一种预测性维护方法及系统与流程

1.本发明涉及设备维护技术领域，尤其涉及一种预测性维护方法及系统。


背景技术：

2.企业不可避免会出现非计划性停机的情况，从而造成生产损失和材料浪费，而非计划性停机一般是设备出现故障导致的，因此如何对工业设备进行维护至关重要。
3.维护计划方法随着生产和制造技术的发展而不断发展，从纠正性维护，定期预防性维护，到基于设备状态的预测性维护。基于状态的预维护的主要思路是确定是否应在当前设备健康状态下进行预测性维护操作，并且通过预测维护时间，提前调整生产计划，从而控制维护造成的生产中断。
4.目前，在现有技术中，在进行预测性维护时，往往由于预测结果不准确，依然会出现非计划性停机的情况，导致预测维护效果不理想。


技术实现要素：

5.为此，本发明提供一种预测性维护方法及系统，用以克服现有技术中由于预测结果准确度低导致的预测性维护不稳定的问题。
6.为实现上述目的，一方面，本发明提供一种预测性维护方法，包括，步骤s1，采集模块实时采集设备的运行信息、历史故障信息和环境信息；步骤s2，处理模块对采集获取的运行信息、历史故障信息和环境信息进行数据分析，并生成故障预测结果；步骤s3，输出模块根据所述故障预测结果生成预测维护时间；所述步骤s2中，所述处理模块在进行数据分析时，所述处理模块根据采集获取的运行信息计算故障预测第一参数f，并根据故障预测第一参数f对设备的运行状态进行第一次故障预测，在计算故障预测第一参数f时，所述处理模块根据获取的设备的运行时间ta对故障预测第一参数f进行调节；所述处理模块在根据第一次故障预测结果对设备进行第二次故障预测时，所述处理模块根据获取的设备的历史故障信息计算故障预测第二参数g，并根据故障预测第二参数g对设备的运行状态进行第二次故障预测，在计算故障预测第二参数g时，所述处理模块根据获取的设备已故障次数b对故障预测第二参数g进行修正；所述处理模块在根据第二次故障预测结果对设备进行第三次故障预测时，所述处理模块根据获取的设备的环境信息计算故障预测第三参数h，并根据故障预测第三参数h对设备的运行状态进行第三次故障预测，在计算故障预测第三参数h时，所述处理模块根据获取的设备所处环境的空气湿度k对故障预测第三参数h进行补偿；所述处理模块在对设备的运行状态故障预测完成后，所述输出模块根据预测得到的设备运行的危险状态或正常状态生成不同的预测维护时间。
7.进一步地，所述处理模块在进行第一次故障预测时，所述处理模块根据采集获取
的设备运行数量a和设备平均温度ta计算故障预测第一参数f，设定f=ta/t0
×
a，t0为预设设备标准温度，所述处理模块将计算获取的故障预测第一参数f与各预设故障预测第一参数进行比对，并根据比对结果对设备的运行状态进行第一次故障预测，其中，当f＜f1时，所述处理模块判定设备运行正常；当f1≤f≤f2时，所述处理模块对设备的运行状态进行第二次故障预测；当f＞f2时，所述处理模块判定设备处于高度危险状态；其中，f1为第一预设故障预测第一参数，f2为第二预设故障预测第一参数，f1＜f2。
8.进一步地，所述处理模块在计算所述故障预测第一参数f时，所述处理模块将获取的设备的运行时间ta与预设设备运行时间ta0进行比对，并根据比对结果对故障预测第一参数f进行调节，其中，当所述处理模块选取第i参数调节系数bi对f进行调节时，设定i=1,2，调节后的故障预测第一参数为f’，设定f’=f
×
bi，其中，当ta≤ta0时，所述处理模块选取第一参数调节系数b1对f进行调节，b1为预设值，1＜b1＜1.3；当ta＞ta0时，所述处理模块选取第二参数调节系数b2对f进行调节，设定b2=b1
×
[1 （ta
‑
ta0）/ta0]。
[0009]
进一步地，所述处理模块在对设备进行第二次故障预测时，所述处理模块中设置有故障预测第二参数g，设定g=f
’×
ta/tb，tb为获取的故障间隔平均时长，所述处理模块将计算得到的故障预测第二参数g与各预设故障预测第二参数进行比对，并根据比对结果对设备的运行状态进行第二次故障预测，其中，当g＜g1时，所述处理模块判定设备运行正常；当g1≤g≤g2时，所述处理模块对设备的运行状态进行第三次故障预测；当g＞g2时，所述处理模块判定设备处于中度危险状态；其中，g1为第一预设故障预测第二参数，g2为第二预设故障预测第二参数，g1＜g2。
[0010]
进一步地，所述处理模块在计算所述故障预测第二参数g时，所述处理模块将获取的设备已故障次数b与预设已故障次数b0进行比对，并根据比对结果对故障预测第二参数g进行修正，其中，当所述处理模块选取第i参数修正系数ci对g进行修正时，设定i=1,2，修正后的故障预测第二参数为g’，设定g’=g
×
ci，其中，当b≤b0时，所述处理模块选取第一参数修正系数c1对g进行修正，c1为预设值，1＜c1＜1.5；当b＞b0时，所述处理模块选取第二参数修正系数c2对g进行修正，设定c2=c1
×
[1 （b
‑
