CN107389323A - 一种基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统及方法，包括制造商服务子系统、用户数据处理子系统、云端故障处理平台及用于检测振动筛的振动加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号的数据采集装置，用户数据处理子系统与数据采集装置、云端故障处理平台及制造商服务子系统相连接，该系统及方法能够基于云计算实现振动筛的远程故障诊断及维护。
Description
技术领域
本发明属于云计算、振动筛故障诊断领域，涉及一种基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统及方法。
背景技术
振动筛是利用振动的多孔工作面，将颗粒大小不同的混合物料按粒度进行分级的机械，它已广泛应用于矿山、冶金、电力、煤炭和建筑等行业企业。振动筛的工作状态是影响其工作质量和工作效率的重要因素，振动筛能否保持良好的工作状态并长时间可靠运行将直接关系到企业的正常生产和经济效益。然而振动筛通常在高温、高粉尘等恶劣工况条件下运行，高温、高粉尘的工作环境会对人的身体健康造成伤害，人很难长时间进入现场观察设备的运行情况，而一旦振动筛出现故障隐患，如不能及时保养与维修，会导致设备的停运和损坏，进而影响企业的生产进度并推高了企业的维修成本，严重时会引发安全事故，给企业造成人身和财产损失。随着自动化和计算机技术的发展，具有报警功能的振动筛在线监测装置正逐步取代人工定期巡检而成为振动筛工作状态监测的主要手段，目前，在线监测装置一般具有如下功能：实时监测和显示振动筛的工作参数，如电机电流、轴承温度、轴向加速度等，并在线计算各轴向的振动位移幅值、振动频率、振动相位和合成运行轨迹；分析判断振动筛工作参数是否处于正常状态，当有工作参数超限时给出报警提示，提醒技术人员及时保养和维修；记录并存储振动筛的监测数据，为故障分析提供数据回溯依据。
振动筛在线监测系统为故障诊断提供了数据支撑，但由于振动筛工作环境恶劣，承载条件各不相同，影响振动筛工作性能的因素众多，导致故障原因与征兆间的关系错综复杂，单靠使用者自身的力量来判断和解决设备运行中出现的问题，变得越来越困难。同时，由于生产需求的不同，同一用户可能存在多种类型的振动筛设备，种类繁多的振动筛设备必然带来使用中的故障诊断和设备维护问题。另外，从设备制造商角度看，实现远程故障诊断，实现对客户服务的快速响应也是体现产品品质和企业信誉的关键因素。世界经济一体化和企业全球化发展，企业的客户遍布世界的各个角落。客户的全球化一方面提高了企业的知名度，给企业带来巨大的市场和可观的利润，另一方面也给企业对客户的服务带来极大的挑战。特别是结构和功能复杂的大型机电设备的日益增多，其诊断维修的难度日益加大，客户对设备进行故障诊断与维护越来越离不开制造商包括设备主要零部件供应商的技术支持，当制造商和供应商的设备维修技术人员缺乏或技术领域跨越大、超出了单个技术人员或单一企业能力范围时，企业很难做好服务环节，最终将导致企业失去竞争能力，产品失去市场。
随着互联网技术的飞速发展，机电系统的故障诊断技术也正朝着智能化和网络化方向发展，尤其是新的网络计算模型——云计算的诞生为振动筛企业间的资源共享、信息与技术交流提供了快捷和自由的途径，也使建立一个基于互联网的开放性振动筛远程故障诊断平台成为可能。故障诊断涉及的理论和技术面广、数据量庞大，需要大量的科学计算和工作经验支持，云计算的发展将为故障诊断翻开崭新的一页。就目前故障诊断发展现状和需求而言，云计算有很多的切入点，如资源共享、分布式协同、网络环境下智能诊断方法的融合技术、故障诊断可视化等，这些新技术可以从整体上提升故障诊断的能力，同时，云资源的共享性和开放性，为故障诊断技术的及时更新和技术优势互补提供了有利平台，对降低企业生产与维修成本，提高企业竞争力具有重要意义，然而现有技术没有给出基于云计算的振动筛的远程故障诊断及维护的方案。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统及方法，该系统及方法能够基于云计算实现振动筛的远程故障诊断及维护。
为达到上述目的，本发明所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统包括制造商服务子系统、用户数据处理子系统、云端故障处理平台及用于检测振动筛的振动加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号的数据采集装置，用户数据处理子系统与数据采集装置、云端故障处理平台及制造商服务子系统相连接。
所述数据采集装置包括显示器、嵌入式处理器、加速度A/D同步转换模块、多通道A/D转换模块、加速度信号调理模块、温度信号调理模块、载荷信号调理模块、电流信号调理模块、用于检测振动筛的加速度信号的三轴加速度传感器、用于检测振动筛的温度信号的温度传感器、用于检测振动筛的载荷信号的载荷传感器、用于检测振动筛的电流信号的电流传感器以及用于提供电能的电源模块；
