[发明专利]工厂智能诊断方法、装置及系统

权利要求书

1.一种工厂智能诊断方法，应用于分别与数据采集设备和用户终端通信连接的服务器，其特征在于，所述数据采集设备设置在工厂内的各个工厂设备的数据采集设备中，所述服务器中预存有报警数据，其中，所述报警数据包括各个工艺区域收集的历史报警数据以及通过故障和异常工况的智能模拟验证产生的模拟报警数据，所述报警数据至少包括有报警位号、报警描述、报警优先级、报警限值以及报警类型，所述方法包括：

所述服务器根据数据采集设备采集到的各个工厂设备的实时状态数据对工厂设备的异常状态进行诊断，以生成对应的报警信息或者预警信息，其中，所述报警信息或者预警信息至少包括有对应的异常原因、报警优先级、报警类型以及报警描述；

对每个异常原因进行进一步分析，得到针对该异常原因的原因判断依据，并根据所述原因判断依据进行逐级原因分析，以得到报警的根原因；

将所述报警信息和/或预警信息以及对应的根原因发送给所述用户终端进行显示；所述方法还包括：

模拟生成所述模拟报警数据；

所述模拟生成所述模拟报警数据的步骤，包括：

对工厂故障和异常工况进行模拟，产生对应的报警信息与预警信息；

对模拟的所述报警信息与预警信息进行诊断验证，若出现错误诊断，则修改预存的报警数据，并根据修改后的报警数据重新对工厂故障和异常工况进行模拟，直到模拟出的报警信息与预警信息验证成功。

2.根据权利要求1所述的工厂智能诊断方法，其特征在于，所述服务器根据所述实时状态数据对工厂设备的异常状态进行诊断，以生成对应的报警信息的步骤，包括：

判断所述实时状态数据是否异常；

若异常，则分析异常状态数据的异常原因，并确定对应的报警优先级、报警类型以及报警描述，以判断是否需要进行报警；

若是，则生成对应的报警信息。

3.根据权利要求1所述的工厂智能诊断方法，其特征在于，所述服务器根据所述实时状态数据对工厂设备的异常状态进行诊断，以生成对应的预警信息的步骤，包括：

根据所述实时状态数据预测所述实时状态数据的将来变化；

根据预测出的将来变化生成对应的预警信息。

4.根据权利要求3所述的工厂智能诊断方法，其特征在于，所述根据所述实时状态数据预测所述实时状态数据的将来变化的方式包括：

根据所述实时状态数据进行对应的工艺计算、状态逻辑计算、变化率计算或者偏差计算预测所述实时状态数据的将来变化。

5.根据权利要求1所述的工厂智能诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应用户终端发送的报警详细信息的查询请求，向用户终端发送对应的报警详细信息，其中，所述查询请求中包括有报警位号，所述报警详细信息包括报警发生原因、报警后果、报警响应规程、报警优先级以及趋势图中的至少一种。

6.根据权利要求1所述的工厂智能诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收并存储用户终端发送的工厂操作人员定期记录的发生过的报警的原因和对应的响应操作。