b0）/b0]。
[0011]
进一步地，所述处理模块在对设备进行第三次故障预测时，所述处理模块中设置有故障预测第三参数h，设定h=g
’×
tb/t0，tb为获取的环境温度，所述处理模块将计算得到的故障预测第三参数h与预设故障预测第三参数h0进行比对，并根据比对结果对设备的运行状态进行第三次故障预测，其中，
当h≤h0时，所述处理模块判定设备运行正常；当h＞h0时，所述处理模块判定设备处于低度危险状态。
[0012]
进一步地，所述处理模块在计算所述故障预测第三参数h时，所述处理模块将获取的设备所处环境的空气湿度k与预设空气湿度k0进行比对，并根据比对结果对故障预测第三参数h进行补偿，其中，当所述处理模块选取第i参数补偿系数di对h进行补偿时，设定i=1,2，补偿后的故障预测第三参数为h’，设定h’=h
×
di，其中，当k≤k0时，所述处理模块选取第一参数补偿系数d1对h进行补偿，d1为预设值，1＜d1＜1.2；当k＞k0时，所述处理模块选取第二参数补偿系数d2对h进行补偿，设定d2=d1
×
[1 （k
‑
k0）/k0]。
[0013]
进一步地，所述处理模块在对设备的运行状态故障预测完成后，所述输出模块根据预测得到的设备运行的危险状态生成对应的预测维护时间，其中，当设备处于高度危险状态时，所述输出模块将预测维护时间设置为t1；当设备处于中度危险状态时，所述输出模块将预测维护时间设置为t2；当设备处于低度危险状态时，所述输出模块将预测维护时间设置为t3；其中，t1为第一预设维护时间，t2为第二预设维护时间，t3为第三预设维护时间，t1＜t2＜t3；所述输出模块提示在维护时间ti内对设备进行维护，设定i=1,2,3。
[0014]
进一步地，所述处理模块判定设备运行正常时，所述输出模块将预测维护时间设置为tk，设定tk=tb
‑
ta，并提示在维护时间tk内对设备进行维护。
[0015]
另一方面，本发明还提供一种预测性维护系统，包括，采集模块，用以实时采集设备的运行信息、历史故障信息和环境信息，其与处理模块连接；所述处理模块，用以对采集获取的运行信息、历史故障信息和环境信息进行数据分析，并生成故障预测结果，其与输出模块连接；所述输出模块，用以根据所述故障预测结果生成预测维护时间，并对预测维护时间进行提示。
[0016]
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明所述处理模块根据采集获取的运行信息计算故障预测第一参数f，通过计算故障预测第一参数f并以此对设备运行状态进行故障预测，可有效保证故障预测结果的准确度，在对故障预测第一参数计算时将设备运行数量a和设备平均温度ta考虑在内，可有效反应设备的运行状态，从而进一步保证故障预测结果的准确度，同时，通过根据获取的设备的运行时间ta对故障预测第一参数f进行调节，进一步保证了故障预测第一参数f计算的准确度，从而进一步保证故障预测结果的准确度；在进行第二次故障预测时，所述处理模块根据获取的设备的历史故障信息计算故障预测第二参数g，通过根据获取的历史故障间隔平均时长tb计算故障预测第二参数g，可有效提高故障预测第二参数g的可靠性，从而可进一步提高第二次故障预测结果的准确度，进而提高预测性维护的稳定性和可靠性，同时，所述处理模块通过获取的设备已故障次数b对故障预测第二参数g进行修正，可进一步保证故障预测第二参数g计算的准确度，从而可进一
步提高第二次故障预测结果的准确度；在进行第三次故障预测时，所述处理模块根据获取的设备的环境信息计算故障预测第三参数h，通过根据环境温度计算故障预测第三参数h，将设备的运行环境信息考虑在内，可有效保证故障预测第三参数h的可靠性，从而可进一步提高第三次故障预测结果的准确度，进而提高预测性维护的稳定性和可靠性，同时，所述处理模块通过获取的设备所处环境的空气湿度k对故障预测第三参数h进行补偿，可进一步保证故障预测第三参数h计算的准确度，从而可进一步提高第三次故障预测结果的准确度；三次故障预测包含了设备的运行信息、历史故障信息和环境信息，将影响故障预测的信息均包含在内，可有效保证三次故障预测的准确度，进而提高预测性维护的稳定性和可靠性，所述处理模块根据预测得到的设备运行的危险状态或正常状态生成不同的预测维护时间，通过不同预测结果设置不同预测维护时间，可有效保证预测维护时间的准确度，从而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0017]
尤其，所述处理模块通过将计算获取的故障预测第一参数f与各预设故障预测第一参数进行比对对设备的运行状态进行第一次故障预测，可有效保证第一次故障预测结果的准确度，从而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0018]
