[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

摘要

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。

主权项

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。