【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，尤其涉及一種工業互聯網設備的預測性維護系統。
技術介紹
1、現有技術中，隨著工業互聯網的發展，工程制造設備變得更加高效與智能，但設備本身維護工作卻仍面臨巨大挑戰。傳統維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產效率與產品質量，并大幅度提高制造商的成本，隨著物聯網、大數據、云計算、機器學習與傳感器等技術的成熟，預測性維護技術應運而生。
2、中國專利公開號：cn116681426a公開了一種工業互聯網設備預測性維護系統及方法，包括：信息采集模塊，信息篩選模塊，特征數據計算模塊，設備狀態數據庫，預測模塊，對比模塊；所述信息采集模塊，對工業互聯網設備信息數據進行采集；所述信息篩選模塊，對采集到的工業互聯網設備的信息數據進行信息有效篩選，得到有效工業互聯網設備數據；所述特征數據計算模塊，對篩選后的工業互聯網設備的有效數據根據不同類型的數據分別進行特征計算，得到當前狀態的特征數據；所述設備狀態數據庫，用來存儲所有工業互聯網設備在正常運行狀態下的所有合理狀態數據；所述預測模塊，根據特征數據的計算結果，對所述工業互聯網設備的狀態進行預測判斷，得到設備的預測狀態；所述對比模塊，將預測模塊處理后得到的當前設備的預測狀態數據與設備狀態數據庫中對應的設備合理狀態數據進行對比，并根據對比判斷結果進行決策判定，進一步對所述工業互聯網設備進行相應等級的預測性維護。由此可見，所述工業互聯網設備預測性維護系統及方法存在由于傳感器出現測量誤差導致采集到的數據出現偏差，導致數據在轉換過程中的分布發生偏差，進而導致數據的轉換過程出現問
技術實現思路
1、為此，本專利技術提供一種工業互聯網設備的預測性維護系統，用以克服現有技術中由于傳感器出現測量誤差導致采集到的數據出現偏差，導致數據在轉換過程中的分布發生偏差，進而導致數據的轉換過程出現問題，從而導致預測維護的穩定性下降的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供一種工業互聯網設備的預測性維護系統，包括：數據采集模塊，用以通過若干傳感器對工業互聯網設備的運行數據進行采集；數據處理模塊，其與所述數據采集模塊相連，包括用以對預處理后的運行數據進行轉換以輸出特征數據的數據轉換單元和與所述數據轉換單元相連用以在所述特征數據發生丟失時進行重新傳輸的數據重傳單元；預測模塊，其與所述數據處理單元相連，包括與所述數據轉換單元相連用以根據所述特征數據對機器學習模型進行訓練以輸出預測結果的模型訓練單元和用以根據識別到的所述工業互聯網設備的故障生成維護計劃的計劃生成單元；存儲模塊，其分別與所述數據采集模塊、所述數據處理模塊以及所述預測模塊相連，用以分別對所述運行數據、所述特征數據、所述預測結果以及所述維護計劃進行存儲；報警模塊，其與所述預測模塊相連，用以在所述工業互聯網設備出現故障時發出報警；控制模塊，其分別與所述數據采集模塊、所述數據處理模塊、所述預測模塊、所述存儲模塊以及所述報警模塊相連，用以在根據表面溫度的波動幅度的方差判定預測維護的穩定性不符合要求時，調節運行數據的采集頻率或根據若干預測周期內的平均報警次數調節單次訓練數據的數據量，以及，結合所述若干預測周期內的平均報警次數和特征數據的丟包率調節丟失特征數據的重傳次數。
3、進一步地，所述控制模塊用以根據獲取到的若干預測周期內工業互聯網設備的表面溫度對表面溫度的波動幅度的方差進行計算，以及，在所述表面溫度的波動幅度的方差滿足第一方差條件或第二方差條件時判定預測維護的穩定性不符合要求；
4、其中，所述第一方差條件為，表面溫度的波動幅度的方差大于預設第一方差且小于等于預設第二方差；所述第二方差條件為，表面溫度的波動幅度的方差大于預設第二方差。
5、進一步地，所述控制模塊在所述表面溫度的波動幅度的方差僅滿足所述第一方差條件時初步判定預測結果的精準性不符合要求，并根據若干預測周期內的平均報警次數對預測結果的精準性是否符合要求進行二次判定。
6、進一步地，所述控制模塊在所述表面溫度的波動幅度的方差僅滿足所述第二方差條件時對運行數據的采集頻率進行增大。
7、進一步地，所述運行數據的采集頻率的增大幅度通過表面溫度的波動幅度的方差與預設第二方差的差值確定。
8、進一步地，所述控制模塊在所述若干預測周期內的平均報警次數滿足第一報警次數條件或第二報警次數條件時，二次判定預測結果的精準性不符合要求；
9、其中，所述第一報警次數條件為，若干預測周期內的平均報警次數大于預設第一報警次數且小于等于預設第二報警次數；所述第二報警次數條件為，若干預測周期內的平均報警次數大于預設第二報警次數。
10、進一步地，所述控制模塊在所述若干預測周期內的平均報警次數僅滿足所述第二報警次數條件時初步判定維護計劃的生成穩定性不符合要求，并根據特征數據的丟包率對維護計劃的生成穩定性是否符合要求進行二次判定。
11、進一步地，所述控制模塊在所述若干預測周期內的平均報警次數僅滿足所述第一報警次數條件時對單次訓練數據的數據量進行增大。
12、進一步地，所述單次訓練數據的數據量的增大幅度通過若干預測周期內的平均報警次數與預設第一報警次數的差值確定。
13、進一步地，所述控制模塊在特征數據的丟包率大于預設丟包率時二次判定維護計劃的生成穩定性不符合要求，并對丟失特征數據的重傳次數進行增大；
14、其中，所述丟失特征數據的重傳次數的增大幅度通過特征數據的丟包率與預設丟包率的差值確定。