尤其，所述处理模块通过将获取的设备的运行时间ta与预设设备运行时间ta0进行比对对故障预测第一参数f进行调节，可进一步保证故障预测第一参数f计算的准确度，从而保证第一次故障预测结果的准确度，进而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0019]
尤其，所述处理模块通过将计算得到的故障预测第二参数g与各预设故障预测第二参数进行比对对设备的运行状态进行第二次故障预测，可有效保证第二次故障预测结果的准确度，从而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0020]
尤其，所述处理模块通过将获取的设备已故障次数b与预设已故障次数b0进行比对对故障预测第二参数g进行修正，可进一步保证故障预测第二参数f计算的准确度，从而保证第二次故障预测结果的准确度，进而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0021]
尤其，所述处理模块通过将计算得到的故障预测第三参数h与预设故障预测第三参数h0进行比对对设备的运行状态进行第三次故障预测，可有效保证第三次故障预测结果的准确度，从而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0022]
尤其，所述处理模块通过将获取的设备所处环境的空气湿度k与预设空气湿度k0进行比对对故障预测第三参数h进行补偿，可进一步保证故障预测第三参数f计算的准确度，从而保证第三次故障预测结果的准确度，进而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0023]
尤其，所述输出模块根据预测得到的设备运行的危险状态生成对应的预测维护时间，通过不同状态生成不同预测维护时间，可有效保证预测维护时间的准确度，从而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
附图说明
[0024]
图1为本实施例预测性维护方法的流程示意图；图2为本实施例预测性维护系统的结构框架图。
具体实施方式
[0025]
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描
述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0026]
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
[0027]
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0028]
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0029]
请参阅图1所示，其为本实施例预测性维护方法的流程示意图，包括，步骤s1，采集模块实时采集设备的运行信息、历史故障信息和环境信息；所述运行信息包括但不限于设备的运行时间、设备运行数量和设备平均温度；所述历史故障信息包括但不限于故障间隔平均时长和已故障次数；所述环境信息包括但不限于环境温度和空气湿度；步骤s2，处理模块对采集获取的运行信息、历史故障信息和环境信息进行数据分析，并生成故障预测结果；步骤s3，输出模块根据所述故障预测结果生成预测维护时间。
[0030]
请参阅图2所示，其为本实施例预测性维护系统的结构框架图，包括，采集模块，用以实时采集设备的运行信息、历史故障信息和环境信息，其与处理模块连接；所述处理模块，用以对采集获取的运行信息、历史故障信息和环境信息进行数据分析，并生成故障预测结果，其与输出模块连接；所述输出模块，用以根据所述故障预测结果生成预测维护时间，并对预测维护时间进行提示。
[0031]
具体而言，所述步骤s2中，所述处理模块在进行数据分析时，所述处理模块根据采集获取的运行信息对设备的运行状态进行第一次故障预测，所述处理模块根据采集获取的设备运行数量a和设备平均温度ta计算故障预测第一参数f，设定f=ta/t0
×
a，t0为预设设备标准温度，所述处理模块将实时获取的故障预测第一参数f与各预设故障预测第一参数进行比对，并根据比对结果对设备的运行状态进行第一次故障预测，其中，当f＜f1时，所述处理模块判定设备运行正常；当f1≤f≤f2时，所述处理模块对设备的运行状态进行第二次故障预测；当f＞f2时，所述处理模块判定设备处于高度危险状态；其中，f1为第一预设故障预测第一参数，f2为第二预设故障预测第一参数，f1＜f2。
[0032]
具体而言，本实施例所述处理模块通过将计算获取的故障预测第一参数f与各预设故障预测第一参数进行比对对设备的运行状态进行第一次故障预测，可有效保证第一次
故障预测结果的准确度，从而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0033]
