【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种设备故障检测与维修预测的系统和方法，属于工业自动化智能制造领域。
技术介绍
1、随着工业设备的复杂性和智能化程度不断提升，传统的设备故障诊断和维护模式往往依赖人工经验和定期检查，这既增加了设备的维护成本，也存在着故障诊断滞后和误诊的风险，因此，本申请提出借助于传感器技术和人工智能的结合，实时监控设备运行状态，并基于历史数据对设备进行故障预测和智能决策，从而提高故障处理的及时性、准确性和设备的整体运维效率。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种设备故障检测与维修预测的系统和方法，以解决现有的设备故障诊断和维护模式往往依赖人工经验和定期检查，这既增加了设备的维护成本，也存在着故障诊断滞后和误诊的风险问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种设备故障检测与维修预测的系统和方法，其包括：
3、信息收集模块，所述信息收集模块内部配备有多个传感器，所述传感器能实时监测设备的工作状态，实时采集施工现场的各种运行数据；
4、信息处理模块，所述信息处理模块用于将所述信息收集模块采集到的各种数据进行整理归纳；
5、故障诊断与分析模块，所述故障诊断与分析模块通过人工智能模型对所述信息处理模块输出的数据进行分析，识别出潜在的故障隐患；
6、诊断生成与推送模块，所述诊断生成与推送模块接收所述故障诊断与分析模块提供的故障隐患信息生成故障清单，并通过自动化方式推送至机修人员的
7、维修确认与反馈模块，机修人员根据所述诊断生成与推送模块生成的故障清单进行设备检修，维修完成后机修人员将实际故障信息记录通过移动终端反馈至服务器中；
8、数据分析与预测模块，所述数据分析与预测模块采用所述维修确认与反馈模块中机修人员反馈的实际故障记录作为人工智能模型预测的新历史数据源，进行存档分析和预测。
9、进一步地，所述信息收集模块采集的运行数据包括温度、振动、压力、电流、电压，所述信息收集模块还配置有设备基础信息和机修人员信息。
10、进一步地，所述信息收集模块中配置的设备基础信息包含设备的名称、设备的状态、设备的所在位置和设备的维修记录，所述信息收集模块中配置的机修人员信息包含人员姓名、人员的工作年限、人员的联系方式和人员具有的资格证书。
11、进一步地，所述故障诊断与分析模块采用的数据分析算法为深度学习或机器学习中的一种，通过算法对设备历史故障数据进行训练，以优化诊断模型，提高故障检测的准测性。
12、进一步地，所述诊断生成与推送模块中生成的故障清单包括故障的部件、故障类型、严重程度以及初步的处理建议。
13、进一步地，所述维修确认与反馈模块中还包含用户界面，用于机修人员记录和回传实际故障信息，所述实际故障信息包含机修人员维修过程、部件更换和维修方法。
14、进一步地，所述数据分析与预测模块能够根据新的历史数据预测设备在未来一定时间范围内会出现的故障，提前发出预警并生成相应的维修建议，实现故障的预防和维护。
15、进一步地，所述系统还包含一个数据库，用于存储历史故障数据、维修记录和机修人员回传的实际故障信息，便于人工智能模型进行学习和优化。
16、一种设备故障检测与维修预测的方法，所述方法包括如下步骤：
17、s1、通过信息收集模块采集设备运行数据；
18、s2、通过信息处理模块对采集到的运行数据进行整理；
19、s3、通过故障诊断与分析模块对整理后的数据进行分析，识别设备潜在故障；
20、s4、结合故障诊断与分析模块提供的潜在故障信息，由诊断生成与推送模块生成故障清单并推送给机修人员的移动终端；
21、s5、机修人员根据移动终端上的故障清单进行维修检查，检查完毕后将实际故障信息通过维修确认与反馈模块反馈至服务器中；
22、s6、数据分析与预测模块结合机修人员反馈的实际故障信息更新完善数据库，优化人工智能模型以提高未来故障预测的准确性，系统根据更新后的模型预测未来会出现的故障，并生成预防性的维修建议。
23、本专利技术的有益效果是：
24、当使用人员想使用本申请的一种设备故障检测与维修预测的系统时，设备上的传感器会通过信息收集模块将采集到的设备运行数据传递至信息处理模块，信息处理模块会对采集到的数据进行整理并输出至故障诊断与分析模块，结合人工智能模型对运行数据，识别出潜在的故障隐患并由诊断生成与推送模块生成故障清单，通过自动化的方式传递至机修人员的移动终端上，在机修人员根据故障清单维修完毕后，将实际故障信息记录反馈至服务器当中，最后人工智能模型会将实际故障信息作为新的历史数据源进行存档分析和预测，在这个过程中，由于人工智能上设有相应的数据分析算法，通过不断更新数据库信息，整个系统在故障预测的准确性上也会不断提升，进而提高故障处理的及时性、准确性和设备的整体运维效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：其包括：
2.根据权利要求1所述的一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：所述信息收集模块（1）采集的运行数据包括温度、振动、压力、电流、电压，所述信息收集模块（1）还配置有设备基础信息和机修人员信息。
3.根据权利要求2所述的一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：所述信息收集模块（1）中配置的设备基础信息包含设备的名称、设备的状态、设备的所在位置和设备的维修记录，所述信息收集模块（1）中配置的机修人员信息包含人员姓名、人员的工作年限、人员的联系方式和人员具有的资格证书。
4.根据权利要求1所述的一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：所述故障诊断与分析模块（3）采用的数据分析算法为深度学习或机器学习中的一种，通过算法对设备历史故障数据进行训练，以优化诊断模型，提高故障检测的准测性。
5.根据权利要求1所述的一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：所述诊断生成与推送模块（4）中生成的故障清单包括故障的部件、故障类型、严重程度以及初步的处理建议。
7.根据权利要求1所述的一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：所述系统还包含一个数据库，用于存储历史故障数据、维修记录和机修人员回传的实际故障信息，便于人工智能模型进行学习和优化。
8.一种设备故障检测与维修预测的方法，适用于权利要求1至7中任意一项所述的一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：其包括：
2.根据权利要求1所述的一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：所述信息收集模块（1）采集的运行数据包括温度、振动、压力、电流、电压，所述信息收集模块（1）还配置有设备基础信息和机修人员信息。
3.根据权利要求2所述的一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：所述信息收集模块（1）中配置的设备基础信息包含设备的名称、设备的状态、设备的所在位置和设备的维修记录，所述信息收集模块（1）中配置的机修人员信息包含人员姓名、人员的工作年限、人员的联系方式和人员具有的资格证书。
4.根据权利要求1所述的一种设备故障检测与维修预测的系统，其特征在于：所述故障诊断与分析模块（3）采用的数据分析算法为深度学习或机器学习中的一种，通过算法对设备历史故障数据进行训练，以优化诊断模型，提高故障...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡清来，章水德，陈碧娟，许志峰，
申请(专利权)人：福建省万物智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。