【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工业互联网，特别是涉及一种基于机理模型及工业物联网的设备异常监测方法及系统。
技术介绍
1、随着数据科学的发展，物联网越来越多的得到广泛的应用，通常利用传感器能够直接得到一些统计和信号特征作为指标，用于状态监控，异常检测。但对于很多设备正常运行本身就会涉及到不同的工况，不同的参数设置，使得所采集的传感器数据也是一直有变化的，而这种变化正是设备本身的物理机理的表现。因此很多情况无法单纯通过传感器的统计和信号特征来预测健康状况。
2、然而，在现有技术中均只能通过传感器接收的设备数据判断设备是否存在故障。但实际上，各设备都会出现多种故障，在接收到设备故障告警后，只能到设备现场才能进一步判断故障类型，并不能提前对故障类型进行预测。这样，也大大延长了维修时间。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够同时提高检测效率和准确性的基于机理模型及工业物联网的设备异常监测方法及系统。
2、一种基于机理模型及工业物联网的设备异常监测方法，所述方法包括：
3、获取实时设备数据，所述实时设备数据包括与对应设备相关的多个运行参数；
4、根据所述实时设备数据提取对应设备的历史故障数据，计算所述历史故障数据与实时设备数据之间的相似度,其中，所述设备对应多个故障类型，所述历史故障数据包括设备的出现不同故障类型时各所述运行参数的历史数据，计算所述历史故障数据与实时设备数据之间的相似度时，针对每一种故障类型，计算该种故障类型对应历史数据与
5、；
6、在上式中，表示一种故障类型对应的第i种运行参数的历史数据，表示所述实时设备数据中的第i种运行参数，n表示所述实时设备数据中运行参数的数量，pm表示对应一种故障类型时的相似度；
7、根据预设故障阈值以及相似度判断所述实时设备数据是否存在异常，若所述实时设备数据存在某一故障类型的异常，则采用对应该设备的机理模型根据所述实时设备数据中与该故障类型相关的运行参数进行异常检测分析；
8、若所述异常检测分析结果为设备存在异常，则发送对应设备的告警指令。
9、在其中一实施例中，所述根据预设故障阈值以及相似度判断所述实时设备数据是否存在异常包括：
10、利用所述预设故障阈值分别针对各种故障类型对应的相似度进行判断，若某一故障类型对应的相似度大于等于所述预设故障阈值，则判断所述实时设备数据存在该故障类型的异常；
11、若某一故障类型对应的相似度小于所述预设故障阈值，则判断所述实时设备数据不存在该故障类型的异常。
12、本申请还提供了一种基于机理模型及工业物联网的设备异常监测系统，包括设备数据采集模块、数据异常判断模块、机理模型分析模块以及设备异常告警模块；
13、所述设备数据采集模块，用于获取实时设备数据，所述实时设备数据包括与对应设备相关的多个运行参数，并将所述实时设备数据发送至所述数据异常判断模块；
14、所述数据异常判断模块，用于根据所述实时设备数据提取对应设备的历史故障数据，计算所述历史故障数据与实时设备数据之间的相似度，并根据预设故障阈值以及相似度判断所述实时设备数据是否存在异常，其中，所述设备对应多个故障类型，所述历史故障数据包括设备的出现不同故障类型时各所述运行参数的历史数据，计算所述历史故障数据与实时设备数据之间的相似度时，针对每一种故障类型，计算该种故障类型对应历史数据与所述实时设备数据中各所述运行参数之间的相似度，计算所述相似度采用以下公式：
15、；
16、在上式中，表示一种故障类型对应的第i种运行参数的历史数据，表示所述实时设备数据中的第i种运行参数，n表示所述实时设备数据中运行参数的数量，pm表示对应一种故障类型时的相似度；
17、若所述实时设备数据存在某一故障类型的异常，则由所述机理模型分析模块采用对应该设备的机理模型根据所述实时设备数据中与该故障类型相关的运行参数进行异常检测分析，若所述异常检测分析结果为设备存在异常，则将述异常检测分析结果发送至所述设备异常告警模块；
18、所述设备异常告警模块，用于根据所述异常检测分析结果发送对应设备的告警指令。
19、在其中一实施例中，所述工业物联网异常监测系统还包括：连接在所述设备数据采集模块与所述数据异常判断模块之间的数据处理模块；
20、所述数据处理模块，用于将所述设备数据采集模块采集的实时设备数据进行解密及解压后，转换为所述工业物联网异常监测系统可识别的格式得到可识别的实时设备数据，再将所述可识别的实时设备数据发送至所述数据异常判断模块。
21、在其中一实施例中，所述工业物联网异常监测系统还包括：设备管理模块和设备控制模块；
22、所述设备管理模块，用于接收设备管理指令，并将所述设备管理指令发送至所述设备控制模块；
23、所述设备控制模块，用于将所述设备管理指令根据设备协议转换成操作指令后，经由所述数据处理模块下发至设备。
24、在其中一实施例中，所述设备异常告警模块通过微信通知、短信通知或系统内部通信的方式发送所述告警指令。
25、上述基于机理模型及工业物联网的设备异常监测方法及系统，通过根据获取得到的实时设备数据以及对应的历史故障数据，计算两者之间的相似度，先根据预设故障阈值以及相似度判断实时设备数据是否存在异常，且判断出存在那种故障类型，若存在异常，则再采用对应该故障类型的机理模型根据实时设备数据进行异常检测分析，若异常检测分析结果为设备存在异常，则发送对应设备的告警指令。本方法引入机理模型，在提高异常检测的准确性的同时，还通过大数据分析的方式对应历史数据来判断设备是否可能产生异常以及提前预测存在哪种故障类型，并在采用机理模型采用预测得到的故障类型对应的机理模型进行判断，在减小计算频次，提高计算性能的同时，有效减短设备的维修时间。
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1.一种基于机理模型及工业物联网的设备异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的设备异常监测方法，其特征在于，所述根据预设故障阈值以及相似度判断所述实时设备数据是否存在异常包括：
3.基于机理模型及工业物联网的设备异常监测系统，其特征在于，包括设备数据采集模块、数据异常判断模块、机理模型分析模块以及设备异常告警模块；
4.根据权利要求3所述的设备异常监测系统，其特征在于，所述设备异常监测系统还包括：连接在所述设备数据采集模块与所述数据异常判断模块之间的数据处理模块；
5.根据权利要求4所述的设备异常监测系统，其特征在于，所述设备异常监测系统还包括：设备管理模块和设备控制模块；
6.根据权利要求5所述的设备异常监测系统，其特征在于，所述设备异常告警模块通过微信通知、短信通知或系统内部通信的方式发送所述告警指令。
【技术特征摘要】
1.一种基于机理模型及工业物联网的设备异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的设备异常监测方法，其特征在于，所述根据预设故障阈值以及相似度判断所述实时设备数据是否存在异常包括：
3.基于机理模型及工业物联网的设备异常监测系统，其特征在于，包括设备数据采集模块、数据异常判断模块、机理模型分析模块以及设备异常告警模块；
4.根据权利要求3所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡单，贺建军，涂平，金剑，梁春峰，刘准，罗超，曹林，秦杰，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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