【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业监控设备，具体涉及一种轴流风机的数字化监控平台、监控方法、终端及存储介质。
技术介绍
1、随着工业4.0时代的到来，制造业正经历着前所未有的变革，设备数字化已成为推动企业转型升级、提升生产效率的关键要素。轴流风机作为工业设备中的重要组成部分，其运行状态直接影响到整个生产线的稳定性和效率。然而，传统的轴流风机设备管理模式面临着诸多挑战，如效率低下、维护成本高、故障响应慢等问题，这些问题严重制约了企业的生产效率和竞争力。
2、在现有技术中，虽然已经有部分设备监控和数据分析技术被应用于轴流风机的管理中，但这些技术往往功能单一，无法满足企业对设备全面监控和智能化管理的需求。例如，一些简单的传感器只能监测到设备的某些基本运行参数，而无法对设备的整体运行状态进行全面评估；一些数据分析技术虽然能够处理大量数据，但缺乏针对轴流风机设备的专业性和智能化，无法准确预测设备的故障风险。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在传统轴流风机监测设备的功能单一，无法对设备的整体运行状态进行全面评估的缺陷，本专利技术提供一种轴流风机的数字化监控平台、监控方法、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种轴流风机的数字化监控平台，包括数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用服务层；
3、数据采集层，用于从多个监测传感器中获取轴流风机的运行数据，并对采集到的轴流风机运行数据进行预处理；包括若干监测传感器接口模块、数据采集模块和数据预处理模
4、数据传输层，用于将数据采集层中预处理后的轴流风机运行数据进行加密并传输至数据处理层；包括通信模块和加密模块；
5、数据处理层，用于对接收到的加密信息进行解密，并基于预存的预警模型对解密后得到的轴流风机运行数据进行分析，判断轴流风机是否存在故障风险，并在判定存在故障风险时进行预警；包括解密模块、数据分析预警模块和数据存储模块；
6、应用服务层，用于向用户提供实时监控展示、数据分析报告和远程控制接口；包括监控界面、数据分析报告生成模块和远程控制模块。
7、本技术方案的进一步改进还有，数据采集模块包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器和电压传感器。
8、本技术方案的进一步改进还有，数据预处理模块包括数据去燥单元、数据滤波单元和数据格式转换单元。
9、本技术方案的进一步改进还有，数据传输层采用的通信协议包括4g、5g、mqtt、coap、modbus、s7和restapi中的至少一种。
10、第二方面，本专利技术提供一种基于上述任一项所述的轴流风机的数字化监控平台的监控方法，包括：
11、从多个监测传感器中获取轴流风机的运行数据，并对采集到的轴流风机运行数据进行预处理；同时，实时展示监测到的轴流风机运行数据；
12、将数据采集层中预处理后的轴流风机运行数据进行加密并传输至数据处理层；
13、数据处理层对接收到的加密信息进行解密，并基于预存的预警模型对解密后得到的轴流风机运行数据进行分析，判断轴流风机是否存在故障风险，并在判定存在故障风险时进行预警；
14、根据分析结果生成分析报告并展示，同时，通过远程控制模块与外部设备保持通信。
15、本技术方案的进一步改进还有，预警模型的训练方法包括：
16、收集轴流风机设备的历史运行数据，并对收集到的历史运行数据设置是否故障的标签；
17、对历史运行数据进行预处理，包括数据清洗和归一化处理；将预处理后的历史运行数据整合成训练数据集d；
18、利用信息熵计算公式计算训练数据集d的信息熵；
19、根据计算出的信息熵对每个轴流风机属性a计算其对训练数据集d的信息增益，并将信息增益最大的属性作为当前节点的划分属性；
20、以划分属性为当前节点的判断条件，并根据属性的不同取值划分出子节点；
21、对每个子节点递归执行信息增益计算，直到满足停止条件，形成决策树初始模型；停止条件为子节点中的样本都属于同一类或子节点中的样本数小于预设阈值或属性集为空；
22、使用训练数据集d对决策树初始模型进行训练，得到预测模型；
23、采用交叉验证方法对得到的预测模型进行验证，并根据验证结果调整预测模型的参数，预测模型的参数包括决策树的深度和叶节点样本数；
24、将训练好的预测模型部署到数据处理层中，用于对解密后的轴流风机运行数据进行实时分析。
25、本技术方案的进一步改进还有，信息熵计算公式为：
26、；
27、其中，为训练数据集d的信息熵；为样本集中属于第k类的样本所占的比例；y为类别总数。
28、本技术方案的进一步改进还有，信息增益的计算公式为：
29、；
30、其中，为属性a对训练数据集d的信息增益；为按属性a划分后，属性值为v的样本子集；v为属性a所有可能取值的个数。
31、第三方面，提供一种终端，包括：
32、处理器、存储器，其中，
33、该存储器用于存储计算机程序，
34、该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得终端执行上述的终端的方法。
35、第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。
36、本专利技术的有益效果在于：
37、全面监控与智能化管理：通过数据采集层中的多种监测传感器，能够全面获取轴流风机的运行数据，包括但不限于温度、压力、湿度、振动、电流和电压等关键参数；数据预处理模块确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析提供可靠基础。智能化管理通过应用服务层提供的实时监控展示和数据分析报告，使企业能够实时掌握轴流风机的运行状态，及时做出调整和优化。
38、故障预警与快速响应：数据处理层中的预警模型能够基于历史运行数据和先进的算法，对轴流风机的运行状态进行智能评估，及时发现潜在的故障风险。一旦判定存在故障风险，平台将立即进行预警，并通过远程控制模块与外部设备保持通信，以便企业能够迅速采取措施，避免故障发生或扩大。
39、此外，本专利技术设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种轴流风机的数字化监控平台，其特征在于，包括数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用服务层；
2.根据权利要求1所述的轴流风机的数字化监控平台，其特征在于，数据采集模块包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器和电压传感器。
3.根据权利要求1所述的轴流风机的数字化监控平台，其特征在于，数据预处理模块包括数据去燥单元、数据滤波单元和数据格式转换单元。
4.根据权利要求1所述的轴流风机的数字化监控平台，其特征在于，数据传输层采用的通信协议包括4G、5G、MQTT、CoAP、Modbus、S7和RestAPI中的至少一种。
5.一种基于权利要求1-4中任一项所述的轴流风机的数字化监控平台的监控方法，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的监控方法，其特征在于，预警模型的训练方法包括：
7.根据权利要求6所述的监控方法，其特征在于，信息熵计算公式为：
8.根据权利要求7所述的监控方法，其特征在于，信息增益的计算公式为：
9.一种终端，其特征在于，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种轴流风机的数字化监控平台，其特征在于，包括数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用服务层；
2.根据权利要求1所述的轴流风机的数字化监控平台，其特征在于，数据采集模块包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器和电压传感器。
3.根据权利要求1所述的轴流风机的数字化监控平台，其特征在于，数据预处理模块包括数据去燥单元、数据滤波单元和数据格式转换单元。
4.根据权利要求1所述的轴流风机的数字化监控平台，其特征在于，数据传输层采用的通信协议包括4g、5g、mqtt、coap、modbus、s7和r...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋玉山，齐光鹏，商广勇，冯向阳，倪志荣，
申请(专利权)人：浪潮云洲工业互联网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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