本发明公开了一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估方法与系统，本发明不仅可以实现对具体设备的实时监测与评估，可以提前对各个设备的运行情况进行实时了解，并找出具有故障隐患的设备进行重点监控，对故障隐患的设备进行元件监测，以便进一步了解故障隐患设备的元件与模块运行情况，这样，在监控评估的同时，找到具体的故障点，供管理人员进行提前处理，提前做出处理方案，此外，本发明只对有故障隐患的设备进行下一级具体监控，可以减少监控量，提高监控效率，节约监控资源。
1.一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：(1)第i个设备将设备运行参数信息以矩阵X的形式通过云平台通信模块发送给云平台一级处理器，其中，i为大于等于1且小于n的整数，n为总设备数；
(2)云平台判断在时间周期T内，第i个设备的运行参数矩阵X中的各个运行参数是否处于设定阈值内，如果各个运行参数均处于设定阈值中工作，则将设备运行参数信息矩阵存储于云平台数据存储器中，对设备运行情况进行存储；如果第i个设备运行参数出现不在设定阈值内的异常情况，则云平台记录在该时间周期T内，该参数出现异常情况的异常时间t，并对异常信息及异常时间进行存储；
(3)如果异常时间t的大小小于异常时间设定值，则进入下一个时间周期T继续监测，如果异常时间t的大小大于异常时间设定值，则云平台发出下一级监测命令，启动第i个设备的各核心元件与模块的监测传感器，并将各个核心元件与模块的运行数据以矩阵Y的形式发送给云平台二级处理器；
(4)云平台二级处理器判断在时间周期Q内，第j个核心元件与模块的矩阵Y中各个运行参数是否处于设定阈值内，如果各个运行参数均处于设定阈值中工作，则将第i个设备运行参数信息矩阵存储于云平台数据存储器中，对设备运行情况进行存储，并对第i个设备不做处理；如果第j个核心元件与模块的运行参数出现不在设定阈值内的异常情况，则云平台记录在该时间周期Q内，第j个核心元件与模块的运行参数出现异常情况的异常时间q，并对异常信息及异常时间进行存储；
(5)如果异常时间q的大小小于元件异常时间设定值，则进入下一个时间周期Q继续监测，并连续监测100个时间周期Q，如果100个时间周期Q内，异常的总时间小于元件更换时间，则继续监测使用，如果在100个时间周期Q内，异常的总时间大于元件更换时间，则云平台发出维修或者更换元件的报警命令给设备维护人员，供设备人员处理，并要求设备维护人员反馈处理信息；
(6)如果异常时间q的大小大于元件异常时间设定值，则云平台连续监测5个时间周期Q，如果5个时间周期Q内，异常的总时间大于5倍的元件异常时间设定值，则则云平台发出维修或者更换元件的报警命令给设备维护人员，供设备人员处理，并要求设备维护人员反馈处理信息，如果5个时间周期Q内，异常的总时间小于5倍的元件异常时间设定值，则继续连续监测100个时间周期Q，如果100个时间周期Q内，异常的总时间小于元件更换时间，则继续监测使用，如果在100个时间周期Q内，异常的总时间大于元件更换时间，则云平台发出维修或者更换元件的报警命令给设备维护人员，供设备人员处理，并要求设备维护人员反馈处理信息；
所述步骤(5)与步骤(6)中，元件更换时间为提前根据元件或者模块的类型进行设定的数值，且该元件更换时间与该元件或者模块的使用寿命、更换的方便性以及在该设备中所占的地位决定；
所述矩阵X内的设备运行参数信息至少包括电流、电压、功率、设备振动频率、设备运行噪音。
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估方法，其特征在于：所述矩阵X内的设备运行参数信息还包括功率平均值、功率平均变化值、设备振动振幅、振动振幅平均变化值和设备运行噪音平均变化值。
3.根据权利要求2所述的一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估方法，其特征在于：所述功率平均值采用如下公式进行计算：其中，K为时间周期T内所采集的次数；
其中，G为第G个时间周期T，r为补偿系数，r一般取为1， 为第G个
4.一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估系统，其用于实施权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于：该系统包括：设备运行参数监测传感器：所述设备运行参数监测传感器负责实时监测各个设备的运行参数数据信息；
设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器：所述设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器分别监测各自设备内的各个元件与模块的运行参数，且该设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器只有当该设备运行参数出现需要重点监测的异常时采开启；
