[发明专利]基于物联网控制器的智能工业数据管理系统

说明书

本发明属于工业管理领域，涉及数据处理技术，用于解决现有的工业数据管理系统主要以周期性保养的形式对设备进行维护而导致的资源浪费和设备损耗的问题，具体是基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，包括工业管理平台，所述工业管理平台通信连接有设备监控模块、异常分析模块、故障分析模块以及存储模块；所述设备监控模块用于对工业生产设备的运行状态进行监控与分析，获取监控对象的振动数据、噪声数据以及温度数据并进行数值计算得到监控对象的工作系数，通过工作系数的数值大小将监控对象标记为正常对象或异常对象；本发明通过工作系数的数值大小对监控对象的运行状态进行监控，在监控对象出现运行异常时及时进行反馈。

技术领域

本发明属于工业管理领域，涉及数据处理技术，具体是基于物联网控制器的智能工业数据管理系统。

背景技术

智能工业是将具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节，大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，将传统工业提升到智能化的新阶段。

现有的工业数据管理系统对于工业设备的维护通常是常规性维护，主要以时间为单位进行周期性的保养，这导致资源浪费和设备损耗，并且在设备出现运行异常时对异常的性质以及导致异常的原因进行判定，导致处理设备异常时效率低下。

针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，用于解决现有的工业数据管理系统主要以周期性保养的形式对设备进行维护而导致的资源浪费和设备损耗的问题；

本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以根据设备的运行状态对其进行维护保养的智能工业数据管理系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，包括工业管理平台，所述工业管理平台通信连接有设备监控模块、异常分析模块、故障分析模块以及存储模块；

所述设备监控模块用于对工业生产设备的运行状态进行监控与分析，将工业生产设备标记为监控对象，获取监控对象的振动数据、噪声数据以及温度数据并进行数值计算得到监控对象的工作系数，通过工作系数的数值大小将监控对象标记为正常对象或异常对象，设备监控模块将异常对象发送至异常分析模块；

所述异常分析模块接收到异常对象后对异常对象进行异常分析并得到异常对象的异常比与浮动系数，通过异常比与浮动系数的数值大小判定异常对象为偶发性异常或习惯性异常；

故障分析模块用于对习惯性异常的异常对象的异常原因进行分析。

作为本发明的一种优选实施方式，监控对象的振动数据为监控对象工作时所产生的振动频率值；监控对象的噪声数据为监控对象工作时产生的噪声分贝值；监控对象的温度数据为监控对象内部空气的温度值。

作为本发明的一种优选实施方式，将监控对象标记为正常对象或异常对象的具体过程包括：通过存储模块获取到工作阈值，将监控对象的工作系数与工作阈值进行比较：

若工作系数小于工作阈值，则判定监控对象的工作状态满足要求，将对应的监控对象标记为正常对象；

若工作系数大于等于工作阈值，则判定监控对象的工作状态不满足要求，将对应的监控对象标记为异常对象。

作为本发明的一种优选实施方式，异常比与浮动系数的获取过程包括：将异常对象在L1天内的工作时长标记为分析时长，将分析时长分割为若干个分析时段，将分析时段内工作系数的最大值标记为分析时段的工作表现值，将工作表现值不小于工作阈值的分析时段标记为异常时段，将异常时段的数量与分析时段的数量的比值标记为异常比，将分析时段的工作系数建立工作集合，对工作集合进行方差计算得到异常对象的浮动系数。