[發明專利]機電裝備故障預診與健康管理方法及系統

在審

• 申請號: 201710145942.2
• 申請日: 2017-03-13
• 公開（公告）號: CN106952028A
• 公開（公告）日: 2017-07-14
• 發明（設計）人: 蔡一彪;陳南西
• 申請（專利權）人: 杭州安脈盛智能技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 杭州知通專利代理事務所(普通合伙)33221
• 代理人: 姚宇吉

1.一種機電裝備故障預診與健康管理方法，其特征在于，包括：

數據獲取，獲取機電裝備的數據信息；

自診斷，對某一臺機電裝備在不同運行模式和健康狀態下的歷史數據信息進行特征提取和模型建立，再利用建立的模型將當前狀態獲取的數據信息與歷史數據信息進行比較，自動識別該臺機電裝備的當前健康狀態；

健康狀態預測，根據自診斷后獲得的該臺機電裝備的當前健康狀態及歷史健康狀態預測該臺機電裝備未來健康狀態的變化；

集群分析，根據單臺機電裝備的當前健康狀態對機電裝備集群中的多臺機電裝備的數據信息進行聚類和分析比較，得到多臺機電裝備的健康狀態等級和風險分布。

2.根據權利要求1所述的機電裝備故障預診與健康管理方法，其特征在于，所述數據信息為機電裝備的全生命周期信息，所述全生命周期信息包括運行狀態數據。

3.根據權利要求2所述的機電裝備故障預診與健康管理方法，其特征在于，在自診斷和健康狀態預測過程中采用上層定制工具和底層調用工具對某一臺機電裝備的數據信息進行特征提取、模型建立以及健康狀態識別，上層定制工具根據該臺機電裝備的數據信息自動調用底層調用工具中每一工具庫的數據分析模型。

4.根據權利要求3所述的機電裝備故障預診與健康管理方法，其特征在于，上層定制工具調用底層調用工具內每一工具庫的數據分析模型的步驟包括：

上層定制工具分別將機電裝備的運行狀態數據和其余全生命周期信息的重要度等級進行定制；

根據機電裝備的運行狀態數據和其余全生命周期信息的重要度等級進行計算，獲得底層調用工具中每一工具庫內每一數據分析模型的權重；

選取每一工具庫內權重最大的數據分析模型對該臺機電裝備的數據信息進行分析。

5.根據權利要求3所述的機電裝備故障預診與健康管理方法，其特征在于，底層調用工具內包含特征提取工具庫、狀態評估工具庫、故障診斷工具庫、故障及壽命預測工具庫。

6.根據權利要求1所述的機電裝備故障預診與健康管理方法，其特征在于，在獲取機電裝備的數據信息時根據事件信息、活動目標和設備狀態自動產生符合信息分析需求的數據采樣控制信號來進行數據采集。

7.根據權利要求1所述的機電裝備故障預診與健康管理方法，其特征在于，在自診斷、健康狀態預測和集群分析過程中，根據獲取到的數據信息的量自動配置計算服務器的節點數量。

8.根據權利要求1所述的機電裝備故障預診與健康管理方法，其特征在于，所述機電裝備故障預診與健康管理方法還包括根據得到的多臺機電裝備的健康狀態等級對機電裝備控制模型的自重構，所述自重構包括對單臺機電裝備的控制模型的調整和/或對機電裝備集群的控制模型的調整。

9.根據權利要求1所述的機電裝備故障預診與健康管理方法，其特征在于，采用可視化的方式將單臺機電裝備的當前健康狀態和/或健康狀態預測和/或多臺機電裝備的健康狀態等級推送至客戶端。

10.一種機電裝備故障預診與健康管理系統，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，獲取機電裝備的數據信息；

自診斷模塊，對某一臺機電裝備在不同運行模式和健康狀態下的歷史數據信息進行特征提取和模型建立，再利用建立的模型將當前狀態獲取的數據信息與歷史數據信息進行比較，自動識別該臺機電裝備的當前健康狀態；

健康狀態預測模塊，根據自診斷后獲得的該臺機電裝備的當前健康狀態及歷史健康狀態預測該臺機電裝備未來健康狀態的變化；

集群分析模塊，根據單臺機電裝備的當前健康狀態對機電裝備集群中的多臺機電裝備的數據信息進行聚類和分析比較，得到多臺機電裝備的健康狀態等級和風險分布。