基于大数据的工业制造设备故障诊断方法、装置及电子设备与流程

技术特征：
1.一种基于大数据的工业制造设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取工业制造设备运行过程中的第一运行工况信息和第二运行工况信息，所述第一运行工况信息和所述第二运行工况信息为所述工业制造设备在运行过程中预设时间段对应的运行工况信息；获取所述第一运行工况信息和所述第二运行工况信息的运行噪音信息，所述运行噪音信息表征所述第一运行工况信息和所述第二运行工况信息之间对应设备运行速率之间的运行噪音解析结果；将所述运行噪音信息转换为目标运行故障事件，所述目标运行故障事件包括多个故障发生原因；根据所述目标运行故障事件中所述故障发生原因的信号指示信息，确定在所述第一运行工况信息至所述第二运行工况信息之间的运行时段内，所述工业制造设备运行时的运行故障数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一运行工况信息和所述第二运行工况信息的运行噪音信息，包括：确定所述第一运行工况信息对应的第一运行音频信号信息，以及所述第二运行工况信息对应的第二运行音频信号信息；将所述第一运行音频信号信息和所述第二运行音频信号信息相比对，得到所述运行噪音信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述运行噪音信息转换为目标运行故障事件，包括：获取所述运行噪音信息对应的噪音源位置信息中的噪音波动信息；将噪音波动信息转换为信号指示信息，得到所述目标运行故障事件，所述目标运行故障事件以信号指示信息矩阵的形式表达。4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标运行故障事件中所述故障发生原因的信号指示信息，确定在所述第一运行工况信息至所述第二运行工况信息之间的运行时段内，所述工业制造设备运行时的运行故障数据，包括：从所述目标运行故障事件中确定所述故障发生原因的最大信号指示耗时；响应于所述最大信号指示耗时匹配信号指示信息要求，确定所述第一运行工况信息至所述第二运行工况信息之间的运行时段内，所述工业制造设备运行时运行故障数据。5.一种基于大数据的工业制造设备故障诊断装置，其特征在于，所述装置包括：运行工况信息获取模块，用于获取工业制造设备运行过程中的第一运行工况信息和第二运行工况信息，所述第一运行工况信息和所述第二运行工况信息为所述工业制造设备在运行过程中预设时间段对应的运行工况信息；运行噪音信息确定模块，用于获取所述第一运行工况信息和所述第二运行工况信息的运行噪音信息，所述运行噪音信息表征所述第一运行工况信息和所述第二运行工况信息之间对应故障发生原因之间的运行噪音解析结果；运行故障事件确定模块，用于将所述运行噪音信息转换为目标运行故障事件，所述目标运行故障事件包括多个故障发生原因；运行故障数据采集模块，用于根据所述目标运行故障事件中所述故障发生原因的信号指示信息，确定在所述第一运行工况信息至所述第二运行工况信息之间的运行时段内，所述工业制造设备运行时的运行故障数据。6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器在运行时实现权利要求1
‑
4任
一项所述的方法。

技术总结
本发明提供的基于大数据的工业制造设备故障诊断方法、装置及电子设备，获取工业制造设备运行过程中的第一运行工况信息和第二运行工况信息，获取所述第一运行工况信息和所述第二运行工况信息的运行噪音信息，将所述运行噪音信息转换为目标运行故障事件，根据所述目标运行故障事件中所述故障发生原因的信号指示信息，确定在所述第一运行工况信息至所述第二运行工况信息之间的运行时段内，所述工业制造设备运行时的运行故障数据。如此，能够确保诊断结果的准确性。诊断结果的准确性。诊断结果的准确性。


技术研发人员：陈岭 徐高扬
受保护的技术使用者：太仓美克斯机械设备有限公司
技术研发日：2021.08.13
技术公布日：2021/10/29