[发明专利]一种基于人工智能的设备状态预警装置及其预警方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的设备状态预警装置，其特征在于：包括机体（1）和冷却风机（8）；机体（1）：前侧分别安装有显示屏（2）、声光报警器（3）和触摸显示屏（4），显示屏（2）和声光报警器（3）呈平行阵列设置，且显示屏（2）与声光报警器（3）之间一一对应，所述机体（1）的顶部分别安装有网络交换机（5）和5G基站（6），所述机体（1）的内侧从上到下依次设有冷却室（16）、散热室（20）和电子冷却液储放室（14），冷却室（16）的内侧安装有服务器（15），所述冷却室（16）通过换热管（17）与电子冷却液储放室（14）内部连通，电子冷却液储放室（14）通过冷却液输送单元（7）与冷却室（16）内部连通，且换热管（17）分布在散热室（20）的内侧，所述机体（1）上对应冷却室（16）的位置安装有观察窗（11）；冷却风机（8）：安装在散热室（20）的侧面；其中，还包括温度传感器（12），所述温度传感器（12）安装在机体（1）上且探测端分布在冷却室（16）的内侧，所述服务器（15）通过外部控制开关电性连接外部电源，服务器（15）分别与温度传感器（12）、冷却风机（8）、显示屏（2）、声光报警器（3）和触摸显示屏（4）、网络交换机（5）和5G基站（6）电性连接； 还包括螺旋通道（18），所述螺旋通道（18）分布在换热管（17）的内侧；还包括散热翅片（19），所述散热翅片（19）为环状结构且均匀分布在换热管（17）的外侧；还包括挡尘网（13），所述挡尘网（13）固定在散热室（20）的侧面且对应冷却风机（8）进行分布；所述冷却液输送单元（7）包括循环泵（71）和输送管（72），输送管（72）的端部对应与电子冷却液储放室（14）和冷却室（16）内部连通，所述循环泵（71）安装在电子冷却液储放室（14）的内侧且出口与输送管（72）连通，所述循环泵（71）电性连接服务器（15）；

还包括换液管（9），所述换液管（9）连通固定在电子冷却液储放室（14）的侧面，换液管（9）上装配有开关阀（10）。

2.一种根据权利要求1所述的基于人工智能的设备状态预警装置的预警方法，其特征在于：包括以下步骤： 1）统计数据：巡检机器人采集到的信息通过5G通讯模块传递给5G基站（6），5G基站（6）对信息接收后传递给网络交换机（5），网络交换机（5）对信息处理后输送给服务器（15）；2）建立数据库：服务器（15）对信息进行整合、归类和分析，然后将信息建立成数据库； 3）对数据进行提取并统计分析：服务器（15）对数据进行多维度对比分析，并进行统计； 4）建立风险预警模型：服务器（15）根据统计的数据建立风险预警模型，通过对设备状态的趋势预判，对设备隐患进行预警； 5）生产巡检报告：根据风险预警模型信息生产巡检报告，巡检报告用于指导巡检作业。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的设备状态预警装置的预警方法，其特征在于：在步骤1）中，所述巡检机器人采集到的信息包括历史巡检的可见光、红外大数据、设备投产年限、品牌以及地理区域、设备投运时间、厂家品牌、气候环境和电力负荷多种因素。

4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的设备状态预警装置的预警方法，其特征在于：在步骤2）和步骤3）中，分析方法为模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法、云端异构分析法或边云协同法中的一种或几种。

5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的设备状态预警装置的预警方法，其特征在于：在步骤4）中，所述风险预警模型的预测过程为：根据设备投运时间、厂家品牌、气候环境、电力负荷等多种因素，对可能发生异常的设备和位置进行预测，对温度异常常发区域和发生异常的设备部件发生进行历史的统计分析，从而形成风险预测。