[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

说明书

一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统，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；远程数据采集模块采集风机数据并将采集到的数据上传至云平台，云平台对上传的数据进行分析，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；地铁控制中心用于接收云平台发送的风机分析数据；客户端用于工作人员监控地铁风机运行参数、健康状况。本发明提出一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统、方法，实现对地铁风机的状态预警，突破过往依据单一数据源进行预警的弊端，减少误报、漏报的情况；根据数据分析结果提前制定维保计划，防止突发故障；并通过客户端实现对众多地铁风机的远程监控与管理。

技术领域

本发明涉及风机智能化技术领域，尤其涉及一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统、方法。

背景技术

随着城市化进程的不断发展，城市人口数量急剧增加，城市交通发展迎来挑战。而轨迹交通作为当今运行效率最高，环境污染小、快速安全和准时的出行方式，已经成为缓解城市交通压力的最好解决途径。因此近年来，国内地铁发展迅速，但随之而来的是如何对众多地铁风机进行运行管理和维护。随着地铁线路的复杂发展，现阶段以人工定期检查和维护的管理方式面临诸多挑战，同时也将成为地铁交通安全的隐患因素。

然而目前无法对众多的地铁风机进行统一的有序的管理，现有检测方式主要检测地铁实时运行的振动、温度情况，并设定了报警阀值，当设备超过了额定阀值，设备监控系统会发出报警。这种预警方式局限于当前设备接近或者已经出现故障才会发出相应的报警，然后安排维修人员进行检查维修，无法对故障做出快速、准确地反应，对故障响应滞后性。并且传统的维护保养方式要求维修人员对各个风机定期检查，该方式需要耗费大量的人力和维修成本，无法提前预测风机会出现故障，无法做到有计划性的，有目的性的，针对性的维护保养。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统，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。

优选的，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。

优选的，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。