[发明专利]工厂智能诊断方法、装置及系统

说明书

本发明实施例提供一种工厂智能诊断方法、装置及系统。该方法包括：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；将所述报警信息和/或预警信息以及对应的每个异常原因的原因判断依据发送给所述用户终端进行显示。本发明大大提高报警故障诊断的可靠性，能够进行高效地判断或预测潜在的设备或工艺故障，以提醒工厂的操作人员及时处理故障，减少了安全事故的发生，提高了工厂的经济效益。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种工厂智能诊断方法、装置及系统。

背景技术

目前工厂的报警诊断分析主要依靠现有的报警信息，其它异常信息都需要人工从系统中通过查看传统的DCS流程画面、趋势图、历史数据等，由于这些数据都是原始的，需要操作人员通过比较报警限值、操作指标等进行判断，分析与判断时间较长，在紧急工况时影响了异常响应处理的及时性，导致事故的发生。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本发明的目的在于提供一种工厂智能诊断方法、装置及系统，能够根据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，并对每个异常原因进行进一步分析，大大提高报警故障诊断的可靠性，能够进行高效地判断或预测潜在的设备或工艺故障，以提醒工厂的操作人员及时处理故障，减少了安全事故的发生，提高了工厂的经济效益，大幅提高劳动生产率。

为了实现上述目的，本发明较佳实施例采用的技术方案如下：

本发明较佳实施例提供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，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。

在本发明较佳实施例中，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。

在本发明较佳实施例中，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。

在本发明较佳实施例中，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。

在本发明较佳实施例中，所述方法还包括：