一种基于物联网的自动门电机运行监测管理系统的制作方法

本发明涉及电机监测，具体是一种基于物联网的自动门电机运行监测管理系统。

背景技术：

1、自动门广泛应用于商业建筑、医疗机构以及其他的一些公共场所，传统自动门管理系统通常采用定期巡检或人工报修的方式进行维护管理，这种维护管理的方式效率低下且容易忽略潜在故障，使得自动门的开闭存在着较大的安全隐患。

2、电机作为自动门的核心部件，对自动门的开闭运行起到关键作用，随着物联网技术的不断发展，越来越多类型齐全的传感器和检测设备被运用到自动门的运行监测上，如何由物联网技术实现自动门电机运行状态的实时监测以及远程管理，以提高自动门开闭运行的可靠性和智能化水平，如何通过分析自动门电机的运行情况来定位出可能造成自动门运行异常的潜在故障，以尽可能的提前预防或解决潜在故障，这些都是目前自动门运行时所亟需关注的问题。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于物联网的自动门电机运行监测管理系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于物联网的自动门电机运行监测管理系统，包括云计算终端，所述云计算终端通信连接有运行数据采集模块、运行状态监测模块、潜在故障预测模块以及自动门远程管理模块；

3、所述运行数据采集模块用于采集布置于自动门电机处若干类型检测设备对应的电机运行相关数据，以及通过布置于自动门对应开闭装置处的传感器采集相应的自动门开闭运行数据；

4、所述运行状态监测模块设置有电机监测单元以及开闭装置监测单元；

5、所述电机监测单元用于根据电机运行相关数据实时监测自动门电机的运行，并判断自动门对应电机的运行是否存在故障，根据判断结果执行不同的处理操作；

6、所述开闭装置监测单元用于根据自动门开闭运行数据监测自动门的开闭运行状态，并生成相应的状态参数；

7、所述潜在故障预测模块根据自动门进行开闭运行时的不同状态参数作为样本分析数据构建相应的故障预测模型，由故障预测模型预测自动门存在的具体潜在故障；

8、所述自动门远程管理模块用于对自动门进行远程控制管理。

9、进一步的，采集电机运行相关数据的过程包括：

10、布置于自动门电机处的检测设备包括温度传感器、多用电表以及湿度传感器，通过温度传感器、多用电表以及湿度传感器分别采集自动门电机对应的电机运行温度，电机运行时的实时电压、实时电流、实时功率以及电机的环境湿度；

11、其中，将电机运行温度记为t电机，将实时电压、实时电流以及实时功率分别记为v实时、a实时以及w实时，将环境湿度记为rh湿度，将t电机和rh湿度作为电机的电机外部相关数据，将v实时、a实时以及w实时作为电机的电机内部相关数据，将电机外部相关数据和电机内部相关数据分别记为d外部以及d内部，则有d外部＝{t电机，rh湿度}，d内部＝{v实时，a实时，w实时}，合并d外部以及d内部作为电机对应的电机运行相关数据，并记为d运行相关数据，有d运行相关数据＝{d内部，d外部}。

12、进一步的，采集自动门开闭运行数据的过程包括：

13、所述自动门设置有相应的开闭装置用于进行自动门运行时的开启操作以及关闭操作，开启操作和关闭操作分别通过各自设置的开启事件以及关闭事件进行，配置自动门进行开启事件和关闭事件对应若干类型的传感器，传感器的类型包括安全边缘传感器、光电传感器、红外热源传感器以及人体存在传感器，并将若干类型的传感器布置于自动门对应的开闭装置处；

14、通过执行自动门的开启事件以及关闭事件获取自动门开闭运行数据，自动门开闭运行数据包括自动门开启数据和自动门关闭数据，自动门开启数据包括自动门开启速度、自动门开启频率以及自动门开启参数，自动门关闭数据包括自动门关闭速度、自动门关闭频率以及自动门关闭参数。

15、进一步的，根据电机运行相关数据实时监测自动门电机的运行，并判断电机的运行是否存在故障的过程包括：

16、将d外部和d内部分别作为电机运行对应的运行判定项，运行判定项包括第一运行判定项以及第二运行判定项，其中，将d外部作为第一运行判定项，设置第一运行判定项对应的判定条件，并记为第一判定条件，第一判定条件包括电机运行期望温度以及电机运行期望环境湿度，将电机运行期望温度以及电机运行期望环境湿度分别记为t期望以及rh期望；

