【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于设备监管领域，特别涉及一种基于智能分析的设备运行监控管理系统及方法。
技术介绍
1、在当今的工业和商业环境中，设备的运行效率和可靠性对于保持生产力和降低成本至关重要。为了实现这一目标，企业需要一种能够实时监控设备状态、预测潜在问题、并优化维护计划的系统。这就是基于智能分析的设备运行监控管理系统发挥作用的地方。
2、随着科技的飞速发展，各行各业正经历着数字化转型的浪潮。在这个过程中，设备运行监控管理系统逐渐成为企业运营的重要组成部分。传统的设备运行监控管理方式往往存在诸多弊端，如数据收集不全面、分析不准确、故障预警不及时等，已经无法满足现代企业的需求。因此，基于智能分析的设备运行监控管理系统及方法应运而生，成为解决这些问题的有效途径。
3、基于智能分析的设备运行监控管理系统，充分运用了大数据、人工智能、物联网等先进技术。首先，通过物联网技术实现设备与系统的实时连接，收集设备运行过程中的各种数据；然后，利用大数据技术对这些数据进行存储、整合和处理，挖掘出有价值的信息；最后，借助人工智能技术对这些信息进行分析和预测，为企业决策提供有力支持。实时监控：通过对设备的实时监控，企业能够随时掌握设备运行状况，及时发现潜在问题，减少故障发生概率。智能分析：利用人工智能技术对数据进行分析，可以更准确地判断设备故障的原因和趋势，提高维修效率。预测预警：通过对历史数据的挖掘分析，系统能够预测设备可能出现的故障，提前进行预警，避免生产事故。数据驱动决策：系统将设备运行数据转化为有价值的信息，为企业决策提供数据支持，
4、基于智能分析的设备运行监控管理系统及方法在当今数字化时代具有重要意义。它不仅能够提高设备运行效率，降低故障率，还能为企业节省成本、创造更多价值。随着技术的不断进步和创新，相信这一领域未来将焕发出更加璀璨的光彩。因此，现在亟需一种基于智能分析的设备运行监控管理系统及方法。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种基于智能分析的设备运行监控管理系统及方法，解决了现有技术中现在进行设备运行监控管理时，不能够根据设备运行时间实时对其参数阈值进行调整，数据监控不灵活，决策不精准的问题。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于智能分析的设备运行监控管理系统，包括实时监控单元、管理分析模块、机器学习单元和后台服务器，所述实时监控单元与管理分析模块进行数据交互，管理分析模块与机器学习单元进行数据交互，所述实时监控单元内置有触发传感器和监控单元，所述触发传感器与监控单元连接，监控单元在接收到触发传感器的信息号后启动，并将监控数据反馈至管理分析模块内；所述管理分析模块对反馈数据进行记录并根据反馈数据设置独立管理模型，并将独立管理模型发送至机器学习单元内；所述机器学习单元在独立管理模型内进行参数矩阵设置，通过通道建立特征向量，并将特征向量与反馈数据进行关联，根据反馈数据的反馈系数建立计算矩阵，并将结果反馈至管理分析模块对独立管理模型进行优化，并同步将优化结果反馈至后台服务器内，通过后台服务器将独立管理模型进行可视化展示。
3、现有的设备运行监控管理系统大多数基于定期的设备检查和维护计划，或者依赖于人工进行设备状态的监控和管理。这些方法存在很大的局限性，如需要大量的人力资源、无法实时监控设备的状态、无法预测设备的潜在问题等。此外，由于这些方法通常是反应性的，只有在设备出现故障后才会采取行动，这可能会导致设备的停机时间增加，从而影响生产效率和成本。
4、而这种基于智能分析的设备运行监控管理系统则具有很大的优势。首先，它的实时监控单元可以通过内置的触发传感器和监控单元实时监控设备的状态，并将监控数据实时反馈给管理分析模块。这样，系统可以实时掌握设备的运行状态，及时发现设备的潜在问题，从而避免设备的故障。
5、管理分析模块可以对反馈数据进行记录，并根据反馈数据设置独立管理模型。这个模型可以根据设备的实际运行情况进行调整，从而更准确地反映设备的状态。机器学习单元可以在独立管理模型内进行参数矩阵设置，通过建立特征向量，并将特征向量与反馈数据进行关联，根据反馈数据的反馈系数建立计算矩阵。这样，系统可以利用机器学习的方法自动优化管理模型，使得管理模型更加准确和有效。后台服务器可以将优化的管理模型进行可视化展示，使得管理人员可以更直观地了解设备的运行状态，从而做出更准确的决策。
6、与现有的设备运行监控管理系统相比，这种基于智能分析的设备运行监控管理系统具有实时监控、自动优化、直观展示等优点，可以大大提高设备的运行效率和可靠性，降低设备的维护成本。
7、作为一优选的实施方式，所述监控单元在进行图像数据采集时，对图像进行预处理并提取图像特征，并在触发传感器采集温度数据超过阈值时，同步启动红外热像仪进行辅助图像收集，所述红外热像仪通过对焦点位置和焦距位置进行标记，对装置中的热源数据进行采集并同步触发传感器反馈。
8、作为一优选的实施方式，所述机器学习单元在建立计算矩阵后，通过网络爬虫单元对同类设备的运行参数进行抓取，并根据运行参数形成标准曲线，并沿着标准曲线曲率设置上下限。
9、作为一优选的实施方式，在设置好曲率的上下限后，当采集的实时数据超过上限或者低于下限时，启动计算矩阵补偿参数，对计算矩阵中的数据进行补偿，直至补偿数据在上下限之间。
