CN109612760A - 一种机械设备的工况检测方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种机械设备的工况检测方法，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，并结合利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取到的工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态。一方面，由于传感器是预先设置于目标机械设备上的，因此避免了每次采集目标机械设备的工况检测参数都需要消耗人力资源，并且通过传感器采集，能够实时获取目标机械设备的工况检测参数；另一方面，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，以对工况检测参数进行分析计算，避免了人工计算的过程，进一步减少了对人力资源的消耗。本申请还公开了一种机械设备的工况检测装置及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

Description

一种机械设备的工况检测方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及设备检测领域，特别涉及一种机械设备的工况检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着工业技术的发展，机械生产车间的自动化程度越来越高。为了保障机械车间中各机械设备的正常运行，需要对机械设备进行工况检测。

目前，一般是由工作人员利用测量工具采集机械设备的工况检测参数，然后根据采集到的工况检测参数进行人工的计算分析，以得出机械设备的工况状态。显然，在现有技术的方法中，依靠人力去采集数据并对采集到的数据进行计算分析，需要消耗大量的人力资源；同时，由于无法保障依靠人工采集数据的频率，从而导致无法及时获取机械设备的故障信息，延误修复时间；另外，需要通过技术人员根据工况检测参数进行分析计算，是对人力资源的另一消耗。

因此，如何既能减少在进行机械设备的工况检测时对人力资源的消耗，又能及时获取机械设备的工况状态，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种机械设备的工况检测方法，既能减少在进行机械设备的工况检测时对人力资源的消耗，又能及时获取机械设备的工况状态；本发明的另一目的是提供一种机械设备的工况检测装置及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

为解决上述技术问题，本发明提供一种机械设备的工况检测方法，包括：

利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取对应的目标机械设备的工况检测参数；

调用预先存储的分析模型对所述工况检测参数进行分析计算，以得出所述目标机械设备的工况状态。

优选地，所述工况检测参数具体包括温度数据和振动数据。

优选地，所述调用预先存储的分析模型对所述工况检测参数进行分析计算，以得出所述目标机械设备的工况状态具体包括：

利用最新的温度数据和最新的振动数据，与预先设置的温度阈值和振动阈值进行比较；

若所述最新的所述温度信息在所述温度阈值范围内且所述最新的振动数据在所述振动阈值范围内，则判定所述目标机械设备为正常状态；

否则，判定所述目标机械设备为故障状态。

优选地，设置所述温度阈值和所述振动阈值的过程具体包括：

调用预先存储的阈值计算模型，根据历史获取到的所述温度数据和所述振动数据，分别计算出所述温度阈值和所述振动阈值。

优选地，进一步包括：

根据所述温度数据和所述振动数据生成数据报表和/或统计图形。

优选地，当判断出所述目标机械设备为所述故障状态时，进一步包括：

发出对应的报警信息。

优选地，在所述调用预先存储的分析模型对所述工况检测参数进行分析计算，以得出所述目标机械设备的工况状态之后，进一步包括：

将所述工况检测参数上传至云端。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种机械设备的工况检测装置，包括：

数据获取模块，用于利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取对应的目标机械设备的工况检测参数；

状态分析模块，用于调用预先存储的分析模型对所述工况检测参数进行分析计算，以得出所述目标机械设备的工况状态。

为解决上述技术问题，本发明还提供另一种机械设备的工况检测装置，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述任一种机械设备的工况检测方法的步骤。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种机械设备的工况检测方法的步骤。

本发明提供的机械设备的工况检测方法，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，并结合利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取到的工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态。一方面，由于传感器是预先设置于目标机械设备上的，因此避免了每次采集目标机械设备的工况检测参数都需要消耗人力资源，并且通过传感器采集，能够实时获取目标机械设备的工况检测参数；另一方面，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，以对工况检测参数进行分析计算，避免了人工计算的过程，进一步减少了对人力资源的消耗。

为解决上述技术问题，本发明还提供了一种机械设备的工况检测装置及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种机械设备的工况检测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种机械设备的工况检测方法中的信息传输过程的示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种机械设备的工况检测方法中的信息传输过程的示意图；

图4为发明本实施例所使用的一种提示装置的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种机械设备的工况检测装置的结构图；

