[发明专利]一种基于工业互联网的工业设备监测方法及设备

权利要求书

1.一种基于工业互联网的工业设备监测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取工业设备的多个运行参数；

若所述运行参数对应值均在相应预设范围内，则通过预先构建的机理模型与运行参数值，生成所述工业设备的故障概率信息；

通过所述故障概率信息，调用所述工业设备对应的故障验证模式；

根据所述故障验证模式，判断所述工业设备是否存在故障；

若所述工业设备不存在故障，则获取所述工业设备在最近一段时长内的历史运行参数；

根据所述工业设备在不同工作状态下的参考运行参数集合，对所述最近一段时长内的历史运行参数与对应的参考运行参数进行关联性分析，预测所述工业设备将要发生的故障类型；其中，所述参考运行参数用于描述所述工业设备在不同故障类型下的工作状态；

确定所述故障类型在所述多个运行参数中对应的运行参数，将所述对应的运行参数作为故障运行参数；

在所述最近一段时长内的历史运行参数中，获取所述故障运行参数，以确定所述故障运行参数在所述最近一段时长内的输出功率曲线；

根据所述输出功率曲线，预测所述工业设备发生所述故障类型对应的故障时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述工业设备在不同工作状态下的参考运行参数集合，对所述最近一段时长内的历史运行参数与对应的参考运行参数进行关联性分析，预测所述工业设备将要发生的故障类型，具体包括：

根据所述最近一段时长内的历史运行参数值与参考运行参数值，通过欧几里德距离函数，确定所述最近一段时长内的历史运行参数与所述参考运行参数之间的关联度；

将关联度最大的历史运行参数与参考运行参数，作为关联历史运行参数与关联参考运行参数；

根据所述关联历史运行参数与所述关联参考运行参数，预测所述工业设备将要发生的故障类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据最近一段时长内的历史运行参数值与参考运行参数值，通过欧几里德距离函数，确定所述最近一段时长内的历史运行参数与所述参考运行参数之间的关联度，具体包括：

根据预设时间间隔划分所述历史时长，将所述历史运行参数划分为若干样本数据片段；

以所述样本数据片段为单位遍历所述参考运行参数，计算所述历史特征量与所述参考特征量的欧式距离；

其中，所述欧式距离作为所述参考运行参数与所述历史运行参数之间的关联度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述关联历史运行参数与所述关联参考运行参数，预测所述工业设备将要发生的故障类型，具体包括：

确定所述关联参考运行参数对应的参考故障类型；

获取在所述参考故障类型下，所述工业设备从正常运行到发生所述故障类型所对应的第一参数变化趋势图；

按照时间顺序，获取所述工业设备在最近一段时长内的所述关联历史运行参数的第二参数变化趋势图；

将所述第一参数变化趋势图与所述第二参数变化趋势图进行对比，若所述第一参数变化趋势图与所述第二参数变化趋势图的匹配误差小于预设匹配阈值，则将所述参考故障类型，作为所述工业设备将要发生的故障类型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一参数变化趋势图与所述第二参数变化趋势图进行对比之后，所述方法还包括：

将工业互联网中各工业设备作为节点，将所述各工业设备之间的关联作为边，建立所述各工业设备对应的知识图谱；

若第一参数变化趋势图与第二参数变化趋势图的匹配误差大于或等于所述预设匹配阈值，在所述知识图谱中，确定所述工业设备对应的关联设备；

若所述关联设备为故障设备，则通过所述关联设备的故障类型，预测所述工业设备的关联故障类型；

将所述关联故障类型，作为所述工业设备将要发生的故障类型。