[发明专利]基于电流波纹的边云协同设备状态监测方法及系统、介质

权利要求书

1.一种基于电流波纹的边云协同式设备状态监测方法，其特征在于，包括步骤：

根据样本设备的电流数据构建或更新特征电流波纹库，所述特征电流波纹库包括设备预设状态阈值及至少一个与工艺对应的特征电流波纹模板，得到所述特征电流波纹模板至少包括：通过边缘侧对样本设备的电流预处理得到电流波纹、云端确定所述电流波纹的工艺段和计算工艺段的所述电流波纹中采样点的众数；

根据受监测设备的类型，通过终端选择特征电流波纹库，所述特征电流波纹库存储于云端的数据库并下传至边缘侧；

所述边缘侧，实时采集所述受监测设备的动力点的电流数据，采集频率和幅度单位选择与所述特征电流波纹模板中的基准电流波纹具有相同的参数设定；以及，

对采集的电流数据进行预处理得到电流波纹，预处理采用的方法和处理参数设置与构建所述特征电流波纹库的方法与参数设置相同；以及，

根据所述设备预设状态阈值和所述特征电流波纹库，基于所述电流波纹对所述受监测设备判断设备状态或识别异常事件，所述设备状态包括：关机状态、待机状态、工作状态、异常状态，所述异常事件包括：异常开机启动事件、非计划停机事件、小停台事件、速度损失事件、加工异常事件；

所述设备状态及其相关时间、所述异常事件的相关时间及其对应采集的电流数据上传至所述云端进行保存；

所述设备状态及其相关时间、所述异常事件的相关时间及其对应采集的电流数据下传并显示于终端。

2.根据权利要求1所述的基于电流波纹的边云协同式设备状态监测方法，其特征在于，根据样本设备的电流数据构建特征电流波纹库，包括步骤：

所述边缘侧在至少一台样本设备的动力点采集多组电流数据；以及，

对采集的电流数据进行预处理得到电流波纹，预处理至少包括对电流数据进行滤波处理；

所述云端，根据所述电流波纹随不同工艺变化的特征不同，确定设备工艺段；以及，

对于不同工艺段数据选取特征点，以对不同工艺过程段的特征点进行对准，所述特征点包括极值；以及，

对至少两组相同工艺段的数据进行归一化处理，并基于特征点的位置进行时间对齐；以及，计算所述电流波纹中每个采样数据点上的众数；以及，

根据所述电流波纹中采样点的众数，确定工艺段对应的所述特征电流波纹模板，所述特征电流波纹库包括设备预设状态阈值及至少一个与工艺对应的特征电流波纹模板，所述特征电流波纹模板作为设备工况识别的参考基准。

3.根据权利要求1所述的基于电流波纹的边云协同式设备状态监测方法，其特征在于，所述设备预设状态阈值和所述特征电流波纹库通过所述云端下发至所述边缘侧，所述设备预设状态阈值包括关机电流波纹阈值、待机电流波纹阈值和相关度阈值；在边缘侧，

若当前电流波纹小于所述关机电流波纹阈值，则判断所述受监测设备状态为关机状态；

若当前电流波纹小于所述待机电流波纹阈值而大于所述关机电流波纹阈值,则所述受监测设备状态判断为待机状态；

若当前电流波纹与所述特征电流波纹模板中所述基准电流波纹的相关系数大于相关度阈值，则所述受监测设备状态判断为正常状态；

若当前电流波纹不属于上述情况中的任一种，则所述受监测设备状态判断为异常状态。