【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物样本存储，具体提供一种低温存储设备的远程健康监测方法及远程健康监测系统。
技术介绍
1、大部分超低温自动化样本库主要分为制冷系统和自动化系统，皆使用plc进行控制，目前自动化样本库系统运行在工控机上，通过网线连接plc并定时读取制冷系统的温湿度探头信息，以及自动化系统的报警信息，在用户交互界面上进行显示，出现故障后需要现场人员观察到再通知厂家派人处理。采用这种现场故障报警存在以下问题，(1)需要人员值班关注设备状态，若制冷系统出现故障且发现不及时，存在温度升高样本损坏的风险；(2)设备故障往往是由量变到质变，当发现故障后再进行维修成本较高，且对设备容易产生不可逆的损坏；(3)机关和企事业单位出于安全和保密的角度，主要为内网工作，禁止通过上位机进行数据发送，无法进行远程诊断。
2、因此，本专利技术需要提供一种新的低温存储设备的远程健康监测方法及远程健康监测系统。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决上述技术问题，即，解决现有大部分超低温自动化样本库主要分为制冷系统和自动化系统，采用现场故障报警，这种方式存在需要人员值班关注设备状态，若制冷系统出现故障且发现不及时，存在温度升高样本损坏的风险；设备故障往往是由量变到质变，当发现故障后再进行维修成本较高，且对设备容易产生不可逆的损坏；机关和企事业单位出于安全和保密的角度，主要为内网工作，禁止通过上位机进行数据发送，无法进行远程诊断的问题。
2、为此目的，在第一方面，本专利技术提供一种低温存储设备的
3、利用所述物联网模块获取设定时间段的所述制冷系统的第一运行参数信息和所述自动化系统的第二运行参数信息；
4、将所述第一运行参数信息和所述第二运行参数信息分别传入健康检测模型中进行计算，以分别获得对应的制冷系统整体健康值m和自动化系统整体健康值n；
5、根据所述制冷系统整体健康值m和自动化系统整体健康值n的大小，分别判断所述制冷系统和所述自动化系统的健康状况；
6、其中，所述第一运行参数信息至少包括：压缩机、风机和冷凝器的运行间隔时间以及运行时间、制冷时间、化霜时间、第一电压、第一电流和压缩机噪音值，所述第二运行参数信息至少包括：每个机械臂振动值和噪音值、每个电机的第二电压、第二电流和扭矩值。
7、在上述低温存储设备的远程健康监测方法的具体实施方式中，所述设定时间段的个数为四个且为不同时间段，分别为二十四小时、七十二小时、七天和三十天，“利用所述物联网模块获取设定时间段的所述制冷系统的第一运行参数信息和所述自动化系统的第二运行参数信息”的步骤进一步包括：
8、利用所述物联网模块获取与四个不同时间段分别对应的所述制冷系统的第一运行参数信息和所述自动化系统的第二运行参数信息。
9、在上述低温存储设备的远程健康监测方法的具体实施方式中，所述健康检测模型的计算步骤具体包括：
10、获取每个设定时间段内对应的运行参数信息中每个运行参数的实际平均值xik、实际峰值平均值yik和实际谷值平均值zik；
11、根据每个运行参数对应的所述实际平均值xik、实际峰值平均值yik和实际谷值平均值zik，分别计算获得每个运行参数在每个设定时间段内对应的不健康值aik、bik、cik；
12、将每个运行参数对应的所有设定时间段的不健康值aik、bik和cik分别合成计算，以获得每个运行参数对应的健康值di、ei和fi；
13、将每个运行参数所对应的所述健康值di、ei和fi进行合成计算以获得对应的健康值hi；
14、求取所有健康值hi的平均值作为对应的制冷系统整体健康值m或自动化系统整体健康值n；
15、其中，角标i代表制冷系统或自动化系统中运行参数的标号，i＝1、2、3、4…；角标k代表设定时间段的标号，k＝1、2、…。
16、在上述低温存储设备的远程健康监测方法的具体实施方式中，所述健康检测模型的计算步骤具体还包括：
17、在获得健康值hi后，连续获取设定天数内每天的每个运行参数的实际平均值xi与对应的标准平均值x标准i的差值；
18、判断所述差值与对应的第一预设平均值和第二预设平均值的大小；
19、如果所述差值大于对应的第一预设平均值或者所述差值小于对应的第二预设平均值，则将对应的健康值hi减去第一设定值以获得li；
20、求取所有健康值li的平均值作为对应的制冷系统整体健康值m或自动化系统整体健康值n；
21、其中，所述第二预设平均值小于第一预设平均值。
22、在上述低温存储设备的远程健康监测方法的具体实施方式中，“根据每个运行参数对应的每个设定时间段的所述实际平均值xik、实际峰值平均值yik和实际谷值平均值zik，分别计算获得每个设定时间段对应的不健康值aik、bik和cik”的步骤具体包括：
23、将每个运行参数对应的所述实际平均值xik代入第一计算公式中以计算获得每个设定时间段对应的不健康值aik；
24、其中，第一计算公式为：
25、将每个运行参数对应的所述实际峰值平均值yik代入第二计算公式中以计算获得每个设定时间段对应的不健康值bik；
26、其中，第二计算公式为：
27、将每个运行参数对应的所述实际谷值平均值zik代入第三计算公式中以计算获得每个设定时间段对应的不健康值cik；
28、其中，第三计算公式为：
29、其中，标准平均值x标准ik、标准峰值平均值y标准ik和标准谷值平均值z标准ik预先存储在所述低温存储设备内。
