[发明专利]一种基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，包括以下步骤：

S1：选择需要监测的具体数据采集设备，选择该设备的其中一个关注参数，并对该设备设定监测时长，作为进行采集监测的时间周期；

S2：在设定的监测时长，对设备的关注参数进行数据采集；

S3：设定数据采集的采集规则和频率，形成采集点和时间线的监测曲线；

S4：存储监测曲线的数据，分析数据中关注参数的最大值和最小值；

S5：根据数据形成2直1曲的三条连接线，分别是最大上限线、最低下限线和设备状态平滑曲线；

S6：结合对设备的参数值定义的正常参数区间和告警参数区间，即告警阈值进行比对，形成两个数据策略区间；

S7：对存在引发告警的数据策略区间的设备，判断是否故障；

S8：对于存在故障的设备，进行处理。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S1中，所述监测时长是指进行采集监测的多个时间周期的综合，所述时间周期以小时、天、月为单位。

3.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S1中，所述关注参数包括功耗、电压、电流、温度、湿度、精确度、使用寿命。

4.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S3中，所述采集规则是对选择的设备及其关注参数、定义的监测的时间周期，设定采集点，定义采集数据的方式；所述频率是指在单个时间周期内的采集次数。

5.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S4中，将存储的监测曲线的数据作为基线，结合散点图生成记录并更新记录的最大值和最小值，作为在监测时间周期内的最极限值进行存储和分析。

6.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S5中，所述设备状态平滑曲线，是将检测时间段内的设备状态点进行连接，形成若干条同一时间段的曲线，进行平均法平滑分析，即同一时间点数据的总和/数据量生成平均数值。

7.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S5中，最大上限线是选取监测周期内最大值，最低下限线是选取监测周期内最小值。

8.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S6中，第一个数据策略区间是正常的设备数据区间，第二个数据策略区间是能够引发告警的设备数据区间，该区间内的设备参数需要处理。

9.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术实现设备故障预警的方法，其特征在于：步骤S7中，判断是否故障能够通过人工进行判断。