17、将第一运行判定项d外部＝{t电机，rh湿度}中的t电机和rh湿度分别作为第一运行判定项对应的判定元素，当t电机≥t期望，rh湿度≤rh期望都成立时，则第一运行判定项处于“判定合格”，否则，第一运行判定项处于“判定失败”；

18、将d内部＝{v实时，a实时，w实时}作为第二运行判定项，设置第二运行判定项对应的判定条件，并记为第二判定条件，第二判定条件包括电机运行时所对应的额定电压区间范围、额定电流区间范围以及额定功率区间范围，分别记为ω额定电压、ω额定电流以及ω额定功率；

19、将d内部＝{v实时，a实时，w实时}中的v实时、a实时和w实时分别作为第二运行判定项对应的判定元素，当v实时ω额定电压时，则判断当前电机的实时电压处于正常，当v实时ω额定电压时，则判断当前电机的实时电压处于异常；当a实时ω额定电流时，则判断当前电机的实时电流处于正常，当a实时ω额定电流时，则判断当前电机的实时电流处于异常；当w实时ω额定功率时，则判断当前电机的实时功率处于正常，当w实时ω额定功率时，则判断当前电机的实时功率处于异常；

20、若当前自动门电机对应的实时电压、实时电流以及实时功率都处于正常，则第二运行判定项处于“判定合格”，否则，第二运行判定项处于“判定失败”；

21、当第一运行判定项与第二运行判定项至少存在一个处于“判定失败”时，则判断自动门对应电机的运行存在故障，当第一运行判定项与第二运行判定项中都处于“判定合格”时，则判断电机的运行不存在故障。

22、进一步的，根据判断结果执行不同的处理操作的过程包括：

23、所述判断结果包括结果一以及结果二，处理操作包括周期监测操作以及排障操作；

24、所述结果一的内容为：“当前自动门对应电机的运行不存在故障”，对应执行的处理操作为周期监测操作，周期监测操作的内容为：设置一个监测周期，设置当前自动门电机对应的数据上传频率，并将电机在当前监测周期内运行所生成的电机运行相关数据按照数据上传频率发送至云计算终端，由云计算终端判断当前对应时段内电机的运行是否存在异常，当发现异常时，对自动门电机进行排障操作，否则，不进行任何操作；

25、所述结果二的内容为：“当前自动门对应电机的运行存在故障”，对应执行的处理操作为排障操作，排障操作的内容为：将自动门对应电机的全部电机相关数据录入至预设的空白表单内，进而生成相应的故障表单日志，将故障表单日志发送至自动门运维人员处，由自动门运维人员根据故障表单日志对当前自动门的电机进行故障检修。

26、进一步的，监测自动门的开闭运行状态的过程包括：

27、为开闭装置对应的开闭装置监测单元录入自动门标准开闭运行状态下的开闭判定数据，开闭判定数据包括标准自动门开启状态数据以及标准自动门关闭状态数据，标准自动门开启状态数据包括标准自动门开启速度以及标准自动门开启频率，分别记为v标准开启和f标准开启；

28、将自动门开启数据中的自动门开启速度以及自动门开启频率分别记为v开启和f开启，当v开启≠v标准开启且f开启≠f标准开启时，标记当前自动门的开启速度和开启频率处于异常，并赋予状态元素sta[k1]，当v开启＝v标准开启或f开启＝f标准开启时，标记当前自动门的开启速或开启频率处于正常，并赋予状态元素sta[k2]；

29、标准自动门关闭状态数据包括标准自动门关闭速度以及标准自动门关闭频率，分别记为v标准关闭和f标准关闭，将自动门关闭数据中的自动门关闭速度以及自动门关闭频率分别记为v关闭和f关闭，当v关闭≠v标准关闭且f关闭≠f标准关闭时，标记当前自动门的关闭速度和关闭频率处于异常，并赋予状态元素sta[b1]，当v关闭＝v标准关闭或f关闭＝f标准关闭时，标记当前自动门的关闭速度或关闭频率处于正常，并赋予状态元素sta[b2]。

