(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010237692.7
(22)申请日 2020.03.30
地址 江苏省无锡市新吴区弘毅路10号金乾
座1002室
(72)发明人 王志坚 张易 毕硕存
(74)专利代理机构 北京国昊天诚知识产权代理
有限公司 11315
代理人 程爽
(51)Int.Cl.
G06F 11/07(2006.01)
(54)发明名称
康管理系统
(57)摘要
本发明提供一种基于大数据平台的设备故
障诊断及健康管理系统，包括数据源、存储层、数
据处理层、管理层、应用层，所述数据源将数据传
输至存储层，所述存储层将存储的数据分为非结
构化数据、结构化数据，所述存储层将数据传输
至数据处理层，对数据进行处理分析，所述数据
处理层将处理后的数据传输至管理层，对各项数
据进行统计管理，所述应用层调用管理层的数
示。通过本发明，以解决现有技术存在的数据资
源利用率低，监控管理力度不够导致时效性差、
准确性低、
效率低的问题。权利要求书1页 说明书2页 附图1页CN 111538611 A 2020.08.14
C N 111538611
A
1.一种基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，其特征在于：包括数据源、存储层、数据处理层、管理层、应用层，所述数据源将数据传输至存储层，所述存储层将存储的数据分为非结构化数据、结构化数据，所述存储层将数据传输至数据处理层，对数据进行处理分析，所述数据处理层将处理后的数据传输至管理层，对各项数据进行统计管理，所述应用层调用管理层的数据，将设备故障诊断及健康情况进行可视化展示。
2.如权利要求1所述的基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，其特征在于，所述数据源包括有Dat文件、音频文件、离线分析数据、离线诊断数据。
3.如权利要求1所述的基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，其特征在于，所述数据处理层包括有Dat文件解析、特征处理、数据分析、诊断分析。
4.如权利要求1所述的基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，其特征在于，所述管理层包括有故障知识、故障原因、月度故障数、振动振幅阀。
5.如权利要求1所述的基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，其特征在于，所述应用层包括有三维诊断、故障诊断、故障统计、故障状态、频谱瀑布。
权 利 要 求 书1/1页CN 111538611 A
一种基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统
技术领域
[0001]本发明涉及数据分析管理技术领域，具体地说涉及一种基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统。
背景技术
[0002]大型生产设备数据缺乏统一的数据管理平台，无法整合多种核心设备的数据资源。
[0003]缺少海量异构数据的存储与处理能力，影响数据的安全高效存储、快速查询、报告生成、导入与导出等，基于数据的业务应用极少，数据价值利用率较低。
[0004]缺乏海量设备运行状态数据的快速化分析、智能化建模、设备状态评估及可视化展现能力，影响设备故障诊断分析的效率。
[0005]传统的故障诊断模式单一，邀请专家现场会诊，时效性差、专家聚集难、经验收集难，共享性低、效率低、成本高，不利于设备运维技术服务水平的提升，事件识别及时性和准确性低。
[0006]核心设备的故障状态、诊断报告等无法及时获取及发布通知。
发明内容
[0007]本发明提供一种基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，以解决现有技术存在的数据资源利用率低，监控管理力度不够导致时效性差、准确性低、效率低的问题。[0008]为解决上述技术问题，本发明提供一种基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，包括数据源、存储层、数据处理层、管理层、应用层，所述数据源将数据传输至存储层，所述存储层将存储的数据分为非结构化数据、结构化数据，所述存储层将数据传输至数据处理层，对数据进行处理分析，所述数据处理层将处理后的数据传输至管理层，对各项数据进行统计管理，所述应用层调用管理层的数据，将设备故障诊断及健康情况进行可视化展示。
[0009]所述数据源包括有Dat文件、音频文件、离线分析数据、离线诊断数据。
[0010]所述数据处理层包括有Dat文件解析、特征处理、数据分析、诊断分析。
[0011]所述管理层包括有故障知识、故障原因、月度故障数、振动振幅阀。
[0012]所述应用层包括有三维诊断、故障诊断、故障统计、故障状态、频谱瀑布。[0013]本发明带来的有益效果：与现有技术相比，本发明的基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，利用大数据技术构建设备运转状况远程监视与故障智能诊断平台，采用大数据加关系型数据相结合的数据管理方案，
完成了多种类型数据接入和管理，实现数据的安全高效存储、查询、计算，并提升数据管理能力和利用效率，实现设备运行状态数据、诊断报告的有效管理，故障状态智能诊断算法实现了典型故障的诊断分析。
附图说明
[0014]图1是根据本发明实施例的基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统的结构框图
具体实施方式
[0015]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步地详细说明。
[0016]如图1所示，本发明提供的一种基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，包括数据源、存储层、数据处理层、管理层、应用层，所述数据源将数据传输至存储层，所述存储层将存储的数据分为非结构化数据、结构化数据，所述存储层将数据传输至数据处理层，对数据进行处理分析，所述数据处理层将处理后的数据传输至管理层，对各项数据进行统计管理，所述应用层调用管理层的数据，将设备故障诊断及健康情况进行可视化展示。[0017]进一步来说，所述数据源包括有Dat文件、音频文件、离线分析数据、离线诊断数据。
[0018]进一步来说，所述数据处理层包括有Dat文件解析、特征处理、数据分析、诊断分析。
[0019]进一步来说，所述管理层包括有故障知识、故障原因、月度故障数、振动振幅阀。[0020]进一步来说，所述应用层包括有三维诊断、故障诊断、故障统计、故障状态、频谱瀑布。
[0021]基于工业互联网大数据平台实现设备运行状态数据的远程高效传输搭建，基于算法开发与建模环境，集成多种算法，创建故障诊断分析挖掘流程，自动实现设备采集数据的解析、存储、故障诊断分析及展现。
[0022]将人工智能识别与人工审核相结合的方式，结合丰富的监测和诊断指标，为管理系统提供多方面的信息支持。
[0023]高效地对设备的状态监视、定性定量故障诊断及变化趋势跟踪和结果告知，基于移动端APP实现了故障状态、诊断报告的及时通知。
[0024]综上所述，本发明的基于大数据平台的设备故障诊断及健康管理系统，利用大数据技术构建设备运转状况远程监视与故障智能诊断平台，采用大数据加关系型数据相结合的数据管理方案，完成了多种类型数据接入和管理，实现数据的安全高效存储、查询、计算，并提升数据管理能力和利用效率，实现设备运行状态数据、诊断报告的有效管理，故障状态智能诊断算法实现了典型故障的诊断分析。
[0025]以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
图1
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