[发明专利]一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统、方法

权利要求书

1.一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统，其特征在于：所述系统包括远程数据采集模块、云平台、地铁控制中心和客户端；

所述远程数据采集模块用于采集风机数据并将采集到的数据上传至所述云平台，所述远程数据采集模块包括分布式数据采集系统和边缘数据采集设备；

所述云平台用于对所述远程数据采集模块上传的数据进行分析，根据数据分析结果对风机进行管理，所述云平台包括预测性维护管理模块、信息管理与存储中心和应用服务器，所述预测性维护管理模块包括数据转换模块和数据诊断分析模块；

地铁控制中心用于接收来自应用服务器的实时数据与历史数据，同时接收数据转换模块的状态报警数据；

所述客户端用于工作人员监控地铁风机运行参数、健康状况；

所述数据转换模块对所述边缘数据采集设备上传的原始数据进行数据预处理和特征提取，所述数据预处理包括滤波处理、解调处理、分解处理和重构处理，恢复信号的原貌并获取有用数据，所述特征提取包括利用特征提取算法对时域信号和频域信号特征数据的分析，所述特征数据的分析包括分析波形指标、脉冲指标、峭度指标、裕度指标、峰峰值、重心频率、均方频率、频率方差和频率标准差，所述特征提取算法包括小波包分解、主成分分析、经验模态分解，对融合多种信息源的实时特征值进行判别。

2.根据权利要求1所述一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统，其特征在于：

所述远程数据采集模块设置分布式数据采集系统和边缘数据采集设备，所述分布式数据采集系统包括传感器，所述传感器包括三向振动传感器、温度传感器、电流传感器、电压传感器和转速传感器，实时采集地铁风机运行过程中的状态数据，所述状态数据包括轴承三向振动、轴承座温度、电机转速、电机电流和电机电压数据，所述边缘数据采集设备采集地铁隧道各种工况数据、环境数据和维修工单数据；

所述边缘数据采集设备收集所述分布式数据采集系统上传的各种原始数据并对这些数据进行边缘计算，然后将边缘计算之后的原始数据上传所述云平台，供云平台的预测性维护管理模块进行数据分析和处理，把采集上来的维护工单数据供信息管理模块进行分类管理。

3.根据权利要求1所述一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统，其特征在于：

所述数据诊断分析模块用于对特征数据进行信号处理，包括健康评估、故障诊断和衰退预测，分析出地铁风机实时的健康状态，预测地铁风机剩余使用寿命和预测健康度的发展趋势。

4.根据权利要求1所述一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统，其特征在于：

所述云平台还包括信息管理与存储中心，所述信息管理与存储中心包括信息管理模块和历史数据存储模块，所述信息管理模块用于对含有多种信息源的数据进行分类管理，并根据信息的类型分为特征数据、维护工单数据、基础数据和状态数据，实现对地铁风机全生命周期的数据进行分类和管理；

所述信息管理模块汇总每台风机实际生产过程中的信息，实际生产过程中的信息包括特征数据、维护工单数据、基础数据和状态数据，同时结合风机当前的工作的工况、零部件和维护人员情况，自动生成风机维修排程计划，风机维修排程计划涵括风机工单号、优先级、设备名称、维修任务、故障来源、当前状态和负责人。

5.根据权利要求4所述一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统，其特征在于：

所述历史数据存储模块用于存储地铁风机全生命周期的数据，存储的数据作为历史数据被所述数据诊断分析模块调用或者直接发送到所述应用服务器。

6.根据权利要求1所述一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统，其特征在于：

所述云平台还包括应用服务器，所述应用服务器用于接收所述数据诊断分析模块的实时数据和历史数据存储模块的历史数据，然后通过网络传输协议把地铁风机各种数据推送给所述地铁控制中心和所述客户端。