[发明专利]一种基于工业互联网机理模型的故障分析方法及设备在审

专利信息
申请号: 202010704453.8 申请日: 2020-07-21
公开(公告)号: CN111988167A 公开(公告)日: 2020-11-24
发明(设计)人: 周大海;王路路 申请(专利权)人: 合肥爱和力人工智能技术服务有限责任公司
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24
代理公司: 合肥方舟知识产权代理事务所(普通合伙) 34158 代理人: 刘跃
地址: 230088 安徽省合肥市高新区习友路3333*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 工业 互联网 机理 模型 故障 分析 方法 设备
【说明书】:

发明公开了一种基于工业互联网机理模型的故障分析方法,包括故障数据处理单元,所述故障数据处理单元的前端通过故障数据采集模块对故障分析段线路进行故障检测,并通过故障分析模块对检测故障反馈数据进行分析,再将分析数据通过模型学习模块中的对比模型进行匹配比对,并将匹配模型进行数字化输入至故障数据处理单元进行匹配模型的数据诊断分析和处理;通过本发明提出的基于工业互联网机理模型的故障分析设备,使得故障检测由传统的纸质工作日志和故障处理单,移动到智能诊断系统电子化平台上,对维修保养流程进行了流程式的梳理,以帮助实现企业管理精细化、流程化和规范化,同时也是人工智能故障库的持续补充。

技术领域

本发明属于故障分析技术领域,具体涉及一种基于工业互联网机理模型的故障分析方法及设备。

背景技术

机理模型,亦称白箱模型。根据对象、生产过程的内部机制或者物质流的传递机理建立起来的精确数学模型。它是基于质量平衡方程、能量平衡方程、动量平衡方程、相平衡方程以及某些物性方程、化学反应定律、电路基本定律等而获得对象或过程的数学模型。机理模型的优点是参数具有非常明确的物理意义。

现有的工业互联网机理模型故障分析多是的数据处理多是利用人工进行诊断的主要操作,无法较为彻底的摆脱人力的使用,从而仍需耗费极大的人力物力对设备进行维护和模型更换升级,且一般的故障分析设备在使用时,操作新手极难快速上手操作,从而极易储存人才单层现象,给使用者造成极大困扰,为此我们提出一种基于工业互联网机理模型的故障分析方法及设备。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于工业互联网机理模型的故障分析方法及设备,以解决上述背景技术中提出的问题。

为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:一种基于工业互联网机理模型的故障分析方法,包括故障数据处理单元,所述故障数据处理单元的前端通过故障数据采集模块对故障分析段线路进行故障检测,并通过故障分析模块对检测故障反馈数据进行分析,再将分析数据通过模型学习模块中的对比模型进行匹配比对,并将匹配模型进行数字化输入至故障数据处理单元进行匹配模型的数据诊断分析和处理,且所述故障数据处理单元上设置有网络化协同管理模块,且故障数据处理单元通过网络化协同管理模块输出至人工诊断模块,故障数据处理单元上与外接电源连接的线路上电性连接有电源供给监测模块,其中各个单元的连接关系如下:

故障数据处理单元上分别与故障数据采集模块、故障状态分析模块、人工诊断模块、网络化协同管理模块、检测维护模块、模型学习模块、操作培训模块及电源供给监测模块电性连接,且人工诊断模块和网络化协同管理模块电性连接。

进一步的,所述故障数据处理单元上设置还有人工诊断模块,且人工诊断模块作用于未匹配到对应模型直接输出的分析数据,所述故障数据处理单元上安装有操作培训模块,且所述操作培训模块包括智能仿真平台、动态过程模拟、故障时长监测单元和操作测评单元,其中所述动态过程模拟包括能耗模拟单元和故障模拟单元。

进一步的,所述操作培训模块通过智能仿真平台对机理模型故障场景进行模拟,且通过动态过程模拟中的能耗模拟单元和故障模拟单元对故障数据处理单元中模型学习模块内的模型进行展示,并利用故障时长监测单元对操作人员的操作时长进行检测计算,且通过故障发生时间至故障结束时长之间的监测时间进行记录,并通过操作测评单元进行操作评级。

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