【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电机监控，尤其涉及一种适用于电机加装传感器的监控系统。
技术介绍
1、多功能天车是一种能够进行多种功能操作的重型机械设备，通常由车体、吊臂和控制系统等部分组成，它能够承受较大的负载重量，并广泛应用于制造业、建筑业及冶金行业等领域，多功能天车主要用于吊装、运输和储存等任务，如吊装超重物体（如钢筋、混凝土等）、将物品从一个地方运输到另一个地方（如机器组件、船舶部件等），以及在工厂和商业场所储存重要物品（如汽车、钢板等），其优势在于安全性高、效率高和灵活性大，通过电控系统实现远程控制，避免了工人从高处操作的风险，同时能够快速移动和运输物品，提高工作效率；
2、随着多功能天车使用年限的增加，电机老化程度加快，特别是空压机、液压站、出铝钩等主要部位的大功率电机，一旦损坏不仅给公司造成巨大的经济损失，更会严重影响正常生产，目前没有切实可行的自动化测量、预测装置，只能通过现场实地人员手动测量，起不到有效的监控作用，设备自动化程度低，不利用安全生产，因此，本专利技术提出一种适用于电机加装传感器的监控系统以解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提出一种适用于电机加装传感器的监控系统，该适用于电机加装传感器的监控系统三步验证，推理出电机当前的状态和故障，更加准确，实现自动化ai故障诊断，减少了现场测量人员的劳动强度，降低由设备异常故障带来的生产风险。
2、为实现本专利技术的目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种适用于电机加装传感
3、所述集控云平台系统包括数据储存模块、ai诊断模块和手机app智联模块，所述数据储存模块用于储存无线振动传感器、无线通讯模块传输的数据，所述ai诊断模块内置标准数据大模型，用于分析无线振动传感器的振动类别数据、声音传感器的声音种类数据和电机的温升数据，并采用深度学习算法对比验证，以此推理出电机当前的状态和故障，同时根据电机当前转态及历史数据进行故障预测，所述手机app智联模块用于连接管理人员移动终端的手机app，提供实时访问功能。
4、进一步改进在于：所述无线振动传感器采用能量收集模块，将电机的振动能量转化为电能，以进行自供电，所述无线振动传感器内置加速度计和通讯芯片，用于实时采集电机的振动频率、位移、速度、加速度数据，并通过无线方式传输至集控云平台系统。
5、进一步改进在于：所述无线振动传感器、声音传感器均采用模块化设计，且无线振动传感器、声音传感器均通过快拆粘接件安装到电机上，所述无线通讯模块采用低功耗广域网lpwan技术，包括lora、nb-iot。
6、进一步改进在于：所述数据储存模块包括采集单元、储存单元和检索通道，所述采集单元用于与无线振动传感器、无线通讯模块的信号输出端无线连接，采集传输的数据，所述储存单元用于将传输的数据进行储存，并打上时间标记，所述检索通道为人机交互通道，提供关于储存数据的关键字检索、时间标记检索的功能。
7、进一步改进在于：所述ai诊断模块包括标准数据大模型、深度学习对比模块和故障预测模块，所述标准数据大模型包括振动数据模块、声音数据模型和温感数据模型，所述振动数据模型包括电机不平衡、不对中、转子偏心、摩擦、轴弯曲、机械松动、齿轮故障、异常振动下的所有相关振动频率、位移、速度、加速度标准数据，所述声音数据模型包括电机不平衡、不对中、转子偏心、摩擦、轴弯曲、机械松动、齿轮故障、异常振动下的所有相关声音种类和频率分贝标准数据，所述温感数据模型用于储存电机各种异常状态下的温升数据。
8、进一步改进在于：所述深度学习对比模块内置ai深度学习算法，用于将当前无线振动传感器、声音传感器采集的数据和无线通讯模块采集的电机温度数据，从数据储存模块中提取而出输入至标准数据大模型，进行逐一对比论证，先对比判断相关振动频率、位移、速度、加速度的数据，再对比判断相关声音种类和频率分贝标准数据进行二次验证，最后分析电机温升数据，诊断设备是否出现不平衡、不对中、转子偏心、摩擦、轴弯曲、机械松动、齿轮故障、电机振动、温升异常问题，当三次对比均无上述故障时，判断电机状态正常。
