一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统，包括，数据采集单元，用于实时采集工业设备状态数据并上传；数据分析单元，用于根据实时采集的工业设备状态数据，结合历史正常状态数据以及行业大数据对工业设备进行异常判断与状态预测；数据展示单元，用于对数据分析单元做出的异常判断结果以及状态预测结果进行展示。通过物联网技术和工业大数据分析技术，远程监控设备运行状况并可提前预测设备故障、提出解决方案并自动通知设备使用单位、生产厂家、维保单位对设备提前维保，以减少不必要的停机并降低设备使用成本，实现设备的智能运维。

【技术实现步骤摘要】
一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统
本专利技术涉及物联网
，具体涉及一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统。
技术介绍
石油、化工、冶金、电力等行业每年因设备故障给企业带来的安全风险及损失巨大，同时，企业在设备的维修、备品备件的储备上也花费了大量的人力、物力、财力。为帮助企业降低因设备故障带来的安全及损失，同时降低备品备件的储备投入，需要为石油、化工、冶金、轻工、电力等工业企业及工业设备生产厂家提供一种基于工业大数据的设备状态预测分析平台一站式解决方案。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统，通过物联网技术可远程监控设备运行状况并可提前预测设备故障、提出解决方案并自动通知设备使用单位、生产厂家、维保单位对设备提前维保，以减少不必要的停机并降低设备使用成本，实现设备的智能运维。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统，包括：数据采集单元，用于实时采集工业设备状态数据并上传；数据分析单元，用于根据实时采集的工业设备状态数据，结合历史正常状态数据以及行业大数据对工业设备进行异常判断与状态预测；数据展示单元，用于对数据分析单元做出的异常判断结果以及状态预测结果进行展示。进一步，所述数据采集单元包括：传感器模块和工业设备控制模块；所述传感器模块，用于采集工业设备的运行状态数据，并通过无线或有线通讯方式将所述运行状态数据上传至所述数据分析单元；所述工业设备控制模块，用于记录工业设备的控制日志数据，并通过数据网关将所述控制日志数据封装并上传至数据分析单元。进一步，所述数据分析单元包括：数据接收模块，包括多个数据接口，用于接收所述数据采集单元实时采集的工业设备运行状态数据以及工业设备控制日志数据；专家数据库模块，用于存储行业内专家经验数据，以及工业设备正常运转数据；数据分析模块，用于根据行业内专家经验数据为不同类型的工业设备分别建立数学模型，并根据工业设备的正常运转数据定义所述数学模型参数范围；用于利用所述数学模型对实时采集的工业设备运行状态数据进行分析，进而对所述工业设备进行异常判断，并结合控制日志以及专家经验数据对工业设备的运行状态进行预测；数据输出模块，用于将所述异常判断结果和运行状态预测结果以图表形式发送给所述数据展示单元。进一步，所述数据展示单元包括设备管控模块，提供设备控制命令的输入接口，用于采集管理人员根据异常判断结果以及状态预测结果输入的设备控制命令或故障处置指令，直接对设备进行控制或通知现场操作人员进行故障处置。进一步，所述数据展示单元包括带有显示装置的移动终端、PC终端。本专利技术的有益效果是：基于物联网技术，通过数据采集单元众多的传感器模块采集设备的运行状态，数据分析单元通过行业专家数据建立设备运维数学模型，并根据历史正常运转数据定义所述数学模型参数范围，实现设备运行状态的远程监控、远程诊断，并根据控制日志结合实时运行状态数据提前预测设备故障、提出解决方案并自动通知设备使用单位、生产厂家、维保单位对设备提前维保，以减少不必要的停机并降低设备使用成本，实现设备的智能运维。附图说明图1为本专利技术实施例提供一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统结构图。具体实施方式以下结合实例对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。如图1所示，一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统，包括：数据采集单元，用于实时采集工业设备状态数据并上传；数据分析单元，用于根据实时采集的工业设备状态数据，结合历史正常状态数据以及行业大数据对工业设备进行异常判断与状态预测；数据展示单元，用于对数据分析单元做出的异常判断结果以及状态预测结果进行展示。进一步，所述数据采集单元包括：传感器模块和工业设备控制模块；所述传感器模块，用于采集工业设备的运行状态数据，并通过无线或有线通讯方式将所述运行状态数据上传至所述数据分析单元；所述工业设备控制模块，用于记录工业设备的控制日志数据，并通过数据网关将所述控制日志数据封装并上传至数据分析单元。进一步，所述数据分析单元包括：数据接收模块，包括多个数据接口，用于接收所述数据采集单元实时采集的工业设备运行状态数据以及工业设备控制日志数据；专家数据库模块，用于存储行业内专家经验数据，以及工业设备正常运转数据；数据分析模块，用于根据行业内专家经验数据为不同类型的工业设备分别建立数学模型，并根据工业设备的正常运转数据定义所述数学模型参数范围；用于利用所述数学模型对实时采集的工业设备运行状态数据进行分析，进而对所述工业设备进行异常判断，并结合控制日志以及专家经验数据对工业设备的运行状态进行预测；数据输出模块，用于将所述异常判断结果和运行状态预测结果以图表形式发送给所述数据展示单元。进一步，所述数据展示单元包括设备管控模块，提供设备控制命令的输入接口，用于采集管理人员根据异常判断结果以及状态预测结果输入的设备控制命令或故障处置指令，直接对设备进行控制或通知现场操作人员进行故障处置。进一步，所述数据展示单元包括带有显示装置的移动终端、PC终端。基于物联网技术，通过数据采集单元众多的传感器模块采集设备的运行状态，数据分析单元通过行业专家数据建立设备运维数学模型，并根据历史正常运转数据定义所述数学模型参数范围，实现设备运行状态的远程监控、远程诊断，并根据控制日志结合实时运行状态数据提前预测设备故障、提出解决方案并自动通知设备使用单位、生产厂家、维保单位对设备提前维保，以减少不必要的停机并降低设备使用成本，实现设备的智能运维。以上所述仅为本专利技术的较佳实施例，并不用以限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统，其特征在于，包括：数据采集单元，用于实时采集工业设备状态数据并上传；数据分析单元，用于根据实时采集的工业设备状态数据，结合历史正常状态数据以及行业大数据对工业设备进行异常判断与状态预测；数据展示单元，用于对数据分析单元做出的异常判断结果以及状态预测结果进行展示。

【技术特征摘要】
1.一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统，其特征在于，包括：数据采集单元，用于实时采集工业设备状态数据并上传；数据分析单元，用于根据实时采集的工业设备状态数据，结合历史正常状态数据以及行业大数据对工业设备进行异常判断与状态预测；数据展示单元，用于对数据分析单元做出的异常判断结果以及状态预测结果进行展示。2.根据权利要求1所述一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统，其特征在于，所述数据采集单元包括：传感器模块和工业设备控制模块；所述传感器模块，用于采集工业设备的运行状态数据，并通过无线或有线通讯方式将所述运行状态数据上传至所述数据分析单元；所述工业设备控制模块，用于记录工业设备的控制日志数据，并通过数据网关将所述控制日志数据封装并上传至数据分析单元。3.根据权利要求2所述一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统，其特征在于，所述数据分析单元包括：数据接收模块，包括多个数据接口，用于接收所述数据采集单元实时采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：许飞，林海，易文凯，冀道立，叶昆华，
申请(专利权)人：武汉企鹅能源数据有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42