CN111706499A - 一种真空泵的预测维护系统及方法及真空泵自动采购系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种真空泵的预测维护系统及方法及真空泵自动采购系统，本系统通过采集真空泵实时运行数据，基于真空泵实时运行数据得到真空泵的实时运行状态；基于真空泵实时运行数据和对应的实时运行状态，判断真空泵在当前实时运行状态下的实时运行数据是否异常；基于真空泵在指定时间间隔内的实时运行数据，计算真空泵运行数据的变化率，判断真空泵运行数据变化率是否异常；基于真空泵实时运行数据和历史运行数据，计算间隔预设时长后真空泵预测运行数据，基于真空泵预测运行数据，计算真空泵健康度；本系统能够实时监控真空泵状态；通过状态报警、变化率报警、健康度预测提前发现真空泵异常，减少计划外停线以及突发故障带来的原材料损失。

Description

一种真空泵的预测维护系统及方法及真空泵自动采购系统

技术领域

本发明涉及智能监测领域，具体地，涉及一种真空泵的预测维护系统及方法及真空泵自动采购装置。

背景技术

在面板、半导体等高端制造行业的生产过程中，多个环节需要用到真空工艺，常使用支持简单远程或串行控制，采用空气冷却的单相智能干泵，具有操作安静、结构紧凑、占用空间小等特点，但是成本较高。由于大量用在关键工艺环节，一旦突发故障，将严重影响生产质量、效率，甚至造成高价值的原材料报废。

智能真空泵一般只能由厂家维修，平时定期巡检采用目视检查方法，主要目的是确保电源线、软管和管道状态良好，所有连接安全牢固。因使用频率和真空度要求不同，导致真空泵之间的状态差异较大，难以制定维护、更换计划。目前主要采用被动维护，即达到设计寿命或发生故障，才更换、维修，这种维护方式会影响生产效率，甚至导致原材料报废。智能真空泵的用量越大，需要采购的备件就越多，造成资金占用率增高。

发明内容

本发明的目的在于通过采集智能真空泵的运行数据，实时监控真空泵状态。通过状态报警、变化率报警、健康度预测三种方式，提前发现真空泵异常，减少计划外停线以及突发故障带来的原材料损失。

其中，本发明中真空泵的运行数据包括：真空泵的供电电压、运行电流、泵体温度、振动烈度、真空负压数据。

为实现上述目的，本发明提供了一种真空泵的预测维护系统，所述系统包括：

数据采集器、嵌入式监控终端和数据中心服务器；

数据采集器用于采集真空泵实时运行数据；

嵌入式监控终端基于真空泵实时运行数据中的预设类型数据得到真空泵的实时运行状态；

数据中心服务器基于真空泵实时运行数据和对应的实时运行状态，判断真空泵在当前实时运行状态下的实时运行数据是否异常，若异常则系统报警；

嵌入式监控终端基于真空泵在指定时间间隔内的实时运行数据，计算真空泵运行数据的变化率，即计算指定间隔时长内的电流、压力、振动烈度变化率，判断真空泵运行数据变化率是否异常，若异常则系统报警；

数据中心服务器基于真空泵实时运行数据和历史运行数据，计算间隔预设时长后真空泵预测运行数据，基于真空泵预测运行数据，计算真空泵健康度。

其中，本发明的原理为基于传感器采集的真空泵的实时运行数据进行状态报警和变化率报警，利用实时运行数据和历史运行数据进行健康度预测，实现主动维护，将状态报警、变化率报警、健康度预测三种方式相结合，全方面的对真空泵进行了维护和预测，维护的效率更高，维护的效果更佳，实现了真空泵的智能化维护，避免了传统被动维护存在的缺陷。

优选的，数据采集器包括：振动传感器、压力传感器、温度传感器、电压互感器和电流传感器；振动传感器用于采集真空泵的振动数据，此处的振动数据为振动烈度数据，振动数据通过振动烈度进行计算，压力传感器用于采集真空泵的真空负压压力数据，温度传感器用于采集真空泵的泵体温度数据，电压互感器用于采集真空泵的供电电压数据，电流传感器用于采集真空泵的运行电流数据。