三轴加速度传感器的输出端经加速度信号调理模块及加速度A/D同步转换模块与嵌入式处理器的输入端相连接，温度传感器的输出端经温度信号调理模块与多通道A/D转换模块的输入端相连接，载荷传感器的输出端经载荷信号调理模块与多通道A/D转换模块的输入端相连接，电流传感器的输出端经电流信号调理模块与多通道A/D转换模块的输入端相连接，多通道A/D转换模块的输出端与嵌入式处理器的输入端相连接，嵌入式处理器的输出端与用户数据处理子系统及显示器相连接。
嵌入式处理器通过以太网接口及局域网与用户数据处理子系统相连接。
三轴加速度传感器的数目为四个，四个三轴加速度传感器分别安装于振动筛筛帮的四个边上；
温度传感器的数目为四个，四个温度传感器分别安装于振动筛中齿轮箱的四根轴承表面；
载荷传感器的数目为四个，其中，四个载荷传感器分别安装于振动筛的四个支柱上；
电流传感器的数目为三个，其中，三个电流传感器分别串联于振动筛主电机的三相电路中。
用户数据处理子系统包括用户监测终端及用户数据服务器，其中，用户监测终端与用户数据服务器、嵌入式处理器、制造商服务子系统及云端故障处理平台相连接。
云端故障处理平台包括云端控制中心、云端数据服务器、故障检测云、故障诊断云及故障解决方案云，其中，云端控制中心、云端数据服务器、故障检测云、故障诊断云及故障解决方案云通过互联网相连接。
制造商服务子系统包括振动数据分析终端及产品数据服务器，其中，振动数据分析终端与产品数据服务器及用户监测终端相连接。
本发明所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护方法包括以下步骤：
1)三轴加速度传感器实时检测振动筛的加速度信号，并将振动筛的加速度信号经加速度信号调理模块调理后发送至嵌入式处理器中；温度传感器实时检测振动筛的温度信号，并将所述振动筛的温度信号经温度信号调理模块调理后发送至嵌入式处理器中；载荷传感器实时检测振动筛的载荷信号，并将振动筛的载荷信号经载荷信号调理模块调理后发送至嵌入式处理器中；电流传感器实时检测振动筛的电流信号，并将所述振动筛的电流信号经电流信号调理模块调理后发送至嵌入式处理器中，嵌入式处理器将接收到的振动筛运行监测数据发送至用户监测终端，其中，所述振动筛运行监测数据包括振动筛的加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号；
2)用户监测终端接收嵌入式处理器发送过来的振动筛运行监测数据，并通过显示器对振动筛运行监测数据进行显示，然后将所述振动筛运行监测数据存储到用户数据服务器中，同时用户监测终端判断所述振动筛运行监测数据是否大于等于预设阈值，当所述振动筛运行监测数据大于等于预设阈值时，则产生报警提示，同时将所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数发送至云端故障处理平台中；
3)云端控制中心接收用户监测终端发送过来的振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数，然后将所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数存储到云端数据服务器中，同时将所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数发送至故障检测云中，故障检测云根据所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数对振动筛进行故障检测，当振动筛存在故障时，则使故障诊断云工作，故障诊断云根据所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数进行故障诊断分析，并给出故障诊断结果，然后将故障诊断结果发送至故障解决方案云中，故障解决方案云根据故障诊断结果查找故障解决库给出故障解决方案，然后将故障解决方案发送至用户监测终端中；
4)用户监测终端通过显示器显示故障解决方案云发送过来的故障解决方案，用户根据故障解决方案云发送过来的故障解决方案排除振动筛的故障，完成基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护。
故障解决库内预设有故障诊断结果与与其对应的故障解决方案。
本发明具有以下有益效果：
本发明所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统及方法在具体操作时，通过数据采集装置检测振动筛的振动加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号，然后将振动筛的振动加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号发送至用户数据处理子系统中，用户数据处理子系统判断振动筛的振动加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号是否符合要求，当不符合要求时，则将振动筛的振动加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号发送至云端故障处理平台中，并由云端故障处理平台给出故障解决方案，再通过用户数据处理子系统显示所述故障解决方案，以告知用户如何解决当前振动筛故障，从而基于云计算实现振动筛的远程故障诊断及维护，结构简单，操作方便，降低用户对振动筛诊断及维护的技术难度，缩短振动筛的停机时间，提高振动筛的利用率，降低制造商对振动筛的维护成本，并且节省人力物力，解决了全球市场环境下设备售后服务与维修技术支持等问题，提高产品的竞争力。