图6为本发明实施例提供的另一种机械设备的工况检测装置的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例的核心是提供一种机械设备的工况检测方法，既能减少在进行机械设备的工况检测时对人力资源的消耗，又能及时获取机械设备的工况状态；本发明的另一核心是提供一种机械设备的工况检测装置及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

图1为本发明实施例提供的一种机械设备的工况检测方法的流程图。如图1所示，一种机械设备的工况检测方法包括：

S10：利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取对应的目标机械设备的工况检测参数。

具体的，预先根据实际操作环境将传感器安装于需要进行工况检测的目标机械设备上，以便利用传感器获取对应的目标机械设备的工况检测参数。需要说明的是，本实施例对工况检测参数的具体类型不做限定，根据实际需求进行设置，并且，根据实际需求中需要获取的工况检测参数选择对应的传感器，例如，当工况检测参数为温度数据时，则需要在目标机械设备上设置温度传感器。另外，获取到的工况检测参数的精度与传感器的类型与型号有关，因此也可以根据实际需求进行选择，本实施例对此也不做限定。此外，在具体实施中，还可以在同一目标机械设备上设置多个用于检测同类型的工况检测参数的传感器，如，在目标机械设备上设置多个温度传感器，以减小仅由一个温度传感器采集温度数据时带来的数据误差。

具体的，可以是通过数据线相连的方式获取由传感器采集到的工况检测参数，作为优选的实施方式，本实施例是通过无线方式获取由传感器采集到的工况检测参数，无线通信方式包括Zigbee、蓝牙、WIFI以及移动通信网络如3G/4G等，本实施例此不做限定。

可以理解的是，在获取到工况检测参数之后，由于后续需要利用历史获取到的工况检测参数进行计算分析，因此本步骤还可以将获取到的工况检测参数进行存储，以便于后期进行搜索、查询和使用，本实施例对存储方式及存储位置不做限定，例如可以以文本的形式进行存储，也可以是以数据库的形式进行存储；可以存储于本地内存，也可以存储于云端等。

S20：调用预先存储的分析模型对工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态。

本步骤的目的是根据获取到的工况检测参数进行计算，得出目标机械设备的工况状态。具体的，首先根据实际需求设置用于计算分析目标机械设备的工况状态的分析模型，并将设置出的分析模型进行存储；在获取到工况检测参数之后，通过调用该分析模型，然后将获取到的工况检测参数输入至分析模型中，利用分析模型进行分析计算，从而得出目标机械设备的工况状态。工况状态可以是故障信息、正常信息，还可以包括异常信息等，本实施例对此不做限定。需要说明的是，可以是将历史时间中获取到的所有的工况检测参数输入至分析模型中进行分析计算，也可以是将预设时间段内的工况检测参数输入至分析模型中进行分析计算，本实施例对此不做限定。另外，本实施例对分析模型的具体类型，也即分析计算目标机械设备的工况状态的具体过程也不做限定。

本实施例提供的机械设备的工况检测方法，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，并结合利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取到的工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态。一方面，由于传感器是预先设置于目标机械设备上的，因此避免了每次采集目标机械设备的工况检测参数都需要消耗人力资源，并且通过传感器采集，能够实时获取目标机械设备的工况检测参数；另一方面，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，以对工况检测参数进行分析计算，避免了人工计算的过程，进一步减少了对人力资源的消耗。

在上述实施例的基础上，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化，具体的，工况检测参数具体包括温度数据和振动数据。

考虑到在机械设备中，温度信息和振动信息是两种能够准确体现目标机械设备的工作状态的参考信息，因此在本实施例中，优选地将工况检测参数设置为温度数据和振动数据；对应的，在具体实施中，是通过在目标机械设备上设置温度传感器和振动传感器，以分别采集目标机械设备的温度数据和振动数据。

本实施例通过在目标机械设备上分别安装温度传感器和振动传感器，以分别获取目标机械设备的温度数据和振动数据，而现有技术中是通过技术人员手持测量设备靠近目标机械设备，以获取目标机械设备的温度数据和振动数据。由于目标机械设备所处的环境一般油污大、空间受限、强电压和具有大的冲击力，因此对技术人员的人身安全造成严重威胁，因此本方案由于避免了需要人力去采集目标机械设备的温度数据和振动数据，因此能够进一步保障技术人员的人身安全。

