[发明专利]一种基于云边协同的工业设备预测性维护方法有效
| 申请号： | 201911230761.5 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN110719210B | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 袁硕;闫实;孙耀华;彭木根 | 申请（专利权）人： | 赣江新区智慧物联研究院有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06Q10/04;G06Q10/00 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 王欢 |
| 地址： | 330013 江西省南昌市赣江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及云计算和边缘计算技术领域，其目的在于提供一种基于云边协同的工业设备预测性维护方法。本发明公开了一种基于云边协同的工业设备预测性维护方法，包括以下步骤：S1：异构感知设备采集工业设备的设备状态数据，并将其发送至边缘计算平台；S2：边缘计算平台的边缘数据管理模块根据异构感知设备上传的数据获得目标设备预测任务所需的特征数据；预测服务编排器的配置重载模块获取云计算平台的设备状态预测模型配置和边缘模型训练模块所训练的设备状态预测模型配置，由模型运行模块载入目标设备的最新设备状态预测模型，并输入提取后的特征数据；根据模型运行模块的输出数据判断目标设备是否具有故障风险，若是，则进入下一步，若否，则返回步骤S1；S3：边缘计算平台的触发器管理模块根据预先设定的触发器通知指定负责人故障预警信息。本发明可实现精确高效的工业设备预测性维护。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协同 工业 设备 预测 维护 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于云边协同的工业设备预测性维护方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：异构感知设备采集工业设备的设备状态数据，并将其发送至边缘计算平台；/nS2：边缘计算平台的边缘数据管理模块根据异构感知设备上传的数据获得目标设备预测任务所需的特征数据；预测服务编排器的配置重载模块获取云计算平台的设备状态预测模型配置和边缘模型训练模块所训练的设备状态预测模型配置，由模型运行模块载入目标设备的最新设备状态预测模型，并输入提取后的特征数据；根据模型运行模块的输出数据判断目标设备是否具有故障风险，若是，则进入下一步，若否，则返回步骤S1；/nS3：边缘计算平台的触发器管理模块根据预先设定的触发器通知指定负责人故障预警信息。/n
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