附图说明
图1为本发明的原理图；
图2为本发明中数据采集装置100的结构示意图；
图3为本发明中用户数据处理子系统200的结构示意图；
图4为本发明中制造商服务子系统400的结构示意图；
图5为本发明中云端故障处理平台300的结构示意图。
其中，100为数据采集装置、101为显示器、102为三轴加速度传感器、103为温度传感器、104为载荷传感器、105为电流传感器、106为嵌入式处理器、107为加速度信号调理模块、108为温度信号调理模块、109为载荷信号调理模块、110为电流信号调理模块、111为加速度A/D同步转换模块、112为多通道A/D转换模块、113为电源模块、114为以太网接口、200为用户数据处理子系统、201为用户监测终端、202为用户数据服务器、300为云端故障处理平台、301为云端控制中心、302为云端数据服务器、303为故障检测云、304为故障诊断云、305为故障解决方案云、400为制造商服务子系统、401为振动数据分析终端、402为产品数据服务器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
参考图1，本发明所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统包括制造商服务子系统400、用户数据处理子系统200、云端故障处理平台300及用于检测振动筛的振动加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号的数据采集装置100，用户数据处理子系统200与数据采集装置100、云端故障处理平台300及制造商服务子系统400相连接。
参考图2，所述数据采集装置100包括显示器101、嵌入式处理器106、加速度A/D同步转换模块111、多通道A/D转换模块112、加速度信号调理模块107、温度信号调理模块108、载荷信号调理模块109、电流信号调理模块110、用于检测振动筛的加速度信号的三轴加速度传感器102、用于检测振动筛的温度信号的温度传感器103、用于检测振动筛的载荷信号的载荷传感器104、用于检测振动筛的电流信号的电流传感器105以及用于提供电能的电源模块113；三轴加速度传感器102的输出端经加速度信号调理模块107及加速度A/D同步转换模块111与嵌入式处理器106的输入端相连接，温度传感器103的输出端经温度信号调理模块108与多通道A/D转换模块112的输入端相连接，载荷传感器104的输出端经载荷信号调理模块109与多通道A/D转换模块112的输入端相连接，电流传感器105的输出端经电流信号调理模块110与多通道A/D转换模块112的输入端相连接，多通道A/D转换模块112的输出端与嵌入式处理器106的输入端相连接，嵌入式处理器106的输出端与用户数据处理子系统200及显示器101相连接，具体的，嵌入式处理器106通过以太网接口114及局域网与用户数据处理子系统200相连接。
三轴加速度传感器102的数目为四个，四个三轴加速度传感器102分别安装于振动筛筛帮的四个边上；温度传感器103的数目为四个，四个温度传感器103分别安装于振动筛中齿轮箱的四根轴承表面；载荷传感器104的数目为四个，其中，四个载荷传感器104分别安装于振动筛的四个支柱上；电流传感器105的数目为三个，其中，三个电流传感器105分别串联于振动筛主电机的三相电路中；另外，三轴加速度传感器102通过四芯屏蔽电缆与加速度信号调理模块107相连接；温度传感器103通过三芯屏蔽电缆与温度信号调理模块108连接；载荷传感器104通过四芯屏蔽电缆与载荷信号调理模块109连接；电流传感器105通过两芯屏蔽电缆与电流信号调理模块110连接，通过三轴加速度传感器102、温度传感器103、载荷传感器104及电流传感器105定时采集振动筛的振动加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号。
参考图3，用户数据处理子系统200包括用户监测终端201及用户数据服务器202，其中，用户监测终端201与用户数据服务器202、嵌入式处理器106、制造商服务子系统400及云端故障处理平台300相连接。
参考图4，云端故障处理平台300包括云端控制中心301、云端数据服务器302、故障检测云303、故障诊断云304及故障解决方案云305，其中，云端控制中心301、云端数据服务器302、故障检测云303、故障诊断云304及故障解决方案云305通过互联网相连接。
参考图5，制造商服务子系统400包括振动数据分析终端401及产品数据服务器402，其中，振动数据分析终端401与产品数据服务器402及用户监测终端201相连接。
本发明所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护方法包括以下步骤：
