[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

说明书

本发明属于智能监测设备技术领域，涉及基于电流波纹的边云协同式设备状态监测方法及系统、分布式存储介质。该方法包括步骤：根据受监测设备的类型，通过终端选择特征电流波纹库，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；边缘侧实时采集受监测设备的动力点的电流数据；对采集的电流数据进行预处理得到电流波纹；根据设备预设状态阈值和特征电流波纹库，基于电流波纹对受监测设备判断设备状态或识别异常事件；设备状态及其相关时间、异常事件的相关时间及其对应采集的电流数据上传至云端进行保存、下传并显示于终端。其通过采集受监测设备的动力点的电流数据，并预处理得到电流波纹，实现设备状态的实时监控。

技术领域

本发明属于智能监测设备技术领域，具体涉及基于电流波纹的边云协同式设备状态监测方法及基于电流波纹的边云协同式设备状态监测系统、分布式存储介质。

背景技术

随着科学技术的不断发展，机械设备越来越多，价值越来越大。通常情况下，机械设备的寿命都较长，而且更新换代的周期较长。这样，多年前的机械设备现在仍在服役期。一方面，在现在的制造业中，看似良好运作的生产车间实际上并没有以最好的状态进行工作，这无形中为企业带来了巨大的损失。另一方面，随着设备的集成化和自动化程度越来越高，整个车间和工厂的效率与设备运行状态直接相关。设备的价值存在很大的改善空间，通过构建数字工厂、实时了解设备的实时运行状态以及实时进行综合效率评估，可以及时洞察生产异常，避免损失，并及时评估生产计划的执行绩效。

物联网平台提供了设备状态监测和设备综合效率(Overall EquipmentEffectiveness,简称OEE)分析的可能，然而，机械设备应用领域众多、种类型号多样，在构建物联网平台时存在如下的问题：

设备本身已经包含管理控制器(例如可编程序逻辑控制器Programmable LogicController，简称PLC)，此时设备状态的获取可以通过与设备的PLC通信获得。然而市场上存在几十种PLC通信协议，有些通信协议更是厂家自定义形式，不同厂家、不同设备的PLC通信协议可能不同；退而言之，即使不同厂家、不同设备能够采用相同的PLC通信协议，由于每台设备根据特定应用实现控制的PLC程序不同，仍然需要进行针对性的进行编程以获得PLC的状态。这种针对每台设备的定制开发数据采集系统的方式成本高，周期长。

对大量的较早期的设备问题更为严峻，这些设备甚至都没配备PLC，或者即使包含PLC其协议也是私有协议不对外开放，这类哑设备的设备工况如何识别成为当前数字工厂建设中遇到的较棘手的问题。目前提出的解决方式有，尝试通过加装特定的光电传感器、距离传感器、摄像头等传感器来采集设备的特定参数以便于分析，然而传感器成本高，安装无法标准化，而一台设备往往需要多个传感器，改造必然带来较大的经济支出；安装传感器时需要对设备进行停机操作，会对正常生产造成较大影响，难以得到生产客户的支持。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中存在的上述不足，提供基于电流波纹的边云协同式设备状态监测方法及系统、分布式存储介质，基于设备的电流波纹，通过边云协同方式实现设备状态监测。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是提供如下方案：

作为本发明的一个方面，提供一种基于电流波纹的边云协同式设备状态监测方法，其包括步骤：

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，所述特征电流波纹库存储于云端的数据库并下传至边缘侧；