工业设备下的监测指数在异常时需要检修的范围越大，对其他工业设备影响的可能性越大；步骤
S130
：将第
i
个目标监测工业设备的
M
类状态参数按照监测指数的数值进行由大到小的排序，生成目标监测工业设备对应不同类型参数的异常优先级
P
i
，
j≤M。
[0006]进一步的，关联设备集合包括以下分析步骤：步骤
S210
：提取任一目标监测工业设备记录的异常优先级中的首个状态参数为目标参数，遍历所有目标监测工业设备记录的异常优先级，确定与目标参数相同类型的状态参数个数
F
和所在对应异常优先级的位置序号
D
；步骤
S220
：当
F=0
时，输出状态参数不存在关联设备集合；当
F=1
时，标记与目标参数相同类型的状态参数为待分析状态参数，计算待分析状态参数与目标参数的第一位置差
d1，
d1=D1‑
D0；并设置第一位置差阈值
d0，第一位置差阈值表示由目标参数对应的异常优先级中所有状态参数的个数和待分析状态参数对应异常优先级中所有状态参数的个数计算得到，具体为：
d0=「U0/(F+1)」
，
U0表示不同状态参数对应所属异常优先级中包含所有状态参数的个数平均值，
「U0/(F+1)」
表示对
U0/(F+1)
的值取整；当
F>1
时，标记与目标参数相同类型的状态参数为待分析状态参数，依次计算目标参数与待分析状态参数的第一位置差，得到第一位置差集合；步骤
S230
：当存在
d1>d0时，标记待分析状态参数为过滤参数，对过滤参数进行删除；当存在
d1≤d0时，比较目标参数与待分析状态参数对应的监测指数
W
，计算监测指数差值
w0，
w0=
｜
W1‑
W2｜，
W1表示目标参数对应的监测指数，
W2表示待分析状态参数对应的监测指数；设置监测指数阈值
w
，当
w0>w
时输出待分析状态参数与目标参数不存在关联性，当
w0≤w
时输出待分析状态参数与目标参数存在关联性，并输出标记存在关联性的待分析状态参数所属的目标工业监测设备生成关联设备集合；差值较小说明是相互影响
、
关联程度较大；通过两次比较确定可能存在关联影响的状态参数更具有说服力
。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据的工业设备状态智能监测方法，其特征在于，包括以下分析步骤：步骤
S100
：获取录入监测系统中的目标监测工业设备记录的状态数据和异常事件，所述状态数据是指利用对应监测方法记录目标监测工业设备的状态参数；所述异常事件是指监测系统对各个目标监测工业设备在满足系统设置的预警条件且间隔周期小于平均异常周期时产生预警信号的事件；确定各个目标监测工业设备对应不同类型参数的异常优先级；步骤
S200
：一次异常事件记录为一类目标监测工业设备预警记录的事件；基于异常优先级判断状态数记录状态参数的关联性并生成关联设备集合；步骤
S300
：当记录状态参数不存在关联设备集合时，继续监测；当状态参数存在关联设备集合时，提取目标查询参数对，遍历历史异常事件分析关联预警事件包；步骤
S400
：获取目标查询参数对的个数，分析生成关联预警事件包的优先级并在目标监测工业设备预警时进行关联预警响应
。2.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业设备状态智能监测方法，其特征在于：所述确定各个目标监测工业设备对应不同类型参数的异常优先级，包括以下步骤：步骤
S110
：获取第
i
个目标监测工业设备在历史异常事件中记录的所有状态参数，将状态参数按照对应类型进行分类，提取第
j
类状态参数在每次异常事件中记录的事件日志
Q
j
，所述事件日志是指在发生异常事件后对异常的目标监测工业设备进行维护记录的数据；所述事件日志包括检修对象数据和状态参数异常频率；步骤
S120
：利用公式：
W
ij
=k1*(n
ij
/N)+k2*(r
ij
/T
ij
)
；计算第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数的监测指数
W
ij
；其中
k1、k2表示对应参考系数，
n
ij
表示第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数在异常事件中的检修对象数据，即第
j
类状态参数所涉及到需要检测其他目标监测工业设备的个数；
N
表示目标监测工业设备的总个数，
i≤N
；
n
ij
/N
表示第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数异常时的影响比例；
r
ij
表示在监测周期内记录第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数异常的次数，
T
ij
表示第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数在监测周期的首次异常和最后一次异常的间隔时长；
r
ij
/T
ij
表示第
i
个目标监测工业设备的第
j
类状态参数的状态参数异常频率；步骤
S130
：将第
i
个目标监测工业设备的
M
类状态参数按照监测指数的数值进行由大到小的排序，生成目标监测工业设备对应不同类型参数的异常优先级
P
i
，
j≤M。3.
根据权利要求2所述的一种基于大数据的工业设备状态智能监测方法，其特征在于：所述关联设备集合包括以下分析步骤：步骤
S210
：提取任一目标监测工业设备记录的异常优先级中的首个状态参数为目标参数，遍历所有目标监测工业设备记录的异常优先级，确定与目标参数相同类型的状态参数个数
F
和所在对应异常优先级的位置序号
D
；步骤
S220
：当
F=0
时，输出状态参数不存在关联设备集合；当
F=1
时，标记与目标参数相同类型的状态参数为待分析状态参数，计算待分析状态参数与目标参数的第一位置差
d1，
d1=D1‑
D0；并设置第一位置差阈值
d0，所述第一位置差阈值表示由目标参数对应的异常优先级中所有状态参数的个数和待分析状态参数对应异常优先级中所有状态参数的个数计算得到，具体为：
d0=「U0/(F+1)」
，
U0表示不同状态参数对应所属
异常优先级中包含所有状态参数的个数平均值，
「U0/(F+1)」
表示对
U0/(F+1)
的值取整；当
F>1
时，标记与目标参数相同类型的状态参数为待分析状态参数，依次计算目标参数与待分析状态参数的第一位置差，得到第一位置差集合；步骤
S230
：当存在
d1>d0时，标记待分析状态参数为过滤参数，对过滤参数进行删除；当存在
d1≤d0时，比较目标参数与待分析状态参数对应的监测指数
W
，计算监测指数差值
w0，
w0=
｜
W1‑
W2｜，
W1表示目标参数对应的监测指数，
W2表示待分析状态参数对应的监测指数；设置监测指数阈值
w
，当
w0>w
时输出待分析状态参数与目标参数不存在关联性，当
w0≤w
时输出待分析状态参数与目标参数存在关联性，并输出标记存在关联性的待分析状态参数所属的目标工业监测设备生成关联设备集合；步骤
S240
：遍历所有目标监测工业设备记录的所有状态参数，生成每一状态参数作为目标参数对应的关联设备集合进行存储<...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立峰，向敏，石玉水，
申请(专利权)人：广东正德工业科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：