1)三轴加速度传感器102实时检测振动筛的加速度信号，并将振动筛的加速度信号经加速度信号调理模块107调理后发送至嵌入式处理器106中；温度传感器103实时检测振动筛的温度信号，并将所述振动筛的温度信号经温度信号调理模块108调理后发送至嵌入式处理器106中；载荷传感器104实时检测振动筛的载荷信号，并将振动筛的载荷信号经载荷信号调理模块109调理后发送至嵌入式处理器106中；电流传感器105实时检测振动筛的电流信号，并将所述振动筛的电流信号经电流信号调理模块110调理后发送至嵌入式处理器106中，嵌入式处理器106将接收到的振动筛运行监测数据发送至用户监测终端201，其中，所述振动筛运行监测数据包括振动筛的加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号；
2)用户监测终端201接收嵌入式处理器106发送过来的振动筛运行监测数据，并通过显示器101对振动筛运行监测数据进行显示，然后将所述振动筛运行监测数据存储到用户数据服务器202中，同时用户监测终端201判断所述振动筛运行监测数据是否大于等于预设阈值，当所述振动筛运行监测数据大于等于预设阈值时，则产生报警提示，同时将所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数发送至云端故障处理平台300中；
3)云端控制中心301接收用户监测终端201发送过来的振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数，然后将所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数存储到云端数据服务器302中，同时将所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数发送至故障检测云303中，故障检测云303根据所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数对振动筛进行故障检测，当振动筛存在故障时，则使故障诊断云304工作，故障诊断云304根据所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数进行故障诊断分析，并给出故障诊断结果，然后将故障诊断结果发送至故障解决方案云305中，故障解决方案云305根据故障诊断结果查找故障解决库给出故障解决方案，然后将故障解决方案发送至用户监测终端201中；
4)用户监测终端201通过显示器101显示故障解决方案云305发送过来的故障解决方案，用户根据故障解决方案云305发送过来的故障解决方案排除振动筛的故障，完成基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护。
需要说明的是，故障解决库内预设有故障诊断结果与与其对应的故障解决方案。另外，通过用户数据服务器202实时存储采集的振动筛运行监测数据，以供所述用户监测终端201历史浏览及回放分析。
本发明还包括故障检测云303根据振动筛运行监测数据确定振动筛是否发生故障，当振动筛发生故障时，则根据振动筛运行监测数据利用云端专家资源节点集合振动筛的结构参数确定故障诊断结果，所述故障诊断结果包括故障的性质、类别、程度、部位及原因、以及故障发生及发展的趋势及后果，然后将故障诊断结果发送至故障解决方案云305中。
当故障解决方案云305中没有相应的故障诊断方案时，则告知制造商服务子系统400，云端控制中心301向用户监测终端201发送振动筛运行监测数据请求，云端控制中心301将振动筛运行监测数据发送至制造商服务子系统400中，制造商服务子系统400根据振动筛运行监测数据通过数据回放、时频域分析及专家会诊，给出故障解决方案，然后将故障解决方案发送至用户监测终端201中，用户根据所述故障解决方案排除振动筛的故障，然后将故障解决方案发送至云端控制中心301中，云端控制中心301将所述故障解决方案以及对应的故障诊断结果加入到故障解决库中，以实现对故障解决库的更新及扩充。
另外，所述云端故障处理平台300能够定期对注册的用户监测终端201下发远程故障检测与诊断命令，用户监测终端201也可以向云端故障处理平台300发起远程故障检测与诊断请求。
Claims (9)
1.一种基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统，其特征在于，包括制造商服务子系统(400)、用户数据处理子系统(200)、云端故障处理平台(300)及用于检测振动筛的振动加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号的数据采集装置(100)，用户数据处理子系统(200)与数据采集装置(100)、云端故障处理平台(300)及制造商服务子系统(400)相连接。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统，其特征在于，所述数据采集装置(100)包括显示器(101)、嵌入式处理器(106)、加速度A/D同步转换模块(111)、多通道A/D转换模块(112)、加速度信号调理模块(107)、温度信号调理模块(108)、载荷信号调理模块(109)、电流信号调理模块(110)、用于检测振动筛的加速度信号的三轴加速度传感器(102)、用于检测振动筛的温度信号的温度传感器(103)、用于检测振动筛的载荷信号的载荷传感器(104)、用于检测振动筛的电流信号的电流传感器(105)以及用于提供电能的电源模块(113)；
