[发明专利]一种基于边缘计算模型的旋转设备故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于边缘计算模型的旋转设备故障诊断方法，包括：S1、边缘设备采集目标旋转设备的运行数据，所述边缘设备包括多种传感元件、信号采集电路、模数转换电路、计算单元及通信单元；S2、边缘设备基于运行数据对目标旋转设备进行故障诊断；S3、边缘设备将故障诊断结果发送至用户端设备。本发明在边缘设备上进行故障诊断的计算分析，之后直接将诊断结果发送至用户端设备，保证了数据的实时性和完整性，故障诊断的准确率显著提高，此外，由于无需将采集的数据都发送至诊断系统，节约了IT资源，降低了成本。

技术领域

本发明涉及旋转设备故障预测技术领域，具体涉及一种基于边缘计算模型的旋转设备故障诊断方法。

背景技术

依靠旋转完成特定功能的旋转类机械设备使用中，旋转部件转动的不平衡、位置不对中、磨损或者结构松动等微小故障会随着旋转设备的使用而逐渐严重，并可能使旋转设备产生连锁性地故障；为了避免故障进一步地严重和由此可能造成的连锁性故障，需要对旋转设备的工作状态进行监测及诊断，及时发现故障。

近几十年来各国都在大力开展旋转设备故障诊断的研究，主流的诊断方法为：在旋转设备上安装部署振动、温度、噪声传感器，将采集的数据上传到故障诊断系统，用户在系统中查看实时监测信号和分析结果。旋转设备故障诊断结果的准确性非常依赖传感信号的采集频率，由于高频采集的数据量较大，难以实时、完整的发送到系统中，时常出现数据缺失的情况，这最终导致了分析结果不准确，以及不能及时诊断或预测设备故障的问题。此外，所有的传感器均与故障诊断系统连接，需要占用极大的IT资源，实施和维护成本较高。

因此，如何保证诊断的及时性和准确性，节约IT资源，降低成本，成为了本领域技术人员急需解决的问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明实际解决的问题包括：如何保证诊断的及时性和准确性，节约IT资源，降低成本。

本发明采用了如下的技术方案：

一种基于边缘计算模型的旋转设备故障诊断方法，包括：

S1、边缘设备采集目标旋转设备的运行数据，所述边缘设备包括多种传感元件、信号采集电路、模数转换电路、计算单元及通信单元；

S2、边缘设备基于运行数据对目标旋转设备进行故障诊断；

S3、边缘设备将故障诊断结果发送至用户端设备。

优选地，所述运行数据包括三轴振动位移信息、三轴振动加速度信息、噪声信息及温度信息中的任意一种或多种。

优选地，所述基于边缘计算模型的旋转设备故障诊断方法还包括边缘设备将运行数据发送至用户端设备。

优选地，所述基于边缘计算模型的旋转设备故障诊断方法还包括当目标旋转设备未工作时，边缘设备将运行数据和/或故障诊断结果发送至故障诊断系统。

优选地，步骤S1包括：

S101、用户端向边缘设备发送采样设置参数，采样设置参数包括采集频率及采集数据种类；

S102、边缘设备基于所述采样设置参数采集目标旋转设备的运行数据。

优选地，步骤S3包括：

S301、用户端向边缘设备发送旋转设备运行阈值，旋转设备运行阈值包括三轴振动位移阈值、三轴振动加速度阈值、噪声阈值及温度阈值中的任意一项或多项；

S302、边缘设备将采集的运行数据与旋转设备运行阈值进行比较，若运行数据超出旋转设备运行阈值，则诊断目标旋转设备发生故障。

优选地，步骤S3包括：

S311、边缘设备从采集的运行数据中提取故障诊断特征；