9、进一步改进在于：所述故障预测模块接入数据储存模块，统计当前采集的数据和历史数据，将无线振动传感器、声音传感器采集的数据和电机温度数据列为折线图，评估数据的变化趋势和等时间间隔变化量，以此预测未来电机可能出现的故障类型和发生时间。
10、进一步改进在于：所述故障预测模块通过互联网接入电机设备官网工程师售后服务台，用于将折线图输出为变化报表，至售后服务台，供工程师人工检测，在参数出现异常变化趋势后，由售后服务台接入手机app智联模块，通知管理人员。
11、进一步改进在于：所述手机app智联模块包括身份验证模块和数据同步模块，所述身份验证模块采用指纹和3d面容的方式识别管理人员的身份，在验证通过后，授予管理人员登录和数据管理的权限。
12、进一步改进在于：所述数据同步模块用于和管理人员移动终端的手机app进行数据联动，将电机设备运行状态、故障预警信息同步至手机app进行实时展示，同时连接电机的控制终端，提供管理人员紧急控制电机的功能。
13、本专利技术的有益效果为：
14、1、本专利技术在电机上安装无线振动传感器、声音传感器，采集电机的振动频率、位移、速度、加速度数据和声音分贝数据，同步接入电机的控制终端采集电机温度数据，基于此，采用深度学习算法与标准数据大模型对比验证，分析振动类别、声音种类和电机的温升，由此三步验证，推理出电机当前的状态和故障，更加准确，实现自动化ai故障诊断，减少了现场测量人员的劳动强度，降低由设备异常故障带来的生产风险。
15、2、本专利技术将实时和历史的无线振动传感器、声音传感器采集的数据、电机温度数据汇总为折线图，评估数据的变化趋势和等时间间隔变化量，以此预测未来电机可能出现的故障类型和发生时间，提前预知设备发生的故障，降低了大功率电机的耗损。
16、3、本专利技术设立独有的集控云平台系统，管理人员移动终端的手机app可以直接访问，方便快速获取信息进行排查处理，功能多样化。
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1.一种适用于电机加装传感器的监控系统，包括硬件单元和集控云平台系统，其特征在于：所述硬件单元包括无线振动传感器、声音传感器和无线通讯模块，所述无线振动传感器、声音传感器均设在电机上，且无线振动传感器的信号输出端与集控云平台系统无线连接，所述无线通讯模块的采集端连接声音传感器和电机的控制终端，用于将采集的声音数据和电机温度数据传输至集控云平台系统；
2.根据权利要求1所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述无线振动传感器采用能量收集模块，将电机的振动能量转化为电能，以进行自供电，所述无线振动传感器内置加速度计和通讯芯片，用于实时采集电机的振动频率、位移、速度、加速度数据，并通过无线方式传输至集控云平台系统。
3.根据权利要求2所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述无线振动传感器、声音传感器均采用模块化设计，且无线振动传感器、声音传感器均通过快拆粘接件安装到电机上，所述无线通讯模块采用低功耗广域网LPWAN技术，包括LoRa、NB-IoT。
4.根据权利要求1所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在
5.根据权利要求4所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述AI诊断模块包括标准数据大模型、深度学习对比模块和故障预测模块，所述标准数据大模型包括振动数据模块、声音数据模型和温感数据模型，所述振动数据模型包括电机不平衡、不对中、转子偏心、摩擦、轴弯曲、机械松动、齿轮故障、异常振动下的所有相关振动频率、位移、速度、加速度标准数据，所述声音数据模型包括电机不平衡、不对中、转子偏心、摩擦、轴弯曲、机械松动、齿轮故障、异常振动下的所有相关声音种类和频率分贝标准数据，所述温感数据模型用于储存电机各种异常状态下的温升数据。
6.根据权利要求5所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述深度学习对比模块内置AI深度学习算法，用于将当前无线振动传感器、声音传感器采集的数据和无线通讯模块采集的电机温度数据，从数据储存模块中提取而出输入至标准数据大模型，进行逐一对比论证，先对比判断相关振动频率、位移、速度、加速度的数据，再对比判断相关声音种类和频率分贝标准数据进行二次验证，最后分析电机温升数据，诊断设备是否出现不平衡、不对中、转子偏心、摩擦、轴弯曲、机械松动、齿轮故障、电机振动、温升异常问题，当三次对比均无上述故障时，判断电机状态正常。