三轴加速度传感器(102)的输出端经加速度信号调理模块(107)及加速度A/D同步转换模块(111)与嵌入式处理器(106)的输入端相连接，温度传感器(103)的输出端经温度信号调理模块(108)与多通道A/D转换模块(112)的输入端相连接，载荷传感器(104)的输出端经载荷信号调理模块(109)与多通道A/D转换模块(112)的输入端相连接，电流传感器(105)的输出端经电流信号调理模块(110)与多通道A/D转换模块(112)的输入端相连接，多通道A/D转换模块(112)的输出端与嵌入式处理器(106)的输入端相连接，嵌入式处理器(106)的输出端与用户数据处理子系统(200)及显示器(101)相连接。
3.根据权利要求1所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统，其特征在于，嵌入式处理器(106)通过以太网接口(114)及局域网与用户数据处理子系统(200)相连接。
4.根据权利要求1所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统，其特征在于，
三轴加速度传感器(102)的数目为四个，四个三轴加速度传感器(102)分别安装于振动筛筛帮的四个边上；
温度传感器(103)的数目为四个，四个温度传感器(103)分别安装于振动筛中齿轮箱的四根轴承表面；
载荷传感器(104)的数目为四个，其中，四个载荷传感器(104)分别安装于振动筛的四个支柱上；
电流传感器(105)的数目为三个，其中，三个电流传感器(105)分别串联于振动筛主电机的三相电路中。
5.根据权利要求2所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统，其特征在于，用户数据处理子系统(200)包括用户监测终端(201)及用户数据服务器(202)，其中，用户监测终端(201)与用户数据服务器(202)、嵌入式处理器(106)、制造商服务子系统(400)及云端故障处理平台(300)相连接。
6.根据权利要求5所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统，其特征在于，云端故障处理平台(300)包括云端控制中心(301)、云端数据服务器(302)、故障检测云(303)、故障诊断云(304)及故障解决方案云(305)，其中，云端控制中心(301)、云端数据服务器(302)、故障检测云(303)、故障诊断云(304)及故障解决方案云(305)通过互联网相连接。
7.根据权利要求6所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统，其特征在于，制造商服务子系统(400)包括振动数据分析终端(401)及产品数据服务器(402)，其中，振动数据分析终端(401)与产品数据服务器(402)及用户监测终端(201)相连接。
8.一种基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护方法，其特征在于，基于权利要求7所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护系统，包括以下步骤：
1)三轴加速度传感器(102)实时检测振动筛的加速度信号，并将振动筛的加速度信号经加速度信号调理模块(107)调理后发送至嵌入式处理器(106)中；温度传感器(103)实时检测振动筛的温度信号，并将所述振动筛的温度信号经温度信号调理模块(108)调理后发送至嵌入式处理器(106)中；载荷传感器(104)实时检测振动筛的载荷信号，并将振动筛的载荷信号经载荷信号调理模块(109)调理后发送至嵌入式处理器(106)中；电流传感器(105)实时检测振动筛的电流信号，并将所述振动筛的电流信号经电流信号调理模块(110)调理后发送至嵌入式处理器(106)中，嵌入式处理器(106)将接收到的振动筛运行监测数据发送至用户监测终端(201)，其中，所述振动筛运行监测数据包括振动筛的加速度信号、温度信号、载荷信号及电流信号；
2)用户监测终端(201)接收嵌入式处理器(106)发送过来的振动筛运行监测数据，并通过显示器(101)对振动筛运行监测数据进行显示，然后将所述振动筛运行监测数据存储到用户数据服务器(202)中，同时用户监测终端(201)判断所述振动筛运行监测数据是否大于等于预设阈值，当所述振动筛运行监测数据大于等于预设阈值时，则产生报警提示，同时将所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数发送至云端故障处理平台(300)中；
