[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于云霧邊協(xié)同的軸承監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011539359.8
• 申請(qǐng)日: 2020-12-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112561097A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐馳;譚強(qiáng);孫善寶;于玲
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 濟(jì)南浪潮高新科技投資發(fā)展有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/00
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/00;G06N3/08;G06N3/04;G01M13/045;G16Y20/20;G16Y40/10;G16Y40/20;G16Y40/40
• 代理公司: 北京君慧知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11716
• 代理人: 董延麗

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于云霧邊協(xié)同的軸承監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)方法包括：獲取預(yù)設(shè)周期內(nèi)，若干組軸承監(jiān)測(cè)終端中各組監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集；將各組監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送云端，以使云端確定在各組監(jiān)測(cè)終端中，對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集的數(shù)量達(dá)到或小于預(yù)設(shè)更新閾值的每組監(jiān)測(cè)終端，并確定每組監(jiān)測(cè)終端中任意一個(gè)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；根據(jù)監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到監(jiān)測(cè)終端的更新的故障檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本申請(qǐng)通過(guò)將云端、霧端、軸承的監(jiān)測(cè)終端緊密融合且協(xié)同工作，提升了監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及機(jī)電設(shè)備在線(xiàn)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于云霧邊協(xié)同的軸承監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

機(jī)電設(shè)備的工作情況,能夠直接影響生產(chǎn)的效率,而軸承是機(jī)電設(shè)備中必不可少的部件，軸承這類(lèi)易損件在運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生故障的概率非常大。因此若不能及時(shí)對(duì)軸承進(jìn)行故障處理，往往會(huì)引發(fā)更嚴(yán)重的設(shè)備損傷，導(dǎo)致高額的維護(hù)成本和嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，甚至出現(xiàn)安全問(wèn)題。

目前軸承監(jiān)測(cè)終端主要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)分析、故障檢測(cè)數(shù)據(jù)傳輸，由云端進(jìn)行訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的故障檢測(cè)模型，下發(fā)至軸承監(jiān)測(cè)終端。但隨著軸承監(jiān)測(cè)終端數(shù)量不斷增多，實(shí)時(shí)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)帶寬與計(jì)算吞吐量均成為云端訓(xùn)練模型的瓶頸，造成監(jiān)測(cè)終端實(shí)時(shí)分析延遲，故障無(wú)法及時(shí)通知到用戶(hù)，給機(jī)電設(shè)備的安全帶來(lái)巨大隱患。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于云霧邊協(xié)同的軸承監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中的如下技術(shù)問(wèn)題：現(xiàn)有的云端進(jìn)行訓(xùn)練軸承故障檢測(cè)模型時(shí)的壓力大，導(dǎo)致軸承故障的實(shí)時(shí)告警延遲。

一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于云霧邊協(xié)同的軸承監(jiān)測(cè)方法，監(jiān)測(cè)方法包括：獲取預(yù)設(shè)周期內(nèi)，若干組軸承監(jiān)測(cè)終端中各組監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集；其中，各組監(jiān)測(cè)終端的相應(yīng)軸承的型號(hào)相同；將各組監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集發(fā)送云端，以使云端確定在各組監(jiān)測(cè)終端中，對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集的數(shù)量達(dá)到或小于預(yù)設(shè)更新閾值的每組監(jiān)測(cè)終端，并確定每組監(jiān)測(cè)終端中任意一個(gè)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；其中，故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與監(jiān)測(cè)終端的相應(yīng)軸承，所對(duì)應(yīng)的相同類(lèi)別軸承和/或相似類(lèi)別軸承有關(guān)；接收云端下發(fā)的監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；根據(jù)監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到監(jiān)測(cè)終端的更新的故障檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

可選地，根據(jù)監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到監(jiān)測(cè)終端的更新的故障檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體包括：根據(jù)監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)算法對(duì)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

可選地，根據(jù)監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)算法對(duì)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到監(jiān)測(cè)終端的更新的故障檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體包括：根據(jù)監(jiān)測(cè)終端對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行微調(diào)，得到監(jiān)測(cè)終端的更新的故障檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；其中，對(duì)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行微調(diào)包括：在監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中添加不同卷積層、激活函數(shù)、池化層；對(duì)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最后的若干全連接層進(jìn)行初始化；對(duì)監(jiān)測(cè)終端的故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的前面層進(jìn)行微調(diào)。

可選地，故障檢測(cè)普適性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為云端對(duì)監(jiān)測(cè)終端的相應(yīng)軸承，所對(duì)應(yīng)的相同類(lèi)別軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到；和/或云端對(duì)監(jiān)測(cè)終端的相應(yīng)軸承，所對(duì)應(yīng)的相似類(lèi)別軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到。

可選地，以使所述云端確定在各組監(jiān)測(cè)終端中，對(duì)相應(yīng)軸承的故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集的數(shù)量大于預(yù)設(shè)更新閾值的每組監(jiān)測(cè)終端，并確定每組監(jiān)測(cè)終端中任意一個(gè)監(jiān)測(cè)終端的更新的故障檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。