恭喜靖江新华港务有限公司罗用获国家专利权
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龙图腾网恭喜靖江新华港务有限公司申请的专利一种基于物联网的电气设备数据监测分析系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118734174B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411117593.X,技术领域涉及:G06F18/241;该发明授权一种基于物联网的电气设备数据监测分析系统及方法是由罗用;赵利;顾永兴设计研发完成,并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物联网的电气设备数据监测分析系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于物联网的电气设备数据监测分析系统及方法,涉及设备监测检修技术领域,包括电气设备监测模块、历史运行数据采集模块、设备检修管理模块和检修时间规划模块,通过电气设备监测模块对电气设备进行实时监测;通过历史运行数据采集模块采集电气设备历史运行数据和故障数据;通过设备检修管理模块对电气设备做分类处理,为经处理后的不同类别电气设备选取检修方式;通过检修时间规划模块调取出并对部分类别电气设备的历史故障数据进行选择性补全处理,分析经补全处理后的数据,为选取目标检修方式的电气设备规划设备检修时间,针对设备状态规划不同的检修方式,有效避免了电气设备检修过剩的问题。
本发明授权一种基于物联网的电气设备数据监测分析系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种基于物联网的电气设备数据监测分析方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:对电气设备进行实时监测;S2:采集电气设备历史运行数据和故障数据;S3:对电气设备做分类处理,为经处理后的不同类别电气设备选取检修方式;S4:调取出并对部分类别电气设备的历史故障数据进行选择性补全处理;S5:分析经补全处理后的数据,为选取目标检修方式的电气设备规划设备检修时间;在S1中:实时监测电气设备的运行状态,在监测到电气设备出现运行故障时发送预警信号至监测终端;在S2中:采集到不同电气设备的已运行时间集合为{t1,t2,...ti,...tc},对应电气设备以往出现故障的次数集合为{B1,B2,...Bi,...Bc},c表示电气设备数量,采集所有电气设备以往出现故障的时间数据;在S3中:根据公式Xi=1[ti∑ci=1ti]+1[Bi∑ci=1Bi]分析随机一个电气设备的状态指数Xi,得到所有电气设备的状态指数集合为X={X1,X2,...Xi,...Xc},i表示第i个电气设备,比较所有电气设备的状态指数,将所有电气设备的状态指数按从大到小的顺序进行排列,将排列后的电气设备随机分为三类,得到随机一种分类方式得到的分类结果为:三类电气设备的状态指数集合分别为D={D1,D2,...De}、R={R1,R2,...Rf}和F={F1,F2,...Fg},计算得到每个集合中状态指数的平均值为{A1,A2,A3},e、f、g分别表示随机一种分类方式得到的分类结果中第一、第二和第三类电气设备数量,A1表示集合D中电气设备状态指数的平均值,根据下列公式分析随机一种分类方式的优度度量值W:W=[∑3u=1Au-A1+A2+A3323]12;分析不同分类方式的优度度量值,比较优度度量值,选择优度度量值最高的分类方式作为最优的分类方式,得到按最优的分类方式进行分类后的三类电气设备,为三类电气设备选择以下检修方式:为第一类电气设备选择的检修方式为:不进行计划检修,实时监测第一类电气设备的运行状态,在第一类电气设备出现运行故障时对对应故障设备进行检修;为第二类和第三类电气设备选择的检修方式为:计划检修+故障检修方式:为第二类电气设备设置检修周期为H,按检修周期H定期对第二类电气设备进行计划检修;为第三类电气设备设置检修周期为L,HL,按检修周期L定期为第三类电气设备进行计划检修,并对两类设备进行实时监测,在监测到设备故障时对对应故障设备进行检修;在S4中:调取第二类或第三类中随机一类电气设备以往出现故障的时间数据,生成随机一类中所有电气设备的历史故障间隔时间数据集,统计对应类别中所有电气设备对应的数据集项数,若项数不相同:统计到项数最多的数据集的项数为n,获取到除项数为n的数据集外剩余的随机一个数据集为{T1,T2,...Tm},m+1表示随机一类中随机一个电气设备以往出现故障的次数,Tm表示随机一个电气设备第m+1次出现故障时间距第m次出现故障的时间间隔,n=m+2,根据公式Tm+1=δ*Tm+1-δ*Zm预测随机一个电气设备第m+2次出现故障时间距第m+1次出现故障的时间间隔Tm+1,在预测得到Tm+1之后,根据公式Tm+2=δ*Tm+1+1-δ*Zm+1预测随机一个电气设备第m+3次出现故障时间距第m+2次出现故障的时间间隔Tm+2,Zm表示随机一个电气设备第m+1次出现故障时间距第m次出现故障的时间间隔指数平滑值,根据Z1=δ*T1+1-δ*[T1+T2+T33]计算随机一个电气设备第2次出现故障时间距第1次出现故障的时间间隔指数平滑值Z1,根据Z2=δ*T1+1-δ*Z1计算随机一个电气设备第3次出现故障时间距第2次出现故障的时间间隔指数平滑值Z2,根据Z3=δ*T2+1-δ*Z2计算随机一个电气设备第4次出现故障时间距第3次出现故障的时间间隔指数平滑值Z3,以此类推得到Zm和Zm+1,0δ1,δ表示平滑系数,将Tm+1和Tm+2补入集合{T1,T2,...Tm}中,得到补全处理后的数据集为{T1,T2,...Tm,Tm+1,Tm+2},对除项数为n的数据集外剩余的所有数据集按相同方式进行补全处理;在S5中:得到经数据补全处理后第二类或第三类中任意一类的所有电气设备以往出现故障的间隔时间数据集,统计数据集中出现次数最多的时间间隔:若数据集中只有一项时间间隔出现的次数最多,则将该项时间间隔作为对应类别电气设备最佳的检修周期;若数据集中不止一项时间间隔出现的次数相等且次数为最大值,从数据集中筛选出出现的次数相等且次数为最大值的时间间隔集合为{U1,U2,...Ur},则将∑rj=1Ujr作为对应类别电气设备最佳的检修周期。
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