3)云端控制中心(301)接收用户监测终端(201)发送过来的振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数，然后将所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数存储到云端数据服务器(302)中，同时将所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数发送至故障检测云(303)中，故障检测云(303)根据所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数对振动筛进行故障检测，当振动筛存在故障时，则使故障诊断云(304)工作，故障诊断云(304)根据所述振动筛运行监测数据及振动筛的结构参数进行故障诊断分析，并给出故障诊断结果，然后将故障诊断结果发送至故障解决方案云(305)中，故障解决方案云(305)根据故障诊断结果查找故障解决库给出故障解决方案，然后将故障解决方案发送至用户监测终端(201)中；
4)用户监测终端(201)通过显示器(101)显示故障解决方案云(305)发送过来的故障解决方案，用户根据故障解决方案云(305)发送过来的故障解决方案排除振动筛的故障，完成基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护。
9.根据权利要求1所述的基于云计算的振动筛远程故障诊断与维护方法，其特征在于，故障解决库内预设有故障诊断结果与与其对应的故障解决方案。
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Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107990943A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-04 | 上海乘乐信息科技有限公司 | 一种摇摇车、摇摇车故障诊断装置及方法 |
| CN108152064A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-06-12 | 华侨大学 | 一种振动筛故障特征提取方法和故障监控系统 |
| CN109186860A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 大唐东北电力试验研究院有限公司 | 一种基于互联网大数据的电站引风机智能动平衡仪器 |
| CN109624283A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-16 | 广东金明精机股份有限公司 | 基于互联网的吹膜行业plc数据采集分析处理系统和方法 |
| CN109883635A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-06-14 | 苏州环邦检测科技有限公司 | 振动试验装备的健康管理系统 |
| CN109901537A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-06-18 | 北京大通惠德科技有限公司 | 用于边缘计算侧的机械设备运行状态监测方法和系统 |
| CN110132358A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-16 | 北京市众诚恒祥能源投资管理有限公司 | 一种基于云计算的污水处理设备故障监测系统 |
| CN110208555A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-06 | 深圳市亚辉龙生物科技股份有限公司 | 体外诊断仪器的检测系统及方法 |
| CN111256928A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-09 | 河南科技大学 | 一种联合收割机振动筛故障检测方法 |
| WO2021052020A1 (zh) * | 2019-04-26 | 2021-03-25 | 深圳市豪视智能科技有限公司 | 振动检测系统 |
| CN112611532A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-06 | 苏州德姆斯信息技术有限公司 | 一种振动筛故障智能诊断装置及诊断方法 |
| CN113219843A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-08-06 | 武汉科技大学 | 一种振动筛筛面动载荷的自适应控制系统及方法 |
| CN113275118A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-20 | 江苏邦鼎科技有限公司 | 一种粉碎机筛片智能检测方法及系统 |
| CN113280909A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-08-20 | 上海大学 | 一种基于振动信号分析的选煤厂振动筛智能检测系统及方法 |
| CN113297026A (zh) * | 2020-06-28 | 2021-08-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 对象检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN113697424A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-11-26 | 中煤科工集团上海有限公司 | 一种基于云技术的带式输送机监测与故障诊断系统及方法 |
