[发明专利]基于边云协同的设备状态监测方法、监测系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于边云协同的设备状态监测方法，其特征在于，包括步骤：

边缘侧对至少一台设备的运行信息进行采集，所述运行信息包括电流、电压、振动、噪音、温度、应变、姿态中的至少一种；

边缘侧对采集的所述运行信息进行处理并缓存；

边缘侧对缓存的所述运行信息进行特征提取，特征提取得到的特征参数包括：幅度、峰值、动作时间、频率成分中的至少一种或组合计算量；

边缘侧根据所述特征参数，基于马氏距离的多元回归分析法，根据设备状态生成数据快照，包括：

预设判决阈值，以及，设定某一所述特征参数的额定工况或计算某一所述特征参数的均值作为马氏距离计算的期望值；

根据所述期望值，计算该所述特征参数的协方差矩阵，构成所述协方差矩阵的协方差元素至少其一为该所述特征参数的向量；

根据所述协方差矩阵，计算得到马氏距离作为工况偏差值；

根据所述工况偏差与所述判决阈值，判断设备状态，包括：

所述工况偏差大于所述判决阈值，则判断所述设备异常；

所述工况偏差值小于等于所述判决阈值，则判断所述设备正常；

边缘侧将至少包括所述特征参数、以及对应提取所述特征参数的数据信息的时间戳，生成数据快照；其中：

对判断为设备异常的所述特征参数，将所述特征参数以及与该所述特征参数对应采集帧的缓存信息、异常结果，合并生成包括所述工况偏差值的数据快照，并为所述数据快照打上时间戳；

对判断为设备正常的所述特征参数，将所述特征参数生成数据快照，并为所述数据快照打上时间戳；

边缘侧将至少包括所述数据快照、以及所述数据快照对应的设备信息、事件描述的索引数据集传送至云端的数据库并进行存储；

云端根据所述索引数据集组织包括设备、事件图谱、特征波形的多个层级的数据编排；

在与所述数据库通信的终端显示对应所述索引数据集的数据编排；

其中，至少一台设备为同一工作空间的同类设备或不同类设备，或者为不同工作空间的同类设备或不同类设备。

2.根据权利要求1所述的基于边云协同的设备状态监测方法，其特征在于，预设判决阈值为：

匹配与受监测设备类型相同的样本设备，获取所有最终失效的样本设备的工况生命线；

在所述样本设备的工况生命线中选择与所述受监测设备匹配度最大的所述工况生命线；

将选中的所述工况生命线的失效点至当前最新采集数据对应的剩余使用寿命点处的健康值作为新的判决阈值。

3.根据权利要求1所述的基于边云协同的设备状态监测方法，其特征在于，还包括对受监测设备的性能进行预测报告：

根据与受监测设备的同类型设备的所述特征参数对应的所述工况偏差值，拟合工况生命线；

选择所述数据库中的所述受监测设备，提取所述受监测设备的所述索引数据集；

将所述特征参数对应的所述工况生命线的时间轴从设备正常到设备完全失效进行M等分段，设备正常点的状态指标值对应为带入所述期望值得到的马氏距离段值，设备完全失效点的状态指标值对应为带入设备失效时所述特征参数的得到的马氏距离段值；

根据所述工况偏差在所述工况生命线中的位置，确定健康值和故障预测时间；

根据所述健康值和所述故障预测时间，对所述受监测设备的性能进行预测报告。