具体而言，所述处理模块在计算所述故障预测第一参数f时，所述处理模块将获取的设备的运行时间ta与预设设备运行时间ta0进行比对，并根据比对结果对故障预测第一参数f进行调节，其中，当所述处理模块选取第i参数调节系数bi对f进行调节时，设定i=1,2，调节后的故障预测第一参数为f’，设定f’=f
×
bi，其中，当ta≤ta0时，所述处理模块选取第一参数调节系数b1对f进行调节，b1为预设值，1＜b1＜1.3；当ta＞ta0时，所述处理模块选取第二参数调节系数b2对f进行调节，设定b2=b1
×
[1 （ta
‑
ta0）/ta0]。
[0034]
具体而言，所述处理模块在对设备进行第二次故障预测时，所述处理模块根据获取的设备的历史故障信息对设备的运行状态进行第二次故障预测，所述处理模块中设置有故障预测第二参数g，设定g=f
’×
ta/tb，tb为获取的故障间隔平均时长，所述处理模块将计算得到的故障预测第二参数g与各预设故障预测第二参数进行比对，并根据比对结果对设备的运行状态进行第二次故障预测，其中，当g＜g1时，所述处理模块判定设备运行正常；当g1≤g≤g2时，所述处理模块对设备的运行状态进行第三次故障预测；当g＞g2时，所述处理模块判定设备处于中度危险状态；其中，g1为第一预设故障预测第二参数，g2为第二预设故障预测第二参数，g1＜g2。
[0035]
具体而言，本实施例所述处理模块通过将计算得到的故障预测第二参数g与各预设故障预测第二参数进行比对对设备的运行状态进行第二次故障预测，可有效保证第二次故障预测结果的准确度，从而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0036]
具体而言，所述处理模块在计算所述故障预测第二参数g时，所述处理模块将获取的设备已故障次数b与预设已故障次数b0进行比对，并根据比对结果对故障预测第二参数g进行修正，其中，当所述处理模块选取第i参数修正系数ci对g进行修正时，设定i=1,2，修正后的故障预测第二参数为g’，设定g’=g
×
ci，其中，当b≤b0时，所述处理模块选取第一参数修正系数c1对g进行修正，c1为预设值，1＜c1＜1.5；当b＞b0时，所述处理模块选取第二参数修正系数c2对g进行修正，设定c2=c1
×
[1 （b
‑
b0）/b0]。
[0037]
具体而言，所述处理模块在对设备进行第三次故障预测时，所述处理模块根据获取的设备的环境信息对设备的运行状态进行第三次故障预测，所述处理模块中设置有故障预测第三参数h，设定h=g
’×
tb/t0，tb为获取的环境温度，所述处理模块将计算得到的故障预测第三参数h与预设故障预测第三参数h0进行比对，并根据比对结果对设备的运行状态进行第三次故障预测，其中，当h≤h0时，所述处理模块判定设备运行正常；当h＞h0时，所述处理模块判定设备处于低度危险状态。
[0038]
具体而言，本实施例所述处理模块通过将计算得到的故障预测第三参数h与预设故障预测第三参数h0进行比对对设备的运行状态进行第三次故障预测，可有效保证第三次故障预测结果的准确度，从而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0039]
具体而言，所述处理模块在计算所述故障预测第三参数h时，所述处理模块将获取的设备所处环境的空气湿度k与预设空气湿度k0进行比对，并根据比对结果对故障预测第三参数h进行补偿，其中，当所述处理模块选取第i参数补偿系数di对h进行补偿时，设定i=1,2，补偿后的故障预测第三参数为h’，设定h’=h
×
di，其中，当k≤k0时，所述处理模块选取第一参数补偿系数d1对h进行补偿，d1为预设值，1＜d1＜1.2；当k＞k0时，所述处理模块选取第二参数补偿系数d2对h进行补偿，设定d2=d1
×
[1 （k
‑
k0）/k0]。
[0040]
具体而言，所述处理模块在对设备的运行状态故障预测完成后，所述输出模块根据预测得到的设备运行的危险状态生成对应的预测维护时间，其中，当设备处于高度危险状态时，所述输出模块将预测维护时间设置为t1；当设备处于中度危险状态时，所述输出模块将预测维护时间设置为t2；当设备处于低度危险状态时，所述输出模块将预测维护时间设置为t3；其中，t1为第一预设维护时间，t2为第二预设维护时间，t3为第三预设维护时间，t1＜t2＜t3；所述输出模块提示在维护时间ti内对设备进行维护，设定i=1,2,3。
[0041]
具体而言，本实施例所述输出模块根据预测得到的设备运行的危险状态生成对应的预测维护时间，通过不同状态生成不同预测维护时间，可有效保证预测维护时间的准确度，从而提高预测性维护的稳定性和可靠性。
[0042]
具体而言，所述处理模块判定设备运行正常时，所述输出模块将预测维护时间设置为tk，设定tk=tb
‑
ta，并提示在维护时间tk内对设备进行维护。
[0043]
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。