7.根据权利要求6所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述故障预测模块接入数据储存模块，统计当前采集的数据和历史数据，将无线振动传感器、声音传感器采集的数据和电机温度数据列为折线图，评估数据的变化趋势和等时间间隔变化量，以此预测未来电机可能出现的故障类型和发生时间。
8.根据权利要求7所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述故障预测模块通过互联网接入电机设备官网工程师售后服务台，用于将折线图输出为变化报表，至售后服务台，供工程师人工检测，在参数出现异常变化趋势后，由售后服务台接入手机APP智联模块，通知管理人员。
9.根据权利要求1所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述手机APP智联模块包括身份验证模块和数据同步模块，所述身份验证模块采用指纹和3D面容的方式识别管理人员的身份，在验证通过后，授予管理人员登录和数据管理的权限。
10.根据权利要求9所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述数据同步模块用于和管理人员移动终端的手机APP进行数据联动，将电机设备运行状态、故障预警信息同步至手机APP进行实时展示，同时连接电机的控制终端，提供管理人员紧急控制电机的功能。
...【技术特征摘要】
1.一种适用于电机加装传感器的监控系统，包括硬件单元和集控云平台系统，其特征在于：所述硬件单元包括无线振动传感器、声音传感器和无线通讯模块，所述无线振动传感器、声音传感器均设在电机上，且无线振动传感器的信号输出端与集控云平台系统无线连接，所述无线通讯模块的采集端连接声音传感器和电机的控制终端，用于将采集的声音数据和电机温度数据传输至集控云平台系统；
2.根据权利要求1所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述无线振动传感器采用能量收集模块，将电机的振动能量转化为电能，以进行自供电，所述无线振动传感器内置加速度计和通讯芯片，用于实时采集电机的振动频率、位移、速度、加速度数据，并通过无线方式传输至集控云平台系统。
3.根据权利要求2所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述无线振动传感器、声音传感器均采用模块化设计，且无线振动传感器、声音传感器均通过快拆粘接件安装到电机上，所述无线通讯模块采用低功耗广域网lpwan技术，包括lora、nb-iot。
4.根据权利要求1所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述数据储存模块包括采集单元、储存单元和检索通道，所述采集单元用于与无线振动传感器、无线通讯模块的信号输出端无线连接，采集传输的数据，所述储存单元用于将传输的数据进行储存，并打上时间标记，所述检索通道为人机交互通道，提供关于储存数据的关键字检索、时间标记检索的功能。
5.根据权利要求4所述的一种适用于电机加装传感器的监控系统，其特征在于：所述ai诊断模块包括标准数据大模型、深度学习对比模块和故障预测模块，所述标准数据大模型包括振动数据模块、声音数据模型和温感数据模型，所述振动数据模型包括电机不平衡、不对中、转子偏心、摩擦、轴弯曲、机械松动、齿轮故障、异常振动下的所有相关振动频率、位移、速度、加速度标准数据，所述声音数据模型包括电机不平衡、不对中、转子偏心、摩擦、轴弯曲、机械松动、齿轮故障、异常振动下的所有相...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘红虎，张浩，梁山，
申请(专利权)人：山东宏拓实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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