一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法技术

本发明专利技术属于工业物联网技术领域，具体涉及一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法，本发明专利技术通过设备上传感器安装的广覆盖，直接将采集数据传递到云端，进行大数据分析等应用。基于边缘计算、云端计算、数据分析，结合设备异常模型、专家知识模型、设备机理模型，对产品运行趋势分析后，形成产品体检报告，提出预测性维护与维修建议。边缘计算、云计算与知识库资源相结合，建立分析模型，形成预测报告。提高设备有效作业率，提升设备使用寿命，建立设备维护与维修标准。将设备状态分析等应用部署在云端，同时可将数据输入到设备供应的远端云，启动预防性维护，实时进行专业的设备运维。

【技术实现步骤摘要】
一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法
本专利技术属于工业物联网
，具体涉及一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法。
技术介绍
受限于网络带宽和云端协同带来的性能传输延迟，压机数据采集实时性和确定性要求很难保证。同时，随着压机的高速运转，对运动控制等场景数据采集的实时性要求不断提高，传统数据采集技术在应对高精度、低时延的工业场景时，更难以保证重要信息实时采集和上传，当然无法满足生产过程实时监控需求。工业物联网已经成为企业数字化转型最受关注的平台技术。因此，虽然工业互联网的重要性不言而喻，但其价值的发挥却在很大程度上取决于采集数据的数量和质量。为解决问题，5G+边缘计算平台被引入进来，由于边缘计算系统更靠近工业现场，能更高效采集设备数据，并更快速响应边缘端业务处理需求，实时性较高的业务需求及时在边缘处理，历史数据可以通过抽取数据到云端，重要数据及时传输到云端，这种云边协同模式极大地保障业务效率和数据安全性，独立处理能力更是使得即使在云平台宕机时生产系统仍可正常运行。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题及不足，本专利技术提供一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法，该方法按照下述步骤进行：步骤1：建设数据采集和指令传输系统，对快锻压机的实施运行状态进行采集实时数据和几何视频检测数据，建立一套基于5G+工业互联网的数据采集和指令下达系统；步骤2：将步骤1中采集到的实时数据和几何视频监控系统检测数据，在现场布置的边缘计算度服务上先做简单的分析处理，综合内置的决策机制的系统分析，形成一套可植入数据，并将数据植入的快锻压机的三维模型中，三维模型在数据的驱动下开始运行，三维模型的运行与现场设备运行基本一致，同时在三维虚拟模型中可实时显示出设备和管件部件的动态感知参数；步骤3：将步骤2中设备和管件部件的动态感知参数经过专家系统分析和决策机制的推理运算分析，计算出快锻压机的运行状态，以及关键零部件的运行参数状态，为快锻压机的稳定和故障的预判诊断提供参考依据，形成快锻压机远程运维知识库；步骤4：将步骤3中故障的预判诊断匹配相应的处理人员。进一步的，所述步骤1中的快锻压机的实施运行状态包括快锻压机油温、压力、泵的转速、阀门开度以及电控系统和机械设备振动。进一步的，所述步骤1中的数据采集指令传输，是将快锻压机运行中传感器测得的实施数据，经过数据采集和指令传输系统传输至边缘极端服务器。进一步的，所述步骤2中的视频监控系统，是实时监控快锻压机的运动状态，主要为快锻压机的位移、变形图像数据，与正常运行的图像数据在边缘计算服务器做比对，若有异常通过动态感知参数，在西涅模型上发出预警展示。进一步的，所述步骤3中的决策机制，是系统根据预先设定的异常值信息，结合视频数据，通过专家系统的分析，决策机制可推力处最有可能的状况，指导运维。进一步的，所述步骤3中的知识库，是将设备的每次运维信息人工录入到知识库，行程设备运行维护的指导性技术文件存档备查。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过设备上传感器安装的广覆盖，直接将采集数据传递到云端，进行大数据分析等应用。基于边缘计算、云端计算、数据分析，结合设备异常模型、专家知识模型、设备机理模型，对产品运行趋势分析后，形成产品体检报告，提出预测性维护与维修建议。边缘计算、云计算与知识库资源相结合，建立分析模型，形成预测报告。提高设备有效作业率，提升设备使用寿命，建立设备维护与维修标准。5G广覆盖、大连接的特性有利于远程生产设备全生命周期工作状态的实时监测，使生产设备的维护工作突破工厂边界，实现跨工厂、跨地域的远程故障诊断和维修。将设备状态分析等应用部署在云端，同时可将数据输入到设备供应的远端云，启动预防性维护，实时进行专业的设备运维。附图说明图1为本专利技术的流程结构示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。