[发明专利]基于云边协同的设备故障维护方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于云边协同的设备故障维护方法及装置，所述方法包括：获取设备的历史运行数据和实时运行数据；将所述历史运行数据发送至云端控制中心，以使云端控制中心根据历史运行数据训练故障预测模型，边缘计算中心接收所述云端控制中心发送的故障预测模型和故障预测应用，采用所述故障预测模型分析设备的所述实时运行数据，并生成分析结果，故障预测应用显示所述设备的实时运行数据及分析结果。本发明实施例可以实现：1、增强了对数据采集和故障分析的实时性，降低机器人的维护难度；2、在边缘实现目标设备的状态预测，节省数据上传云计算平台的等待时间，为工业设备的预测性维护工作争分夺秒。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种基于云边协同的设备故障维护方法及装置。

背景技术

物联网是在互联网的基础上，将其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间进行信息交换和通信的一种网络概念。它几乎涉及到了信息技术的所有重要方面。

智能化工厂是未来工厂的发展趋势，人们只需要在办公室中通过计算机就能够监视各种设备的工作状态，并且能够控制设备完成各种任务，当设备出现故障后能够迅速定位故障、修复故障，使其恢复生产。工业机器人作为替代人类工作的一种自动化设备，能够完成大量工作（如：焊接、打磨、装配、码垛和搬运等等），其在智能化工厂中同样占有十分重要的地位。通过物联网技术将工厂中的工业机器人连接起来，对工业机器人的工作状态进行监视、控制以及故障诊断，对实现智能化工厂具有重要意义。

工业机器人需要程序的控制才能工作，并且在运行期间由于误操作、环境变化、机器人本身控制系统不完善等原因，难免出现各种故障。现有的工业机器人在发生故障时，通常只能由专业的维修人员在现场对工业机器人进行拆机检测，导致数据采集和故障分析的实时性差，增加机器人的维护难度。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的是提供一种降低机器人的维护难度的基于云边协同的设备故障维护方法及装置。

为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于云边协同的设备故障维护方法，包括：

获取设备的历史运行数据和实时运行数据；

将所述历史运行数据发送至云端控制中心，以便于所述云端控制中心根据所述历史运行数据训练故障预测模型，并将所述故障预测模型下发回边缘计算中心；

接收所述云端控制中心发送的故障预测模型和故障预测应用；

采用所述故障预测模型分析设备的所述实时运行数据，生成分析结果；

采用所述故障预测应用显示所述设备的实时运行数据及所述故障预测模型生成的分析结果。

优选地，所述方法包括：

所述边缘计算中心设置有边缘预测模块；

接收所述云端控制中心发送的故障预测模型和故障预测应用，包括：

所述边缘预测模块接收数据采集模块发送的实时运行数据；

接收所述云端控制中心发送的故障预测模型，

采用所述故障预测模型分析设备的所述实时运行数据，生成分析结果。

优选地，所述方法包括：

其中，所述边缘计算中心设置有数据采集模块；

获取设备的历史运行数据和实时运行数据，包括：

所述数据采集模块获取设备的历史运行数据和实时运行数据；

将所述历史运行数据发送至云端控制中心，以便于所述云端控制中心根据所述历史运行数据训练故障预测模型，并将所述故障预测模型下发回边缘计算中心，包括：

所述数据采集模块将所述历史运行数据发送至云端控制中心；

所述数据采集模块将所述实时运行数据发送至所述故障预测应用。

优选地，采用所述故障预测应用显示所述设备的实时运行数据及所述故障预测模型生成的分析结果之后，所述方法还包括：