云平台通信模块：所述云平台通信模块实时对设备运行参数监测传感器以及设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器的监测数据进行传输与通信；
云平台一级处理器：云平台一级处理器负责对设备运行参数监测传感器的监测数据进行处理与分析；
云平台二级处理器：云平台二级处理器负责对设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器的监测数据进行处理与分析；
报警设备：所述报警设备对云平台一级处理器和云平台二级处理器处理得到的异常信息进行报警。
一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估方法与系统
技术领域
[0001] 本发明涉及一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估方法与系统，属于设备自动化控制与监测技术领域。
背景技术
[0002] 目前，设备的运行与评估一般采用手动记录的方式来完成，这种记录的方式基本比较简单，一般仅仅是每隔段时间查看一下设备的运行参数，以便确定设备运行的情况，这种评估方法一般只适合表面的评估，一般仅仅是设备出现故障后才发现，无法提前实现对设备运行的监控与评估，以便提前对设备的故障处置进行预先处理，这种评估方式严重影响设备的持续运行，对生产或者生活产生不良影响。
[0003] 而随着云计算的不断发展与应用，如何将云计算与云平台应用于设备故障诊断与运行评估，对于设备故障的提前诊断与处理具有极其重要的作用，而且还可以降低劳动强度，实现自动监控与评估。
[0004] 本发明针对以上问题，提供一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估方法与系统，以便保证提前发现设备故障问题并提早知道具体故障的元件或者模块，以便提高对设备处理的预见性效果。
发明内容
[0005] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：
[0006] (1)第i个设备将设备运行参数信息以矩阵X的形式通过云平台通信模块发送给云平台一级处理器，其中，i为大于等于1且小于n的整数，n为总设备数；
[0007] (2)云平台判断在时间周期T内，第i个设备的运行参数矩阵X中的各个运行参数是否处于设定阈值内，如果各个运行参数均处于设定阈值中工作，则将设备运行参数信息矩阵存储于云平台数据存储器中，对设备运行情况进行存储；如果第i个设备运行参数出现不在设定阈值内的异常情况，则云平台记录在该时间周期T内，该参数出现异常情况的异常时间t，并对异常信息及异常时间进行存储；
[0008] (3)如果异常时间t的大小小于异常时间设定值，则进入下一个时间周期T继续监测，如果异常时间t的大小大于异常时间设定值，则云平台发出下一级监测命令，启动第i个设备的各核心元件与模块的监测传感器，并将各个核心元件与模块的运行数据以矩阵Y的形式发送给云平台二级处理器；
[0009] (4)云平台二级处理器判断在时间周期Q内，第j个核心元件与模块的矩阵Y中各个运行参数是否处于设定阈值内，如果各个运行参数均处于设定阈值中工作，则将第i个设备运行参数信息矩阵存储于云平台数据存储器中，对设备运行情况进行存储，并对第i个设备不做处理；如果第j个核心元件与模块的运行参数出现不在设定阈值内的异常情况，则云平台记录在该时间周期Q内，第j个核心元件与模块的运行参数出现异常情况的异常时间q，并对异常信息及异常时间进行存储；
[0010] (5)如果异常时间q的大小小于元件异常时间设定值，则进入下一个时间周期Q继续监测，并连续监测100个时间周期Q，如果100个时间周期Q内，异常的总时间小于元件更换时间，则继续监测使用，如果在100个时间周期Q内，异常的总时间大于元件更换时间，则云平台发出维修或者更换元件的报警命令给设备维护人员，供设备人员处理，并要求设备维护人员反馈处理信息；
[0011] (6)如果异常时间q的大小大于元件异常时间设定值，则云平台连续监测5个时间周期Q，如果5个时间周期Q内，异常的总时间大于5倍的元件异常时间设定值，则则云平台发出维修或者更换元件的报警命令给设备维护人员，供设备人员处理，并要求设备维护人员反馈处理信息，如果5个时间周期Q内，异常的总时间小于5倍的元件异常时间设定值，则继续连续监测100个时间周期Q，如果100个时间周期Q内，异常的总时间小于元件更换时间，则继续监测使用，如果在100个时间周期Q内，异常的总时间大于元件更换时间，则云平台发出维修或者更换元件的报警命令给设备维护人员，供设备人员处理，并要求设备维护人员反馈处理信息。