另外，作为优选的实施方式，可以将多组传感器分布式地设置于多个目标机械设备上，一组传感器包括一个温度传感器和一个振动传感器。也即，通过多组传感器分别获取多个目标机械设备的工况检测参数，以便对各个目标机械设备进行工况检测，从而实时获取多个目标机械设备的工况状态，提高获取各目标机械设备的工况状态的效率，并且有利于扩展目标机械设备的数量。需要说明的是，在具体实施中，可以将一组传感器采集的数据信息进行打包之后再进行传输，以节约传输资源。

在本实施例中，还可以为各传感器设置节点号，并设置采集参数，以控制传感器按照实际需求采集对应的工况检测参数。具体的，采集参数包括传感器的休眠时间，即设置传感器的上线/下线时间；定时采集时间，即控制传感器采集固定时间段内的工况检测参数；采集周期，即设置各传感器采集工况检测参数的时间周期等。具体的，各传感器的采集参数可以是相同的，即所有的传感器同时、同步工作，也可以为设置于不同的目标机械设备上的传感器设置不同的采集参数，各传感器相互独立工作，以更准确地获取各目标机械设备的工况检测参数。

在上述实施例的基础上，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化，具体的，调用预先存储的分析模型对工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态具体包括：

利用最新的温度数据和最新的振动数据，与预先设置的温度阈值和振动阈值进行比较；

若最新的温度信息在温度阈值范围内且最新的振动数据在振动阈值范围内，则判定目标机械设备为正常状态；

否则，判定目标机械设备为故障状态。

在本实施例中，是将最新的温度数据与预先设置的温度阈值进行比较，判断最新的温度数据也即当前的温度数据是否在温度阈值范围内，若是，则表示该目标机械设备的温度正常；将最新的振动数据与预先设置的振动阈值进行比较，判断最新的振动数据也即当前的振动数据是否在振动阈值范围内，若是，则表示该目标机械设备的振动正常。只有目标机械设备的温度数据和振动数据均在阈值范围内时，才判定该目标机械设备是正常状态，否则判定该目标机械设备为故障状态。

本实施例中利用最新的温度数据和最新的振动数据，与预先设置的温度阈值和振动阈值进行比较得出目标机械设备的工况状态的方法，在保障得出的结果相对准确的同时，判断方式简单，易于操作。

需要说明的是，可以是根据实际操作经验，直接在分析模型中输入温度阈值和振动阈值，以便利用温度阈值和振动阈值进行分析计算。在本实施例中，作为优选的实施方式，设置温度阈值和振动阈值的过程具体包括：

调用预先存储的阈值计算模型，根据历史获取到的温度数据和振动数据，分别计算出温度阈值和振动阈值。

具体的，通过将历史获取到的温度数据和振动数据输入预先设置并存储的阈值计算模型中，利用阈值计算模型根据历史获取到的温度数据的平均值、温度数据随时间的变化趋势、环境温度随时间的变化规律以及当前的工作模式等计算出温度阈值；利用阈值计算模型根据历史获取到的振动数据的平均值、振动数据随时间的变化趋势、当前的工作模式等计算出振动阈值。在其他的实施方式中，也可以利用历史获取到的温度数据和振动数据及其他的数据信息计算温度阈值和振动阈值，对此不做限定。可见，通过利用阈值计算模型结合历史获取到的温度数据和振动数据设置温度阈值和振动阈值的方法，能够综合考虑各目标机械设备的历史工况状态，使得对工况状态的判定结果更加准确。

作为优选的实施方式，当判断出目标机械设备为故障状态时，进一步包括：

发出对应的报警信息。

具体的，本实施例是在判断出目标机械设备为故障状态时，通过设置于对应的目标机械设备上的提示装置或设置一个总的提示装置发出对应的报警信息，以提示对应的目标机械设备当前为故障状态。作为优选的实施方式，本实施例是利用蜂鸣器和/或指示灯发出的信息作为报警信息。蜂鸣器和指示灯作为常用的提示装置，不仅能够直观地达到对故障状态进行报警，而且使用简单，价格便宜。更具体的，可以通过设置蜂鸣器的发声频率和/或指示灯的闪烁频率，以使得蜂鸣器和指示灯根据设置的对应的频率发出对应的报警信息，从而对故障状态进行提示。另外，也可以通过显示屏显示处于故障状态的目标机械设备的信息，从而实现对目标机械设备的故障状态进行提示。