30、进一步的，生成不同开闭运行状态对应状态参数的过程包括：

31、获取全部状态元素对应的元素组合，并记为g，g的取值包括g＝[sta[k1]，sta[b1]]，g＝[sta[k1]，sta[b2]]，g＝[sta[k2]，sta[b1]]以及g＝[sta[k2]，sta[b2]]；

32、当g＝[sta[k1]，sta[b1]]时，则当前自动门对应的自动门开启参数和自动门关闭参数都存在异常错误，将开闭运行状态定位为异常开闭运行状态，并将存在异常错误的自动门开启参数和自动门关闭参数作为相应异常开闭运行状态下的状态参数；

33、当g＝[sta[k1]，sta[b2]]或g＝[sta[k2]，sta[b1]]时，则当前自动门对应的自动门开启参数或自动门关闭参数都存在疑似异常错误，将开闭运行状态定位为疑似异常开闭运行状态，并将存在疑似异常错误的自动门开启参数和自动门关闭参数作为相应疑似异常开闭运行状态下的状态参数；

34、当g＝[sta[k2]，sta[b2]]时，则当前自动门对应的自动门开启参数和自动门关闭参数都不存在异常错误，将开闭运行状态定位为标准开闭运行状态，并将当前的自动门开启参数和自动门关闭参数作为相应标准开闭运行状态下的状态参数。

35、进一步的，根据不同状态参数作为样本分析数据构建相应的故障预测模型，进而预测自动门的具体潜在故障的过程包括：

36、所述样本分析数据包括异常开闭分析数据、疑似异常开闭分析数据以及正常开闭分析数据，构建初始的故障预测模型并定义不同类型的输入节点，输入节点的类型包括第一节点、第二节点以及第三节点；

37、通过第一节点、第二节点以及第三节点分别输入相应的异常开闭分析数据、疑似异常开闭分析数据以及正常开闭分析数据，并定义第一节点、第二节点以及第三节点各自相对应的第一输出端、第二输出端以及第三输出端，获取各自的分析结果，若分析结果中处于分析成功的数据比重大于处于分析失败的数据比重，则相应的第一节点、第二节点以及第三节点成功构建，否则，增大各自样本分析数据的数据量和数据维度；

38、当第一节点、第二节点和第三节点都成功构建时，将初始的故障预测模型转换为最终的故障预测模型，并根据疑似异常开闭分析数据预测当前自动门的具体潜在故障，具体潜在故障包括开闭速度潜在异常故障、开闭频率潜在异常故障以及开闭角度潜在异常故障，并为各自赋予相应的故障标识err1、err2以及err3。

39、进一步的，对自动门进行远程控制管理的过程包括：

40、设置标识读取区域和控制指令生成区域，标识读取区域用于读取不同具体潜在故障各自对应的故障标识，控制指令生成区域用于根据不同的故障标识生成相应的远程控制指令；

41、根据不同的远程控制指令对自动门进行不同的远程控制管理；

42、当标识读取区域读取到故障标识err1时，控制指令生成区域生成的远程控制指令为速度调节指令，根据速度调节指令远程控制自动门对应开启速度和关闭速度，保持开启速度和关闭速度始终处于正常速度数值范围；

43、当标识读取区域读取到的故障标识err2时，控制指令生成区域生成的远程控制指令为频率调节指令，根据频率调节指令远程控制自动门对应开启频率和关闭频率，保持开启频率和关闭频率始终处于正常频率数值范围；

44、当标识读取区域读取到的故障标识err3时，控制指令生成区域生成的远程控制指令为角度调节指令，根据角度调节指令远程控制自动门对应开启角度和关闭角度，保持开启角度和关闭角度始终处于正常角度数值范围内。

45、与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过布置于自动门电机处若干类型检测设备来采集电机对应的电机运行相关数据，以及通过布置于自动门对应开闭装置处的传感器采集相应的自动门开闭运行数据，根据电机运行相关数据实时监测电机的运行，并判断电机的运行是否存在故障，当存在故障时，及时执行排障操作，保证了电机的安全隐患得到消除，根据自动门开闭运行数据监测自动门的开闭运行状态并生成相应的状态参数，根据不同的状态参数作为样本分析数据，进而构建故障预测模型来预测自动门存在的具体潜在故障，并根据不同的具体潜在故障实现对自动门的远程控制管理，一定程度上提升了维护管理的效率，且有效的解决了潜在故障对自动门开闭所造成的安全隐患，保证自动门高效平稳的开闭运行。