一种智慧米厂PHM系统、预测性维护方法及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种智慧米厂PHM系统、预测性维护方法及存储介质，系统包括数据采集模块、数字孪生云平台、任务发布模块，所述数字孪生云平台包括数据分析模块、预测性维护模块、数据可视化模块、AR辅助模块、系统管理模块和故障模拟模块；预测性维护方法为首先进行数据采集，建立数字孪生云平台及配置模块搭建，再利用数据分析模块进行数据处理，预测性维护模块输出设备维护方法，数据可视化模块显示图表，最后任务发布模块向工人发布维护任务，工人可以利用AR辅助模块维护也可以自行维护设备。本发明专利技术有效的节省维护人员的时间和精力，降低设备使用成本，提高米厂运营效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于米厂预测性维护领域，具体涉及一种智慧米厂phm系统、预测性维护方法及存储介质。

技术介绍

1、随着科技的飞速发展和智能制造技术的广泛应用，稻米加工厂逐步实现自动化、数字化和智能化，稻米加工流程更加连续化，自动化和紧凑化。但这也导致稻米加工设备的维护出现了困难，稻米加工设备彼此之间紧密联系，牵一发而动全身。如果频繁地进行预防性维护，或设备出现故障导致米厂设备停机甚至出现排空物料的情况，则会大大影响米厂的设备使用成本和运营效率。

2、为了降低设备使用成本，提高米厂运营效率，米厂的预测性维护是一个亟需解决的问题。在预测性维护中，设备维护不再是故障后的被动反应或定期预防性维护，而是化被动为主动，通过phm技术预测何时需要维护，在故障发生前自主维护，以实现降本增效的目的。

3、phm技术使用的预测模型可以分为两类：基于物理模型的预测模型和基于数据驱动的预测模型。其中，基于物理模型的预测模型适用性低，需要大量的数学、物理等先验知识，构建难度大，基于数据驱动的预测模型需要对现实设备开展大量的损伤实验来获取故障特征数据，数据获取周期长本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智慧米厂PHM系统的预测性维护方法，其特征在于：具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种智慧米厂PHM系统的预测性维护方法，其特征在于：所述步骤1中所述自动采集数据由数据采集设备采集智慧米厂设备的运行数据，传输给工业网关，转换为OPC UA协议标准后上传到OPC UA服务器；所述手动输入数据由智慧米厂工人输入数据后上传到OPC UA服务器。

3.根据权利要求2所述的一种智慧米厂PHM系统的预测性维护方法，其特征在于：所述数据采集设备包括PLC、RFID、传感器和DCS。

4.根据权利要求1所述的一种智慧米厂PHM系统的预测性维护方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种智慧米厂phm系统的预测性维护方法，其特征在于：具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种智慧米厂phm系统的预测性维护方法，其特征在于：所述步骤1中所述自动采集数据由数据采集设备采集智慧米厂设备的运行数据，传输给工业网关，转换为opc ua协议标准后上传到opc ua服务器；所述手动输入数据由智慧米厂工人输入数据后上传到opc ua服务器。

3.根据权利要求2所述的一种智慧米厂phm系统的预测性维护方法，其特征在于：所述数据采集设备包括plc、rfid、传感器和dcs。

4.根据权利要求1所述的一种智慧米厂phm系统的预测性维护方法，其特征在于：所述步骤2中工作车间和工作设备的模型在blender软件中建立。

5.根据权利要求1所述的一种智慧米厂phm系统的预测性维护方法，其特征在于：所述步骤2中模型导入虚幻引擎使用datasmith工具，在虚幻引擎中通过蓝图脚本和c++语言编程实现演示和交互部分。

6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冰，付长宇，鲁喆，姜皓元，郑建双，张昊，朱雨欣，晏彬，王家乐，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：