需要说明的是，在具体实施中，还可以设置发出报警信息的时长，也即触发关闭报警信息的机制。具体的，可以通过设置时间阈值，在达到时间阈值时，停止发出报警信息；或者可以检测是否存在人为干预，当存在人为干预，也即存在技术人员处理故障状态时，控制关闭报警信息；从而避免长时间发出报警信息造成环境嘈杂。

在上述实施例的基础上，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化，具体的，进一步包括：

根据温度数据和振动数据生成数据报表和/或统计图形。

在本实施例中，为了使用户更直观地获取目标机械设备的温度数据和振动数据的统计情况，以便从统计情况中进一步分析目标机械设备的工况状态，本实施例进一步包括根据温度数据和振动数据生成数据报表和/或统计图形。

具体的，可以是根据所有获取到的温度数据或振动数据生成数据报表和/或统计图形，也可以是先获取预设时间段内的温度数据或振动数据，再利用该时间段内的温度数据或振动数据生成数据报表和/或统计图形。

具体的，生成数据报表指的是通过报表工具将温度数据或振动数据以表格形式进行显示；生成统计图形指的是通过利用几何图形等形式来表示温度数据或振动数据的数量特征或数量关系。例如，可以通过柱形图表示各温度范围/振动频率/振动幅度的数量分布情况，可以通过折线图表示温度数据和振动数据的变化情况等，本实施例对此不做限定。

可见，本实施例通过根据温度数据和振动数据生成数据报表和/或统计图形，能够进一步对目标机械设备的工况状态进行分析，进一步提升用户的使用体验。

在上述实施例的基础上，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化，具体的，在调用预先存储的分析模型对工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态之后，进一步包括：

将工况检测参数上传至云端。

在本实施例是在调用预先存储的分析模型对工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态之后，进一步将工况检测参数上传至云端进行存储，进而能够通过其他的用户端从云端查询、下载之前上传的工况检测参数。具体的，本实施例对存储工况检测参数的存储规则如排序方式、查询方式等均不做限定。

作为优选的实施方式，在根据温度数据和振动数据生成数据报表和/或统计图形之后，还可以将生成的数据报表和/或统计图形上传至云端，以便于用户能够获取到更多的关于目标机械设备的工况状态。

需要说明的是，在具体实施中，还可以将预设时间之前的工况检测参数和/或数据报表和/或统计图形进行删除，例如将一年前的数据信息删除，以避免存储的数据信息过多，降低系统性能，导致查询过程繁琐。

可见，本实施例的方法，通过将采集到的工况检测参数上传至云端，以便能够通过其他用户端远程获取工况检测参数，实现信息共享。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面结合实际应用场景对本申请实施例中的技术方案进行详细说明。

请参考图2和图3，在具体实施中，通过温度传感器10和振动传感器20分别获取目标机械设备的温度数据和振动数据，并通过屏蔽线缆70将温度数据和振动数据发送至主控电路40，通过主控电路40驱动无线通信组件50将温度数据和振动数据传输至数据监控服务器200。

需要说明的是，在利用温度传感器10和振动传感器20分别采集到温度数据和振动数据之后，一般需要在温度传感器10与主控单元40之间设置传感器接口电路30(接口电路/电平转换电路)，用于将温度传感器10采集到的温度信息转换为与主控电路40相适配的温度数据；需要在振动传感器20与主控电路之间设置传感器接口电路30(信号调理电路)，用于将振动传感器20采集到的振动信息转换为与主控电路40相适配的振动数据。具体的，主控电路40可以具体为数字信号处理器DSP或单片机MCU，此处不做限定。由于无线传输组件50和信号调理电路的具体组成方式为本领域技术人员所公知的内容，因此此处不再赘述。

优选地，主控电路40在接收到温度数据和振动数据之后，将二者打包并封装成协议帧，以便数据监控服务器200通过无线通信组件50获取封装后的温度数据和振动数据，进而利用获取到的温度数据和振动数据进行分析计算。在本实施例中，温度传感器10、振动传感器20、传感器接口电路30、主控电路40和无线通信组件50统称为检测单元100。数据监控服务器200调用预先存储的分析模型，并利用接收到温度数据和振动数据进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态。

另外，数据监控服务器200将温度数据和振动数据以及分析得出的数据报表和/或统计图形上传至云端300，以便用户端400能够通过云端在远程的情况下实时获取上传的信息。用户端400包括移动终端401和固定终端402。移动终端401可以具体为手机、移动电脑等；固定终端402可以具体为电脑等。