| CN113776794A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-10 | 昆明理工大学 | 一种嵌入式边缘计算的故障诊断方法、装置和系统 |
| CN114733756A (zh) * | 2022-06-10 | 2022-07-12 | 云翔赛博(山东)数字技术有限公司 | 嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法 |
| CN115228720A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-10-25 | 奥瑞（天津）工业技术有限公司 | 一种振动筛设备状态监控分析系统及方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN201594045U (zh) * | 2010-01-28 | 2010-09-29 | 阳泉煤业集团华越机械有限公司 | 振动筛故障诊断系统 |
| CN203037288U (zh) * | 2012-12-10 | 2013-07-03 | 山西潞安集团余吾煤业有限责任公司 | 一种振动筛故障诊断装置 |
| CN104133467A (zh) * | 2014-07-30 | 2014-11-05 | 浪潮集团有限公司 | 一种基于云计算的obds远程故障诊断恢复系统 |
| CN105446328A (zh) * | 2016-01-15 | 2016-03-30 | 廖金能 | 发电机组远程故障诊断和健康监测系统及数据捕获方法 |
| CN105530658A (zh) * | 2016-01-22 | 2016-04-27 | 深圳市中兴物联科技股份有限公司 | 一种无线通讯模块的远程诊断方法、装置和系统 |
| CN106527339A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-03-22 | 东北大学 | 一种基于工业云的高可靠的选矿设备故障诊断系统及方法 |
-
2017
- 2017-06-29 CN CN201710516401.6A patent/CN107389323B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN201594045U (zh) * | 2010-01-28 | 2010-09-29 | 阳泉煤业集团华越机械有限公司 | 振动筛故障诊断系统 |
| CN203037288U (zh) * | 2012-12-10 | 2013-07-03 | 山西潞安集团余吾煤业有限责任公司 | 一种振动筛故障诊断装置 |
| CN104133467A (zh) * | 2014-07-30 | 2014-11-05 | 浪潮集团有限公司 | 一种基于云计算的obds远程故障诊断恢复系统 |
| CN105446328A (zh) * | 2016-01-15 | 2016-03-30 | 廖金能 | 发电机组远程故障诊断和健康监测系统及数据捕获方法 |
| CN105530658A (zh) * | 2016-01-22 | 2016-04-27 | 深圳市中兴物联科技股份有限公司 | 一种无线通讯模块的远程诊断方法、装置和系统 |
| CN106527339A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-03-22 | 东北大学 | 一种基于工业云的高可靠的选矿设备故障诊断系统及方法 |
Cited By (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108152064A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-06-12 | 华侨大学 | 一种振动筛故障特征提取方法和故障监控系统 |
| CN107990943B (zh) * | 2017-12-29 | 2023-12-05 | 上海朗尚传感技术有限公司 | 一种摇摇车、摇摇车故障诊断装置及方法 |
| CN107990943A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-04 | 上海乘乐信息科技有限公司 | 一种摇摇车、摇摇车故障诊断装置及方法 |
| CN109186860A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 大唐东北电力试验研究院有限公司 | 一种基于互联网大数据的电站引风机智能动平衡仪器 |
| CN109624283A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-16 | 广东金明精机股份有限公司 | 基于互联网的吹膜行业plc数据采集分析处理系统和方法 |
