[发明专利]一种电机设备故障诊断的运营维护系统

说明书

本发明公开了一种用于电机设备故障诊断的运营维护系统，包括震动和噪声采集分析器、系统软件、云服务器和终端设备，震动和噪声采集分析器依次连接云服务器和终端设备，震动和噪声采集分析器部署在电机设备周边，震动和噪声采集分析器包括采集传感器、处理器、数据转换模块和通信模块。终端设备部署系统软件用于配置监测场景、电机基本参数、诊断模型及运行参数等，并于云服务端连接实现健康状态的预测、故障分析、运营维护报告和人机交互，可以有效的对电机设备的情况进行监控，并及时的对有故障的设备进行预测性维护，延长设备的使用寿命，减少事故发生。

技术领域

本发明涉及一种维护系统，特别涉及一种电机设备故障诊断的运营维护系统。

背景技术

近几年来，人类对于机电设备的使用越来越频繁，各种机电设备也越来越复杂及更加的高精度化。这些机电设备一般不会发生故障，但是一些设备在高强度工作下可能会由于过热、压力过大、长时间磨损导致零件损坏，发生卡死、零件飞出、炸裂等问题。而在设备出现故障后再进行维护的传统的方法已经无法满足目前机电设备的运行要求，甚至可能造成重大财产损失，严重的可能威胁到工作人员的人身安全。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种电机设备故障诊断的运营维护系统。以通过机电设备运行时候发出的振动频率和噪音评估设备的机械损伤程度，实现对设备的预测性维护，减少事故发生率，避免发生财产损失和人员伤亡。

为实现上述目的，本发明的电机设备故障诊断的运营维护系统，其特征在于，包括：

震动和噪声采集分析器，包括采集传感器、处理器、数据转换模块和通信模块，用于采集电机设备的震动和噪声信息，并将震动和噪声信息转换成数字信号并发送至云服务器；

云服务器，用于接收震动和噪声采集分析器发送的数字信号并通过算法实现电机设备健康状态的预测、故障分析、生成运营维护报告以及与终端设备的信息交互；

终端设备，用于配置监测场景、电机基本参数、诊断模型及运行参数，用于接收云服务器发送的运营维护报告。

所述云服务器用于实现电机全生命周期运行数据管理。

所述算法为传统模式识别与深度学习结合的混合算法。

本发明的电机设备故障诊断的运营维护系统，通过机电设备产生的震动和噪音实现双核检测，评估设备的损伤程度，工作人员可以根据终端显示的诊断结果，有针对性的对相应设备做预测性维护。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式

本发明公开了一种电机设备故障诊断的运营维护系统，包括震动和噪声采集分析器、云服务器和终端设备。

震动和噪声采集分析器包括采集传感器、处理器、数据转换模块和通信模块。

首先，在待测设备附近放置震动和噪声采集分析器，震动和噪声采集分析器中的采集传感器可以将设备的震动信号和噪声信息采集通过处理器和数据转换模块转换成为数字信号，数字信号通过通信模块传输到与震动和噪声采集分析器相连的云服务器中。

所述云服务器中存有所有设备的生命周期运行数据，当震动和噪声采集分析器中的数字信号传输到云服务器后，云服务器用这段数字信号通过传统模式识别与深度学习结合的混合算法进行计算，可以判断设备的健康状况，如果出现故障也可以实现故障分析，生成运营维护报告输送到终端设备告知工作人员。

而在终端设备中可以实现监控所有的设备运转状况，电机的运行参数，诊断模型和设备的基本参数。

当云服务器中的运营维护报告输送到终端设备中，系统软件中的诊断模型会有记录，工作人员可以根据记录来对机电设备进行预测性维护，避免设备的损坏。