基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统及方法

摘要

本发明提供一种基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统及方法。该方法包括如下步骤：（1）设备状态采集模块实时采集设备的运行状态，并将采集数据发送给上位机；（2）上位机对设备状态采集模块采集到的实时状态数据进行判定后存储，处理器模块分析各种故障条件和反应各种故障的典型数据图谱、各种故障出现后的维保方案，并通过存储模块存储该设备的故障识别及维保数据库；（3）上位机根据接收到的实时状态数据的变化状态，对故障进行智能识别及维保数据库的数据进行比对，就可准确判断设备的故障种类。本发明可以准确实时识别设备运行的故障前兆，实现设备的预测性维保。

说明书

技术领域：

本发明涉及一种基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统及方法，属于智能化控制技术领域。

背景技术：

长期以来，设备维保都是采用故障维保和计划维保，不仅严重影响生产计划，维保投入也很大。旋转机械的在线监测和故障诊断，也需要专业人士准确判断设备运行状态而不能广泛、持续应用。然而，如转子不平衡，转子不对中等这些缺陷在发生前都有缓慢的参数变化过程，在设备长时间运行后积累的情况下可能导致设备故障或者事故。现有技术中主要是通过故障监测来实现故障诊断和维修的目的，故障监测只有在故障发生之后才能凑效，这会存在较大的安全隐患，因此急需一种对设备故障进行预测性的维保系统。

发明内容：

本发明的目的是针对上述存在的问题提供一种基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统及方法，通过建立大量设备的故障识别及维保数据库，准确实时识别设备运行的故障前兆，实现设备的预测性维保。实现对企业生产设备的智能化管理，以智能管理为企业降本增效。并且有效避免了设备故障发生后带来的经济损失。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统，包括设备状态采集模块、上位机、报警模块，所述上位机包括逻辑判断分析模块、数据存储模块；所述设备状态采集模块用于采集设备的运行状态，并将采集到的数据发送到上位机的逻辑判断分析模块，所述上位机的逻辑判断分析模块用于与数据存储模块中的设备工作状态进行对比后作出判断，所述数据存储模块用于存储历史数据，所述报警模块用于在逻辑判断分析模块作出故障预警的时候进行报警。

所述的基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统，所述设备状态采集模块包括传感器及摄像机。

所述的基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统，所述逻辑判断分析模块包括模数转换器，所述模数转换器连接放大电路，所述放大电路连接比较电路，所述比较电路连接计数器，所述计数器连接处理器模块，所述处理器模块。

所述的基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统，所述数据存储模块包括用于闪存存储的闪存存储块以及用于内存存储的内存存储块。

用上述基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统进行设备故障预测性维保的方法，该方法包括如下步骤：

（1）设备状态采集模块实时采集设备的运行状态，并将采集数据发送给上位机；

（2）上位机对设备状态采集模块采集到的实时状态数据进行判定后存储，处理器模块分析各种故障条件和反应各种故障的典型数据图谱、各种故障出现后的维保方案，并通过存储模块存储该设备的故障识别及维保数据库；

（3）上位机根据接收到的实时状态数据的变化状态，对故障进行智能识别及维保数据库的数据进行比对，就可准确判断设备的故障种类。

有益效果：

本发明本发明创造根据设备可能出现的故障，利用旋转机械的状态监测和故障诊断的成熟技术，建立所有设备的故障识别及维保数据库，实现了设备的预测性维保，通过故障维保、计划维保和预测性维保，构成完整的设备维保管理软件，准确实时识别设备运行的故障前兆，实现设备的预测性维保。

具体实施方式：

本发明的基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统，包括设备状态采集模块、上位机、报警模块，所述上位机包括逻辑判断分析模块、数据存储模块；所述设备状态采集模块用于采集设备的运行状态，并将采集到的数据发送到上位机的逻辑判断分析模块，所述上位机的逻辑判断分析模块用于与数据存储模块中的设备工作状态进行对比后作出判断，所述数据存储模块用于存储历史数据，所述报警模块用于在逻辑判断分析模块作出故障预警的时候进行报警。

所述的基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统，所述设备状态采集模块包括传感器及摄像机。

所述的基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统，所述逻辑判断分析模块包括模数转换器，所述模数转换器连接放大电路，所述放大电路连接比较电路，所述比较电路连接计数器，所述计数器连接处理器模块，所述处理器模块。

所述的基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统，所述数据存储模块包括用于闪存存储的闪存存储块以及用于内存存储的内存存储块。

用上述基于设备故障识别及维保数据库的设备维保系统进行设备故障预测性维保的方法，该方法包括如下步骤：

（1）设备状态采集模块实时采集设备的运行状态，并将采集数据发送给上位机；

（2）上位机对设备状态采集模块采集到的实时状态数据进行判定后存储，处理器模块分析各种故障条件和反应各种故障的典型数据图谱、各种故障出现后的维保方案，并通过存储模块存储该设备的故障识别及维保数据库；

（3）上位机根据接收到的实时状态数据的变化状态，对故障进行智能识别及维保数据库的数据进行比对，就可准确判断设备的故障种类。

本实施例中各种设备的故障，如滚动轴承的内圈、外圈、滚动体或保持架部件等故障；整机系统的转子不平衡、轴系不对中、动静摩擦、部件松动、介质激振等故障；针对各种故障状态，研究感知各种故障的传感器和数据采集系统；根据数据采集系统采集到的实时数据，研究采集数据的特征，分析各种故障现象、故障图谱的判定条件和反应各种故障的典型数据图谱、各种故障出现后的维保方案，建立该设备的故障识别及维保数据库；针对性的跟踪数据的变化状态，对故障进行智能识别（如滚动轴承，由包洛分析的结果判断；转子不平衡，由振动信号频谱分折的一次谐波判断；转子不对中，由振动信号频谱分折的二次谐波判断等等），保证了故障智能识别的准确性。根据设备实时运行状态的数据，和该设备的故障识别及维保数据库的数据进行比对，就可准确判断设备的故障种类；根据该故障在设备故障识别及维保数据库的维保方案对设备进行维保，实现了设备的预测性维保；根据每个行业，多种设备，通过长期积累，建立庞大的设备故障识别及维保数据库。

上述实施仅仅是为清楚地说明本发明所做描述，而并非对实施方式的限定，对于所属领域的技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其他不同形式的变化或者变动，这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举，而由此引申出的显而易见的变化或者变动仍处于本发明的保护范围之中。