[发明专利]一种基于云端模式的跨平台健康管理系统

说明书

本发明涉及一种基于云端模式的跨平台健康管理系统，包括：数据采集层通过显控台端的健康管理中间件，采集显控台中各个组件的关键参数以及应用程序的运行状态信息；数据层作用在服务器和显控台上，服务器保留历史健康数据；数据层提供健康管理系统的所有数据资源，包括软件数据资源和硬件数据资源；支撑层为平台服务运行提供技术支撑和运维管理；服务层的数据处理服务接收来自显控台上设备故障状态及传感器数据；服务层状态监测接收来自数据处理及其他状态监测模块数据，涵盖硬件状态监测及应用软件状态监测，将监测数据与预设阈值进行比较以监测设备当前状态；应用层，用于部署应用软件。

技术领域

本发明涉及健康管理系统领域，特别涉及一种基于云端模式的跨平台健康管理系统。

背景技术

随着现阶段信息化发展的日益壮大，设备的复杂性、整体性不断提高，对于设备的维护工作，传统的设备BIT检测和监测的做法已经远远不能满足现在对设备保持稳定、准确、持久的要求。

健康管理系统从系统的角度解决了设备故障检测问题，主要包括以下几个环节：数据采集、信息处理、特征提取、状态监测、故障检测、故障预测等。

(1)数据采集

在整个智能化运维系统中，数据是实现后续故障检测和预测的基础。当进行监测时，首先需要确定被监控的参数有哪些，或者利用间接分析的方法确定采集哪些数据，以此来决定用于数据采集的传感器类型、安装位置、采集数据和参数类型等。

信息处理包括：

对数据的前期处理、对数据的存储、对数据的传输等。在后续的状态监测和故障预测环节，鉴于在采集时各属性数据的精度和单位不同，为了满足后续处理不同时期对于数据格式和精度上的不同需求，以及在进入到状态监测阶段前数据的整齐度，需要预先处理收集来的数据。

特征提取包括：

在进行特征提取之前，首先需要确定整个运维系统所面向的整个系统，用户真正关心的属性都有哪些，这部分的属性恰恰就是所需要提取的特征。

状态监测

此部分是将从数据处理处经传输后得来的数据，同设定好的正常水平的阈值进行比较，判断当前监测系统的状态好坏，如果监测到数据指标在正常规定的范围之外，认为系统就处在非正常状态，启动故障预警功能。

故障检测

当系统监测到所检测数据并不在所规定的阈值范围内时，系统将对具体发生故障的位置做出必要的提醒，并在发生故障时对系统应用信息、设备状态、网络情况等属性做多维度分析，形式主要以图表为主，记录故障信息。

故障预测

故障预测主要综合利用先前所有阶段提供的特征和数据，例如各项数据参数如当前环境湿度温度，先前的运行数据等，借助一定的预测模型如数学建模、人工智能等，来推测和评估电力系统在未来可预见的时间内的实际运行情况，例如使用寿命等，为运维人员在后续合适的时机对其采取维修保养工作。

目前，健康管理系统已经从航空领域逐渐发展到了更多的领域，实现了全方位、多角度、深层次基于网络的故障检测运维系统，囊括了故障分析、诊断、预测和处理功能，使健康管理技术的可行性和可用性都得到了很大的提升。但在显控台+服务器的云端架构下，尤其是显控台运行环境需要支持桌面操作系统和嵌入式实时操作系统，在这种跨平台的环境下并未实现健康管理系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于云端模式的跨平台健康管理系统，用于解决上述现有技术的问题。