30、在上述低温存储设备的远程健康监测方法的具体实施方式中，所述设定时间段的个数为四个且为不同时间段，“将每个运行参数对应的所有设定时间段的不健康值aik、bik和cik分别合成计算，以获得每个运行参数对应的健康值di、ei和fi”的步骤具体包括：
31、将每个运行参数对应的所有设定时间段的不健康值aik代入第四计算公式中以计算获得健康值di；
32、其中，第四计算公式为：
33、将每个运行参数对应的所有设定时间段的不健康值bik代入第五计算公式中以计算获得健康值ei；
34、其中，第五计算公式为：
35、将每个运行参数对应的所有设定时间段的不健康值cik代入第六计算公式中以计算获得健康值fi；
36、其中，第六计算公式为：
37、在上述低温存储设备的远程健康监测方法的具体实施方式中，“将每个运行参数所对应的所述健康值di、ei和fi进行合成计算以获得对应的健康值hi”的步骤具体包括：
38、将每个运行参数所对应的所述健康值di、ei和fi代入到第七计算公式中进行合成计算以获得对应的健康值hi本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，所述低温存储设备包括物联网模块、与物联网模块连接的制冷系统和自动化系统，所述远程健康监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，所述设定时间段的个数为四个且为不同时间段，分别为二十四小时、七十二小时、七天和三十天，“利用所述物联网模块获取设定时间段的所述制冷系统的第一运行参数信息和所述自动化系统的第二运行参数信息”的步骤进一步包括：
3.根据权利要求1所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，所述健康检测模型的计算步骤具体包括：
4.根据权利要求3所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，所述健康检测模型的计算步骤具体还包括：
5.根据权利要求3所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，“根据每个运行参数对应的每个设定时间段的所述实际平均值Xik、实际峰值平均值Yik和实际谷值平均值Zik，分别计算获得每个设定时间段对应的不健康值Aik、Bik和Cik”的步骤具体包括：
6.根据权利要求5所述的低温存储设备
7.根据权利要求3所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，“将每个运行参数所对应的所述健康值Di、Ei和Fi进行合成计算以获得对应的健康值Hi”的步骤具体包括：
8.根据权利要求1所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，“根据所述制冷系统整体健康值和自动化系统整体健康值的大小，分别判断所述制冷系统和所述自动化系统的健康状况”的步骤具体包括：
9.根据权利要求1-8中任一项所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，所述远程健康监测方法还包括：
10.一种低温存储设备的远程健康监测系统，其特征在于，所述低温存储设备上安装有物联网模块用于采集制冷系统的第一运行参数信息和自动化系统的第二运行参数信息，所述远程健康监测系统包括数据接收解析服务器、数据库服务器、设备健康预测模块和数据显示模块；
...【技术特征摘要】
1.一种低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，所述低温存储设备包括物联网模块、与物联网模块连接的制冷系统和自动化系统，所述远程健康监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，所述设定时间段的个数为四个且为不同时间段，分别为二十四小时、七十二小时、七天和三十天，“利用所述物联网模块获取设定时间段的所述制冷系统的第一运行参数信息和所述自动化系统的第二运行参数信息”的步骤进一步包括：
3.根据权利要求1所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，所述健康检测模型的计算步骤具体包括：
4.根据权利要求3所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，所述健康检测模型的计算步骤具体还包括：
5.根据权利要求3所述的低温存储设备的远程健康监测方法，其特征在于，“根据每个运行参数对应的每个设定时间段的所述实际平均值xik、实际峰值平均值yik和实际谷值平均值zik，分别计算获得每个设定时间段对应的不健康值aik、bik和cik”的步骤具体包括：
6.根据权利要求5所述的低温存储设...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛凯，方云鹏，庄乾彤，张守兵，任文广，
申请(专利权)人：青岛海尔生物医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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