此外，数据监控服务器200在判断出目标机械设备存在故障时，控制对应的检测单元100上的提示装置60发出对应的提示信息。

具体的，如图4所示，为本实施例所使用的一种提示装置的结构示意图。其中，指示灯具体为LED602，通过LED驱动器601对LED602进行驱动，以控制LED602发出报警信息；类似的，通过蜂鸣器驱动电路603对蜂鸣器604进行驱动，以控制蜂鸣器604发出报警信息。

可见，本实施例提供的机械设备的工况检测方法，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，并结合利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取到的工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态。一方面，由于传感器是预先设置于目标机械设备上的，因此避免了每次采集目标机械设备的工况检测参数都需要消耗人力资源，并且通过传感器采集，能够实时获取目标机械设备的工况检测参数；另一方面，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，以对工况检测参数进行分析计算，避免了人工计算的过程，进一步减少了对人力资源的消耗。

上文对于本发明提供的一种机械设备的工况检测方法的实施例进行了详细的描述，本发明还提供了一种与该方法对应的机械设备的工况检测装置、设备及计算机可读存储介质，由于装置、设备及计算机可读存储介质部分的实施例与方法部分的实施例相互照应，因此装置、设备及计算机可读存储介质部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

图5为本发明实施例提供的一种机械设备的工况检测装置的结构图，如图5所示，一种机械设备的工况检测装置包括：

数据获取模块51，用于利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取对应的目标机械设备的工况检测参数；

状态分析模块52，用于调用预先存储的分析模型对工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态。

本实施例提供的机械设备的工况检测装置，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，并结合利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取到的工况检测参数进行分析计算，以得出目标机械设备的工况状态。一方面，由于传感器是预先设置于目标机械设备上的，因此避免了每次采集目标机械设备的工况检测参数都需要消耗人力资源，并且通过传感器采集，能够实时获取目标机械设备的工况检测参数；另一方面，通过计算机程序调用预先存储的分析模型，以对工况检测参数进行分析计算，避免了人工计算的过程，进一步减少了对人力资源的消耗。

图6为本发明实施例提供的另一种机械设备的工况检测装置的结构图，如图6所示，一种机械设备的工况检测装置包括：

存储器61，用于存储计算机程序；

处理器62，用于执行计算机程序时实现如上述机械设备的工况检测方法的步骤。

本发明实施例提供的机械设备的工况检测装置，具有上述机械设备的工况检测方法的有益效果。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述机械设备的工况检测方法的步骤。

本发明实施例提供的计算机可读存储介质，具有上述机械设备的工况检测方法的有益效果。

以上对本发明所提供的机械设备的工况检测方法、装置及计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

Claims (10)

1.一种机械设备的工况检测方法，其特征在于，包括：

利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取对应的目标机械设备的工况检测参数；

调用预先存储的分析模型对所述工况检测参数进行分析计算，以得出所述目标机械设备的工况状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工况检测参数具体包括温度数据和振动数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用预先存储的分析模型对所述工况检测参数进行分析计算，以得出所述目标机械设备的工况状态具体包括：

利用最新的温度数据和最新的振动数据，与预先设置的温度阈值和振动阈值进行比较；

若所述最新的所述温度信息在所述温度阈值范围内且所述最新的振动数据在所述振动阈值范围内，则判定所述目标机械设备为正常状态；

否则，判定所述目标机械设备为故障状态。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，设置所述温度阈值和所述振动阈值的过程具体包括：

调用预先存储的阈值计算模型，根据历史获取到的所述温度数据和所述振动数据，分别计算出所述温度阈值和所述振动阈值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括：

根据所述温度数据和所述振动数据生成数据报表和/或统计图形。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当判断出所述目标机械设备为所述故障状态时，进一步包括：

发出对应的报警信息。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，在所述调用预先存储的分析模型对所述工况检测参数进行分析计算，以得出所述目标机械设备的工况状态之后，进一步包括：

将所述工况检测参数上传至云端。

8.一种机械设备的工况检测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于利用预先安装于目标机械设备上的传感器获取对应的目标机械设备的工况检测参数；

状态分析模块，用于调用预先存储的分析模型对所述工况检测参数进行分析计算，以得出所述目标机械设备的工况状态。

9.一种机械设备的工况检测装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的机械设备的工况检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的机械设备的工况检测方法的步骤。