如图1所示，一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法，该方法按照下述步骤进行：步骤1：建设数据采集和指令传输系统，对快锻压机的实施运行状态进行采集实时数据和几何视频检测数据，建立一套基于5G+工业互联网的数据采集和指令下达系统；步骤2：将步骤1中采集到的实时数据和几何视频监控系统检测数据，在现场布置的边缘计算度服务上先做简单的分析处理，综合内置的决策机制的系统分析，形成一套可植入数据，并将数据植入的快锻压机的三维模型中，三维模型在数据的驱动下开始运行，三维模型的运行与现场设备运行基本一致，同时在三维虚拟模型中可实时显示出设备和管件部件的动态感知参数；步骤3：将步骤2中设备和管件部件的动态感知参数经过专家系统分析和决策机制的推理运算分析，计算出快锻压机的运行状态，以及关键零部件的运行参数状态，为快锻压机的稳定和故障的预判诊断提供参考依据，形成快锻压机远程运维知识库；步骤4：将步骤3中故障的预判诊断匹配相应的处理人员。本专利技术在具体使用时，首先建设数据采集和指令传输系统，对快锻压机的实施运行状态进行采集实时数据和几何视频检测数据，建立一套基于5G+工业互联网的数据采集和指令下达系统，快锻压机的实施运行状态包括快锻压机油温、压力、泵的转速、阀门开度以及电控系统和机械设备振动，数据采集指令传输，是将快锻压机运行中传感器测得的实施数据，经过数据采集和指令传输系统传输至边缘极端服务器。其次，采集到的实时数据和几何视频监控系统检测数据，在现场布置的边缘计算度服务上先做简单的分析处理，综合内置的决策机制的系统分析，形成一套可植入数据，并将数据植入的快锻压机的三维模型中，三维模型在数据的驱动下开始运行，三维模型的运行与现场设备运行基本一致，同时在三维虚拟模型中可实时显示出设备和管件部件的动态感知参数，其中视频监控系统是实时监控快锻压机的运动状态，主要为快锻压机的位移、变形图像数据，与正常运行的图像数据在边缘计算服务器做比对，若有异常通过动态感知参数，在西涅模型上发出预警展示。再次，设备和管件部件的动态感知参数经过专家系统分析和决策机制的推理运算分析，计算出快锻压机的运行状态，以及关键零部件的运行参数状态，为快锻压机的稳定和故障的预判诊断提供参考依据，形成快锻压机远程运维知识库，其中决策机制是系统根据预先设定的异常值信息，结合视频数据，通过专家系统的分析，决策机制可推力处最有可能的状况，指导运维，其中知识库是将设备的每次运维信息人工录入到知识库，行程设备运行维护的指导性技术文件存档备查。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法，其特征在于，该方法按照下述步骤进行：/n步骤1：建设数据采集和指令传输系统，对快锻压机的实施运行状态进行采集实时数据和几何视频检测数据，建立一套基于5G+工业互联网的数据采集和指令下达系统；/n步骤2：将步骤1中采集到的实时数据和几何视频监控系统检测数据，在现场布置的边缘计算度服务上先做简单的分析处理，综合内置的决策机制的系统分析，形成一套可植入数据，并将数据植入的快锻压机的三维模型中，三维模型在数据的驱动下开始运行，三维模型的运行与现场设备运行基本一致，同时在三维虚拟模型中可实时显示出设备和管件部件的动态感知参数；/n步骤3：将步骤2中设备和管件部件的动态感知参数经过专家系统分析和决策机制的推理运算分析，计算出快锻压机的运行状态，以及关键零部件的运行参数状态，为快锻压机的稳定和故障的预判诊断提供参考依据，形成快锻压机远程运维知识库；/n步骤4：将步骤3中故障的预判诊断匹配相应的处理人员。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法，其特征在于，该方法按照下述步骤进行：
步骤1：建设数据采集和指令传输系统，对快锻压机的实施运行状态进行采集实时数据和几何视频检测数据，建立一套基于5G+工业互联网的数据采集和指令下达系统；
步骤2：将步骤1中采集到的实时数据和几何视频监控系统检测数据，在现场布置的边缘计算度服务上先做简单的分析处理，综合内置的决策机制的系统分析，形成一套可植入数据，并将数据植入的快锻压机的三维模型中，三维模型在数据的驱动下开始运行，三维模型的运行与现场设备运行基本一致，同时在三维虚拟模型中可实时显示出设备和管件部件的动态感知参数；
步骤3：将步骤2中设备和管件部件的动态感知参数经过专家系统分析和决策机制的推理运算分析，计算出快锻压机的运行状态，以及关键零部件的运行参数状态，为快锻压机的稳定和故障的预判诊断提供参考依据，形成快锻压机远程运维知识库；
步骤4：将步骤3中故障的预判诊断匹配相应的处理人员。


2.如权利权利要求1所述的一种基于5G+工业物联网在快锻压机中的使用方法，其特征在于，所述步骤1中的快锻压机的实施运行状态包括快锻压机油温、压...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢云，王頠，魏玉鹏，刘栋，王康乐，董龙，刘科，王磊，张立业，张甲强，
申请(专利权)人：兰州兰石集团有限公司，
类型：发明
国别省市：甘肃;62