10、作为一优选的实施方式，将补偿参数数据导出，同步反馈至管理分析单元和后台服务器中，通过管理分析单元将补偿参数数据进行记录，通过后台服务器将补偿参数数据反馈至用户移动端中。
11、作为一优选的实施方式，所述用户移动端为手机、笔记本电脑和平板电脑中任意一种，用户通过用户移动端接收后台服务器的可视化数据以及补偿参数数据，对设备进行及时调整。
12、一种基于智能分析的设备运行监控管理方法，所述方法包括如下步骤：
13、实时监控单元内置的触发传感器在监控设备启动的同时启动进行数据采集，并将采集数据通过监控单元将数据发送至管理分析模块内；
14、管理分析模块对采集的数据进行记录并根据每个设备的实时监控单元采集数据设置独立管理模型，并将独立管理模型发送至机器学习单元内；
15、机器学习单元在独立管理模型内进行参数矩阵设置，通过通道建立特征向量，并将特征向量与反馈数据进行关联，根据反馈数据的反馈系数建立计算矩阵；
16、将计算结果反馈至管理分析模块对独立管理模型进行优化，并同步将优化结果反馈至后台服务器内，通过后台服务器将独立管理模型进行可视化展示。
17、采用了上述技术方案后，本专利技术的有益效果是：通过实时监控单元，系统能够实时收集设备的运行数据，及时掌握设备的运行状态。这有助于企业迅速发现并解决潜在问题，减少设备故障和停机时间。通过管理分析模块和机器学习单元，系统能够根据设备运行数据建立独立的管理模型，并对其进行优化。这使得企业可以根据设备的实际情况进行维护，避免了不必要的维护工本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能分析的设备运行监控管理系统，其特征在于，包括实时监控单元、管理分析模块、机器学习单元和后台服务器，所述实时监控单元与管理分析模块进行数据交互，管理分析模块与机器学习单元进行数据交互，所述实时监控单元内置有触发传感器和监控单元，所述触发传感器与监控单元连接，监控单元在接收到触发传感器的信息号后启动，并将监控数据反馈至管理分析模块内；所述管理分析模块对反馈数据进行记录并根据反馈数据设置独立管理模型，并将独立管理模型发送至机器学习单元内；所述机器学习单元在独立管理模型内进行参数矩阵设置，通过通道建立特征向量，并将特征向量与反馈数据进行关联，根据反馈数据的反馈系数建立计算矩阵，并将结果反馈至管理分析模块对独立管理模型进行优化，并同步将优化结果反馈至后台服务器内，通过后台服务器将独立管理模型进行可视化展示。
2.如权利要求1所述的一种基于智能分析的设备运行监控管理系统，其特征在于：所述监控单元在进行图像数据采集时，对图像进行预处理并提取图像特征，并在触发传感器采集温度数据超过阈值时，同步启动红外热像仪进行辅助图像收集，所述红外热像仪通过对焦点位置和焦距位置进行标
3.如权利要求1所述的一种基于智能分析的设备运行监控管理系统，其特征在于：所述机器学习单元在建立计算矩阵后，通过网络爬虫单元对同类设备的运行参数进行抓取，并根据运行参数形成标准曲线，并沿着标准曲线曲率设置上下限。
4.如权利要求3所述的一种基于智能分析的设备运行监控管理系统，其特征在于：在设置好曲率的上下限后，当采集的实时数据超过上限或者低于下限时，启动计算矩阵补偿参数，对计算矩阵中的数据进行补偿，直至补偿数据在上下限之间。
5.如权利要求4所述的一种基于智能分析的设备运行监控管理系统，其特征在于：将补偿参数数据导出，同步反馈至管理分析单元和后台服务器中，通过管理分析单元将补偿参数数据进行记录，通过后台服务器将补偿参数数据反馈至用户移动端中。
6.如权利要求5所述的一种基于智能分析的设备运行监控管理系统，其特征在于：所述用户移动端为手机、笔记本电脑和平板电脑中任意一种，用户通过用户移动端接收后台服务器的可视化数据以及补偿参数数据，对设备进行及时调整。
7.一种基于智能分析的设备运行监控管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能分析的设备运行监控管理系统，其特征在于，包括实时监控单元、管理分析模块、机器学习单元和后台服务器，所述实时监控单元与管理分析模块进行数据交互，管理分析模块与机器学习单元进行数据交互，所述实时监控单元内置有触发传感器和监控单元，所述触发传感器与监控单元连接，监控单元在接收到触发传感器的信息号后启动，并将监控数据反馈至管理分析模块内；所述管理分析模块对反馈数据进行记录并根据反馈数据设置独立管理模型，并将独立管理模型发送至机器学习单元内；所述机器学习单元在独立管理模型内进行参数矩阵设置，通过通道建立特征向量，并将特征向量与反馈数据进行关联，根据反馈数据的反馈系数建立计算矩阵，并将结果反馈至管理分析模块对独立管理模型进行优化，并同步将优化结果反馈至后台服务器内，通过后台服务器将独立管理模型进行可视化展示。
2.如权利要求1所述的一种基于智能分析的设备运行监控管理系统，其特征在于：所述监控单元在进行图像数据采集时，对图像进行预处理并提取图像特征，并在触发传感器采集温度数据超过阈值时，同步启动红外热像仪进行辅助图像收集，所述红外热像仪通过对焦点位置和焦距位置进行标记，对装置中的热源数据进行采集并...
【专利技术属性】
技术研发人员：李忠，李国朋，赵仁艳，于磊，郭利军，
申请(专利权)人：郑州优美智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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