[0012] 进一步，作为优选，所述步骤(5)与步骤(6)中，元件更换时间为提前根据元件或者模块的类型进行设定的数值，且该元件更换时间与该元件或者模块的使用寿命、更换的方便性以及在该设备中所占的地位决定。
[0013] 进一步，作为优选，所述矩阵X内的设备运行参数信息至少包括电流、电压、功率、设备振动频率、设备运行噪音。
[0014] 进一步，作为优选，所述矩阵X内的设备运行参数信息还包括功率平均值、功率平均变化值、设备振动振幅、振动振幅平均变化值和设备运行噪音平均变化值。
[0015] 进一步，作为优选，所述功率平均值采用如下公式进行计算：
[0016] 其中，K为时间周期T内所采集的次数；
[0017] 功率平均变化值采用如下公式进行计算：
[0018] 其中，G为第G个时间周期T，r为补偿系数，r一般取为1， 为第G个时间周期T功率平均值；
[0019] 振动振幅平均变化值采用以下公式：
[0020] 为第G个时间周期T振动振幅平均值；
[0021] 设备运行噪音平均变化值采用以下公式：
[0022] 为第G个时间周期T设备噪音平均值。
[0023] 进一步，作为优选，本发明提供了一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估系统，其特征在于：其包括：
[0024] 设备运行参数监测传感器：所述设备运行参数监测传感器负责实时监测各个设备的运行参数数据信息；
[0025] 设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器：所述设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器分别监测各自设备内的各个元件与模块的运行参数，且该设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器只有当该设备运行参数出现需要重点监测的异常时采开启；
[0026] 云平台通信模块：所述云平台通信模块实时对设备运行参数监测传感器以及设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器的监测数据进行传输与通信；
[0027] 云平台一级处理器：云平台一级处理器负责对设备运行参数监测传感器的监测数据进行处理与分析；
[0028] 云平台二级处理器：云平台二级处理器负责对设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器的监测数据进行处理与分析；
[0029] 报警设备：所述报警设备对云平台一级处理器和云平台二级处理器处理得到的异常信息进行报警；
[0030] 其中，云平台一级处理器和云平台二级处理器均采用本发明所述的评估方法进行评估处理。
[0031] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0032] 本发明不仅可以实现对具体设备的实时监测与评估，可以提前对各个设备的运行情况进行实时了解，并找出具有故障隐患的设备进行重点监控，对故障隐患的设备进行元件监测，以便进一步了解故障隐患设备的元件与模块运行情况，这样，在监控评估的同时，找到具体的故障点，供管理人员进行提前处理，提前做出处理方案，此外，本发明只对有故障隐患的设备进行下一级具体监控，可以减少监控量，提高监控效率，节约监控资源。
附图说明
[0033] 图1是本发明一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估系统的结构框示意图；
具体实施方式
[0034] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0035] 请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：
[0036] (1)第i个设备将设备运行参数信息以矩阵X的形式通过云平台通信模块发送给云平台一级处理器，其中，i为大于等于1且小于n的整数，n为总设备数；
[0037] (2)云平台判断在时间周期T内，第i个设备的运行参数矩阵X中的各个运行参数是否处于设定阈值内，如果各个运行参数均处于设定阈值中工作，则将设备运行参数信息矩阵存储于云平台数据存储器中，对设备运行情况进行存储；如果第i个设备运行参数出现不在设定阈值内的异常情况，则云平台记录在该时间周期T内，该参数出现异常情况的异常时间t，并对异常信息及异常时间进行存储；
[0038] (3)如果异常时间t的大小小于异常时间设定值，则进入下一个时间周期T继续监测，如果异常时间t的大小大于异常时间设定值，则云平台发出下一级监测命令，启动第i个设备的各核心元件与模块的监测传感器，并将各个核心元件与模块的运行数据以矩阵Y的形式发送给云平台二级处理器；