| CN109901537A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-06-18 | 北京大通惠德科技有限公司 | 用于边缘计算侧的机械设备运行状态监测方法和系统 |
| CN109883635A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-06-14 | 苏州环邦检测科技有限公司 | 振动试验装备的健康管理系统 |
| WO2021052020A1 (zh) * | 2019-04-26 | 2021-03-25 | 深圳市豪视智能科技有限公司 | 振动检测系统 |
| CN110132358A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-16 | 北京市众诚恒祥能源投资管理有限公司 | 一种基于云计算的污水处理设备故障监测系统 |
| CN110208555A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-06 | 深圳市亚辉龙生物科技股份有限公司 | 体外诊断仪器的检测系统及方法 |
| CN111256928A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-09 | 河南科技大学 | 一种联合收割机振动筛故障检测方法 |
| CN113297026A (zh) * | 2020-06-28 | 2021-08-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 对象检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN112611532B (zh) * | 2020-12-04 | 2022-08-05 | 苏州德姆斯信息技术有限公司 | 一种振动筛故障智能诊断装置及诊断方法 |
| CN112611532A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-06 | 苏州德姆斯信息技术有限公司 | 一种振动筛故障智能诊断装置及诊断方法 |
| CN113280909A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-08-20 | 上海大学 | 一种基于振动信号分析的选煤厂振动筛智能检测系统及方法 |
| CN113275118A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-20 | 江苏邦鼎科技有限公司 | 一种粉碎机筛片智能检测方法及系统 |
| CN113219843A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-08-06 | 武汉科技大学 | 一种振动筛筛面动载荷的自适应控制系统及方法 |
| CN113219843B (zh) * | 2021-06-11 | 2023-04-07 | 武汉科技大学 | 一种振动筛筛面动载荷的自适应控制系统及方法 |
| CN113776794A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-10 | 昆明理工大学 | 一种嵌入式边缘计算的故障诊断方法、装置和系统 |
| CN113697424A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-11-26 | 中煤科工集团上海有限公司 | 一种基于云技术的带式输送机监测与故障诊断系统及方法 |
| CN113697424B (zh) * | 2021-09-03 | 2022-11-11 | 中煤科工集团上海有限公司 | 一种基于云技术的带式输送机监测与故障诊断系统及方法 |
| CN114733756A (zh) * | 2022-06-10 | 2022-07-12 | 云翔赛博(山东)数字技术有限公司 | 嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法 |
| CN114733756B (zh) * | 2022-06-10 | 2022-09-30 | 云翔赛博(山东)数字技术有限公司 | 嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法 |
| CN115228720A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-10-25 | 奥瑞（天津）工业技术有限公司 | 一种振动筛设备状态监控分析系统及方法 |
| CN115228720B (zh) * | 2022-07-18 | 2024-03-26 | 奥瑞(天津)工业集团股份有限公司 | 一种振动筛设备状态监控分析系统及方法 |
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