[發(fā)明專利]一種基于云邊協(xié)同的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011405412.5
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112565409B
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王羽中;才振功;王翱宇;萇程;丁軼群
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州諧云科技有限公司
• 主分類號: H04L67/12
• 分類號: H04L67/12;H04L67/10;H04Q9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京匯信合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11335
• 代理人: 陳圣清

1.一種基于云邊協(xié)同的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并將所述監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)送給邊緣平臺；

在邊緣平臺上，利用本地的監(jiān)測數(shù)據(jù)對故障檢測模型進行訓(xùn)練，獲得故障檢測模型；

將所述故障檢測模型發(fā)送給云平臺；

通過云平臺對所有邊緣平臺上傳的故障檢測模型進行融合，獲得共享模型；

將所述共享模型下發(fā)給所述邊緣平臺；

利用所述邊緣平臺的共享模型對所述工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行檢測，獲得工業(yè)設(shè)備的健康狀態(tài)；

其中，對多個故障檢測模型進行融合的方法包括：

建立測試數(shù)據(jù)集；

通過測試數(shù)據(jù)集分別對每個故障檢測模型進行評價，獲取所述故障檢測模型的檢測準(zhǔn)確率；

根據(jù)所述檢測準(zhǔn)確率，計算每個故障檢測模型的權(quán)重；

根據(jù)所述權(quán)重，基于加權(quán)平均算法對所述故障檢測模型進行融合，獲得共享模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法，其特征在于，采集工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)的方法包括：

通過在工業(yè)設(shè)備上安裝異構(gòu)感知設(shè)備，采集工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)，

其中，所述異構(gòu)感知設(shè)備包括以下裝置中的一種或它們的組合：壓力傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、攝像頭、電壓傳感器、電流傳感器、電磁傳感器、計數(shù)器和計米器；

所述監(jiān)測數(shù)據(jù)通過以下方式中的一種或它們的組合發(fā)送給所述邊緣平臺：以太網(wǎng)、4G、5G、Wi-Fi和GPRS。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法，其特征在于，還包括對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)處理的方法：

對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)歸并后，保存在所述邊緣平臺中。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法，其特征在于，所述邊緣平臺利用所述監(jiān)測數(shù)據(jù)，對基于機器學(xué)習(xí)的故障檢測模型進行訓(xùn)練，

所述基于機器學(xué)習(xí)的故障檢測模型包括以下一種：LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法，其特征在于，所述加權(quán)平均算法為：

其中，acc_j表示為第j個故障檢測模型的準(zhǔn)確率，weight_j表示為第j個故障檢測模型的權(quán)重，定義為n個故障檢測模型的準(zhǔn)確率之和；

其中，smodel_i表示共享模型的第i個參數(shù)，表示第j個模型的第i個參數(shù)，表示為故障檢測模型的總個數(shù)；

則共享模型表示為：

smodel＝{smodel₁，smodel₂，…，smodel_m}

其中，smodel表示為共享模型，m表示為參數(shù)個數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法，其特征在于，通過所述邊緣平臺根據(jù)所述共享模型，部署模型服務(wù)，并通過Http或gRPC的方式提供模型服務(wù)；

熱更新所述邊緣平臺的共享模型和模型服務(wù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法，其特征在于，還包括故障告警的方法：

將實時采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)，輸入到模型服務(wù)中；

利用模型服務(wù)對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行檢測，并獲得健康狀態(tài)；

判斷所述健康狀態(tài)是否為故障；

若是，生成故障信息，并將所述故障信息發(fā)送給負(fù)責(zé)人。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法，其特征在于，還包括對共享模型進行加強的方法：

通過所述監(jiān)測數(shù)據(jù)，定期對所述故障檢測模型進行強化訓(xùn)練，獲得加強模型；

所述云平臺對所述加強模型進行融合，獲得加強的共享模型。

9.一種用于實現(xiàn)權(quán)利要求1-8任一項所述方法的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括異構(gòu)感知設(shè)備、邊緣平臺和云平臺；

所述異構(gòu)感知設(shè)備用于采集工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并將所述監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)送給邊緣平臺；

所述邊緣平臺利用所述監(jiān)測數(shù)據(jù)對故障檢測模型進行訓(xùn)練，獲得故障檢測模型，并將所述故障檢測模型發(fā)送給云平臺；

所述云平臺對所有邊緣平臺上傳的檢測模型進行融合，獲得共享模型，并將所述共享模型下發(fā)給所述邊緣平臺；

所述邊緣平臺還用于利用接收到的共享模型對所述工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行檢測，獲得工業(yè)設(shè)備的健康狀態(tài)。