[0039] (4)云平台二级处理器判断在时间周期Q内，第j个核心元件与模块的矩阵Y中各个运行参数是否处于设定阈值内，如果各个运行参数均处于设定阈值中工作，则将第i个设备运行参数信息矩阵存储于云平台数据存储器中，对设备运行情况进行存储，并对第i个设备不做处理；如果第j个核心元件与模块的运行参数出现不在设定阈值内的异常情况，则云平台记录在该时间周期Q内，第j个核心元件与模块的运行参数出现异常情况的异常时间q，并对异常信息及异常时间进行存储；
[0040] (5)如果异常时间q的大小小于元件异常时间设定值，则进入下一个时间周期Q继续监测，并连续监测100个时间周期Q，如果100个时间周期Q内，异常的总时间小于元件更换时间，则继续监测使用，如果在100个时间周期Q内，异常的总时间大于元件更换时间，则云平台发出维修或者更换元件的报警命令给设备维护人员，供设备人员处理，并要求设备维护人员反馈处理信息；
[0041] (6)如果异常时间q的大小大于元件异常时间设定值，则云平台连续监测5个时间周期Q，如果5个时间周期Q内，异常的总时间大于5倍的元件异常时间设定值，则则云平台发出维修或者更换元件的报警命令给设备维护人员，供设备人员处理，并要求设备维护人员反馈处理信息，如果5个时间周期Q内，异常的总时间小于5倍的元件异常时间设定值，则继续连续监测100个时间周期Q，如果100个时间周期Q内，异常的总时间小于元件更换时间，则继续监测使用，如果在100个时间周期Q内，异常的总时间大于元件更换时间，则云平台发出维修或者更换元件的报警命令给设备维护人员，供设备人员处理，并要求设备维护人员反馈处理信息。
[0042] 在本实施例中，所述步骤(5)与步骤(6)中，元件更换时间为提前根据元件或者模块的类型进行设定的数值，且该元件更换时间与该元件或者模块的使用寿命、更换的方便性以及在该设备中所占的地位决定，比如，寿命长的设备或者更换方便的设备可以设定的元件更换时间长些，而比较容易损坏的设备或者难以更换并对设备产生较大影响的元件设定的时间短些。其中，所述矩阵X内的设备运行参数信息至少包括电流、电压、功率、设备振动频率、设备运行噪音。
[0043] 在本实施例中，为了提高监测的准确度，所述矩阵X内的设备运行参数信息还包括功率平均值、功率平均变化值、设备振动振幅、振动振幅平均变化值和设备运行噪音平均变化值。
[0044] 其中，所述功率平均值采用如下公式进行计算：
[0045] 其中，K为时间周期T内所采集的次数；
[0046] 功率平均变化值采用如下公式进行计算：
[0047] 其中，G为第G个时间周期T，r为补偿系数，r一般取为1， 为第G个时间周期T功率平均值；
[0048] 振动振幅平均变化值采用以下公式：
[0049] 为第G个时间周期T振动振幅平均值；
[0050] 设备运行噪音平均变化值采用以下公式：
[0051] 为第G个时间周期T设备噪音平均值。
[0052] 此外，本发明提供了一种基于云平台的设备故障诊断及运行状态评估系统，其特征在于：其包括：
[0053] 设备运行参数监测传感器：所述设备运行参数监测传感器负责实时监测各个设备的运行参数数据信息；
[0054] 设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器：所述设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器分别监测各自设备内的各个元件与模块的运行参数，且该设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器只有当该设备运行参数出现需要重点监测的异常时采开启；
[0055] 云平台通信模块：所述云平台通信模块实时对设备运行参数监测传感器以及设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器的监测数据进行传输与通信；
[0056] 云平台一级处理器：云平台一级处理器负责对设备运行参数监测传感器的监测数据进行处理与分析；
[0057] 云平台二级处理器：云平台二级处理器负责对设备内各个元件与模块的运行参数监测传感器的监测数据进行处理与分析；
[0058] 报警设备：所述报警设备对云平台一级处理器和云平台二级处理器处理得到的异常信息进行报警；
[0059] 其中，云平台一级处理器和云平台二级处理器均采用本发明所述的评估方法进行评估处理。
[0060] 本发明不仅可以实现对具体设备的实时监测与评估，可以提前对各个设备的运行情况进行实时了解，并找出具有故障隐患的设备进行重点监控，对故障隐患的设备进行元件监测，以便进一步了解故障隐患设备的元件与模块运行情况，这样，在监控评估的同时，找到具体的故障点，供管理人员进行提前处理，提前做出处理方案，此外，本发明只对有故障隐患的设备进行下一级具体监控，可以减少监控量，提高监控效率，节约监控资源。
[0061] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