15、與現有技術相比，本專利技術的有益效果在于，本專利技術所述系統通過設置數據采集模塊、數據處理模塊、預測模塊、存儲模塊、報警模塊以及控制模塊，通過根據表面溫度的波動幅度的方差對運行數據的采集頻率進行調節，由于傳感器出現測量誤差導致采集到的數據出現偏差，導致數據在轉換過程中的分布發生偏差，進而導致數據的轉換過程出現問題，從而導致運行數據的波動幅度較大，通過增大運行數據的采集頻率，可以捕捉到更多的細節和變化，從而減小數據偏差和波動幅度，通過根據若干預測周期內的平均報警次數對單次訓練數據的數據量進行調節，由于在對模型進行訓練的過程中，一些故障類型更常見，其他類型的故障類型相對發生較少，導致數據集中不同故障類型的樣本數量不平衡，導致訓練數據不充分，導致故障識別出現問題，進而導致遇到正常情況時發生誤報現象，從而導致報警的次數增加，通過增大單次訓練數據的數據量，加快了訓練過程，減少了發生誤報的次數，通過根據特征數據的丟包率對丟失特征數據的重傳次數進行調節，由于運行數據在傳輸過程中受到線路不穩定的影響導致部分數據包丟失，導致數據的質量下降，導致對設備狀態的判斷不準確，從而導致針對故障的維護計劃的生成不準確，通過增大丟失數據的重傳次數，減少了數據發生丟失的概率，從而提高了對設備狀態判斷的準確性，實現了對于預測維護的穩定性的提高。
16、進一步地，本專利技術所述系統通過設置預設第一方差和預設第二方差，對運行數據的采集頻率進行調節，由于傳感本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述控制模塊用以根據獲取到的若干預測周期內工業互聯網設備的表面溫度對表面溫度的波動幅度的方差進行計算，以及，在所述表面溫度的波動幅度的方差滿足第一方差條件或第二方差條件時判定預測維護的穩定性不符合要求；
3.根據權利要求1所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述控制模塊在所述表面溫度的波動幅度的方差僅滿足所述第一方差條件時初步判定預測結果的精準性不符合要求，并根據若干預測周期內的平均報警次數對預測結果的精準性是否符合要求進行二次判定。
4.根據權利要求1所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述控制模塊在所述表面溫度的波動幅度的方差僅滿足所述第二方差條件時對運行數據的采集頻率進行增大。
5.根據權利要求4所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述運行數據的采集頻率的增大幅度通過表面溫度的波動幅度的方差與預設第二方差的差值確定。
6.根據權利要求5所述的工業互
7.根據權利要求6所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述控制模塊在所述若干預測周期內的平均報警次數僅滿足所述第二報警次數條件時初步判定維護計劃的生成穩定性不符合要求，并根據特征數據的丟包率對維護計劃的生成穩定性是否符合要求進行二次判定。
8.根據權利要求7所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述控制模塊在所述若干預測周期內的平均報警次數僅滿足所述第一報警次數條件時對單次訓練數據的數據量進行增大。
9.根據權利要求8所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述單次訓練數據的數據量的增大幅度通過若干預測周期內的平均報警次數與預設第一報警次數的差值確定。
10.根據權利要求9所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述控制模塊在特征數據的丟包率大于預設丟包率時二次判定維護計劃的生成穩定性不符合要求，并對丟失特征數據的重傳次數進行增大；
...【技術特征摘要】
1.一種工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述控制模塊用以根據獲取到的若干預測周期內工業互聯網設備的表面溫度對表面溫度的波動幅度的方差進行計算，以及，在所述表面溫度的波動幅度的方差滿足第一方差條件或第二方差條件時判定預測維護的穩定性不符合要求；
3.根據權利要求1所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述控制模塊在所述表面溫度的波動幅度的方差僅滿足所述第一方差條件時初步判定預測結果的精準性不符合要求，并根據若干預測周期內的平均報警次數對預測結果的精準性是否符合要求進行二次判定。
4.根據權利要求1所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述控制模塊在所述表面溫度的波動幅度的方差僅滿足所述第二方差條件時對運行數據的采集頻率進行增大。
5.根據權利要求4所述的工業互聯網設備的預測性維護系統，其特征在于，所述運行數據的采集頻率的增大幅度通過表面溫度的波動幅度的方差與預設第二方差的差值確定。
6.根據權利要求5所述的工業互聯網...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王軍，王曉東，舒昊，嚴瀟，
申請(專利權)人：北京天工智造科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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