一种基于标识解析的设备预测性维护方法与流程

本发明涉及设备维护，具体为一种基于标识解析的设备预测性维护方法。

背景技术：

1、设备维护检修是指为保障设备的健康运行，对设备进行检查、检测、维护和修理等工作，对设备进行周期化设备维护检修可以更好地保障变电站设备的健康运行，同时，对设备维护检修人员进行作业监控也可以提高设备维护检修工作的质量。

2、现有的设备维护方法中，对设备设置固定的运行维护检修周期，基于时间或使用量的规则，此方法并不能识别设备状态，也不贴合设备实际维护的需求，容易造成维护不及时或过度维护，造成资源浪费，增加了维护成本，因此提出一种基于标识解析的设备预测性维护方法。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于标识解析的设备预测性维护方法，通过标识解析技术，收集并解析设备的运行数据，提取关键信息，判断设备的运行状态、预测设备的可能故障，进而对设备进行实时监测、故障预测和智能维护，并向设备管理人员进行实时反馈，以便及时采取措施进行维护，有效地维护生产设备平稳运行，避免因设备故障导致的生产中断。

3、(二)技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

5、一种基于标识解析的设备预测性维护方法，包括以下步骤：

6、s1：记录信息：通过标识记录设备的基本信息，以及运行信息；

7、s2：采集信息：通过识读器收集设备的运行数据和状态信息；

8、s3：建立预测模型：基于提取的特征和标识解析的结果，基于分类、回归或聚类模型的机器学习的模型，以及基于规则的专家系统模型，来建立设备预测性维护的预测模型；

9、s4：解析信息：解析收集到的标识信息，理解其含义和对设备状态的影响，并进行故障模式分析，推断出可能的设备故障模式；

10、s5：预测预警：管理平台实时同步信息，并对指定设备发出预测性维护预警，同时向系统指定人员发送相关工单信息，包括预警设备名称、所在位置、预警内容、维保日志内容；

11、s6：设备维护：设备管理人员接收到相关预测性维护需求，前往线下进行维护，并记录相关信息，完成维护后关闭工单，实现预测性维护全流程闭环。

12、作为本发明再进一步的方案，所述s1中记录信息时采集设备名牌的信息，并进行标识汇总。

13、进一步的，所述s2中包括信息采集模块，信息采集模块收集的数据和信息包括传感器数据、设备参数、运行日志。

14、在前述方案的基础上，所述s3中包括模型建立模块、特征提取模块，且模型建立模块和特征提取模块与信息采集模块相连接。

15、进一步的，所述s4中包括信息解析模块，且信息解析模块与模型建立模块相连接。

16、作为本发明再进一步的方案，所述s4中包括数据处理模块，且数据处理模块连接有多个二级节点，且数据处理模块处理数据后上传到管理平台。

17、在前述方案的基础上，所述s5中包括信息同步模块和预警模块，所述信息同步模块连接有数据传输模块。

18、(三)有益效果

19、与现有技术相比，本发明提供了一种基于标识解析的设备预测性维护方法，具备以下有益效果：

20、1、本发明，通过建立预测模型，能够根据采集的设备信息进行学习，并通过预测模型方便后面解析信息时判断设备状态，更加高效，省时省力。

21、2、本发明，通过标识解析技术，收集并解析设备的运行数据，提取关键信息，判断设备的运行状态、预测设备的可能故障，进而对设备进行实时监测、故障预测和智能维护，并向设备管理人员进行实时反馈，以便及时采取措施进行维护，有效地维护生产设备平稳运行，避免因设备故障导致的生产中断。

22、3、本发明，信息采集模块收集的数据和信息包括传感器数据、设备参数、运行日志，用于后续的数据分析以及预测性维护策略拟定。

技术特征：

1.一种基于标识解析的设备预测性维护方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于标识解析的设备预测性维护方法，其特征在于，所述s1中记录信息时采集设备名牌的信息，并进行标识汇总。

3.根据权利要求2所述的一种基于标识解析的设备预测性维护方法，其特征在于，所述s2中包括信息采集模块，信息采集模块收集的数据和信息包括传感器数据、设备参数、运行日志。

4.根据权利要求3所述的一种基于标识解析的设备预测性维护方法，其特征在于，所述s3中包括模型建立模块、特征提取模块，且模型建立模块和特征提取模块与信息采集模块相连接。

5.根据权利要求1所述的一种基于标识解析的设备预测性维护方法，其特征在于，所述s4中包括信息解析模块，且信息解析模块与模型建立模块相连接。

6.根据权利要求1所述的一种基于标识解析的设备预测性维护方法，其特征在于，所述s4中包括数据处理模块，且数据处理模块连接有多个二级节点，且数据处理模块处理数据后上传到管理平台。

7.根据权利要求1所述的一种基于标识解析的设备预测性维护方法，其特征在于，所述s5中包括信息同步模块和预警模块，所述信息同步模块连接有数据传输模块。

技术总结本发明涉及设备维护技术领域，且公开了一种基于标识解析的设备预测性维护方法，包括以下步骤：S1：记录信息：通过标识记录设备的基本信息，以及运行信息；S2：采集信息：通过识读器收集设备的运行数据和状态信息；S3：建立预测模型：基于提取的特征和标识解析的结果，基于分类、回归或聚类模型的机器学习的模型，以及基于规则的专家系统模型，来建立设备预测性维护的预测模型。本发明通过标识解析技术，收集并解析设备的运行数据，提取关键信息，判断设备的运行状态、预测设备的可能故障，进而对设备进行实时监测、故障预测和智能维护，并向设备管理人员进行实时反馈，以便及时采取措施进行维护。技术研发人员：吴亮,陈国栋,袁雪腾,刘晓东受保护的技术使用者：苏州协同创新智能制造科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/25