[发明专利]基于物联网控制器的智能工业数据管理系统

权利要求书

1.基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，包括工业管理平台，其特征在于，所述工业管理平台通信连接有设备监控模块、异常分析模块、故障分析模块以及存储模块；

所述设备监控模块用于对工业生产设备的运行状态进行监控与分析，将工业生产设备标记为监控对象，获取监控对象的振动数据、噪声数据以及温度数据并进行数值计算得到监控对象的工作系数，通过工作系数的数值大小将监控对象标记为正常对象或异常对象，设备监控模块将异常对象发送至异常分析模块；

所述异常分析模块接收到异常对象后对异常对象进行异常分析并得到异常对象的异常比与浮动系数，通过异常比与浮动系数的数值大小判定异常对象为偶发性异常或习惯性异常；

故障分析模块用于对习惯性异常的异常对象的异常原因进行分析。

2.根据权利要求1所述的基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，其特征在于，监控对象的振动数据为监控对象工作时所产生的振动频率值；监控对象的噪声数据为监控对象工作时产生的噪声分贝值；监控对象的温度数据为监控对象内部空气的温度值。

3.根据权利要求1所述的基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，其特征在于，将监控对象标记为正常对象或异常对象的具体过程包括：通过存储模块获取到工作阈值，将监控对象的工作系数与工作阈值进行比较：

若工作系数小于工作阈值，则判定监控对象的工作状态满足要求，将对应的监控对象标记为正常对象；

若工作系数大于等于工作阈值，则判定监控对象的工作状态不满足要求，将对应的监控对象标记为异常对象。

4.根据权利要求1所述的基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，其特征在于，异常比与浮动系数的获取过程包括：将异常对象在L1天内的工作时长标记为分析时长，将分析时长分割为若干个分析时段，将分析时段内工作系数的最大值标记为分析时段的工作表现值，将工作表现值不小于工作阈值的分析时段标记为异常时段，将异常时段的数量与分析时段的数量的比值标记为异常比，将分析时段的工作系数建立工作集合，对工作集合进行方差计算得到异常对象的浮动系数。

5.根据权利要求1所述的基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，其特征在于，判定异常对象为偶发性异常或习惯性异常的具体过程包括：通过存储模块获取到异常阈值与浮动阈值，将异常对象的异常比、浮动系数分别与异常阈值、浮动阈值进行比较：若异常比小于等于异常阈值且浮动系数小于等于浮动阈值，则判定异常对象为偶发性异常，异常分析模块向工业管理平台发送异常处理信号；否则，判定异常对象为习惯性异常，异常分析模块向工业管理平台发送检修信号，异常分析模块接收到检修信号后将检修信号发送至故障分析模块。

6.根据权利要求1所述的基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，其特征在于，故障分析模块对习惯性异常的异常对象的异常原因进行分析的具体过程包括：获取异常对象的环温数据、环湿数据以及环尘数据；通过对异常对象的环温数据、环湿数据以及环尘数据进行数值计算得到异常对象的环境系数；通过存储模块获取到环境阈，将环境系数与环境阈值进行比较：若环境系数大于等于环境阈值，则判定异常对象习惯性异常的原因与环境有关，故障分析模块向工业管理平台发送环境调节信号，工业管理平台接收到环境调节信号后将环境调节信号发送至管理人员的手机终端；若环境系数小于环境阈值，则判定异常对象习惯性异常的原因与环境无关，对异常对象进行深度检测。

7.根据权利要求6所述的基于物联网控制器的智能工业数据管理系统，其特征在于，异常对象的环温数据的获取过程包括：获取异常对象外部空气的温度值与适宜温度范围，将适宜温度范围的最大值与最小值的平均值标记为温度标准值，将异常对象外部空气的温度值与温度标准值的差值的绝对值标记为异常对象的环温数据；

异常对象的环湿数据的获取过程包括：获取异常对象外部空气的湿度值与适宜湿度范围，将适宜湿度范围的最大值与最小值的平均值标记为湿度标准值，将空气湿度值与湿度标准值的差值的绝对值标记为环湿数据；

异常对象的环尘数据的获取过程包括：获取异常对象外部空气的灰尘浓度值并标记为异常对象的环尘数据。