优选的，嵌入式监控终端通过真空泵的实时运行电流数据和真空泵的实时真空负压压力数据，判断真空泵的实时运行状态，(预先设置电流和压力的阈值各2个，当电流和压力均小于阈值1，判断为关机状态；当电流大于电流阈值1，而压力小于压力阈值1，判断为待机状态；当电流和压力均大于阈值2，判断为开机状态)包括：开机状态、关机状态和待机状态。

优选的，振动传感器采用磁吸方式安装在真空泵的叶轮位置(旋叶磨损、老化会导致振动加剧)；压力传感器采用螺纹接口安装在真空泵的测压口上；温度传感器采用粘贴方式安装在真空泵侧面对应电机位置(电机线圈发热烧毁是电机的常见故障)；真空泵电源线的火线穿过电压互感器和电流传感器。

优选的，本系统中数据中心服务器基于真空泵的实时运行状态，获得与当前运行状态对应的真空泵运行数据阈值；

数据中心服务器比较真空泵实时运行数据与当前运行状态对应的真空泵运行数据阈值，若真空泵实时运行数据中的任意一项类型的运行数据超过该类型数据对应的阈值，则系统报警。

优选的，本系统中嵌入式监控终端对真空泵实时运行数据进行滤波处理；

滤波处理后，计算真空泵的运行电流、真空泵温度和真空泵振动烈度的实时变化率；

比较真空泵的运行电流、真空泵温度和真空泵振动烈度的实时变化率值与预设的变化率阈值，若实时变化率值大于对应的预设的变化率阈值，则系统报警。

其中，变化率报警是指嵌入式监控终端，在真空泵稳定工作的情况下，对实时数据进行预处理之后，计算电流、温度、振动烈度的变化率，根据设置的变化率阈值，自动判断报警状态。预处理是采用的数字低通滤波器解决传感器测量误差、采集模块检测误差等因素造成的数据波动带来的报警误报、漏报的问题。

优选的，本系统中基于真空泵的实时电流数据、实时泵体温度数据和实时振动烈度数据及真空泵的历史电流数据、历史泵体温度数据和历史振动烈度数据，计算间隔预设时间段后真空泵的预测电流数据、预测泵体温度数据和预测振动烈度数据；

基于间隔预设时长后真空泵的预测电流数据、真空泵的预测泵体温度数据和真空泵的预测振动烈度数据，计算真空泵的健康度。

其中，本系统中的真空泵的预测数据的计算方式为：

其中，n表示距当前的预设间隔时长，x_k+n表示间隔预设时长后对应数据的预测值、x_k表示对应数据的当前值，x_k-n表示距当前间隔预设时长为n的历史对应数据值，x_k-2n表示距当前间隔时长为2n的历史对应数据值；

其中，本系统中的真空泵的健康度计算方式为：

其中，p表示真空泵的健康度，a表示真空泵电流数据系数，b表示真空泵泵体温度数据的系数，c表示真空泵的振动烈度的系数，d表示有效工作总时长的系数，a、b、c、d针对不同规格型号配置不同的经验系数，x表示间隔预设时长后真空泵的电流数据预测值，y表示间隔预设时长后真空的泵体温度数据预测值，z表示间隔预设时长后真空泵的振动烈度预测值，t表示真空泵的有效工作总时长。

本发明还提供了一种真空泵的预测维护方法，所述方法包括：

采集真空泵实时运行数据；

基于采集的真空泵实时运行数据中的预设类型数据得到真空泵的实时运行状态；

基于真空泵实时运行数据和对应的实时运行状态判断真空泵在当前实时运行状态下的实时运行数据是否异常，若异常则报警；

基于真空泵在指定时间间隔内的实时运行数据，计算真空泵运行数据的变化率，即计算指定间隔时长内的电流、压力、振动烈度变化率，判断真空泵运行数据变化率是否异常，若异常则报警；

基于真空泵实时运行数据和历史运行数据，计算间隔预设时长后真空泵预测运行数据，基于真空泵预测运行数据，计算真空泵健康度。

为了解决真空泵的采购问题，传统的真空泵采购方式为真空泵出现问题后再进行采购，容易导致采购不及时；传统的方式采用一次性购买许多个真空泵，容易导致采购不足或采购富余，导致资源的浪费成本的增加。为了解决上述问题，本发明提供了一种真空泵的自动采购系统，通过本系统能够预测真空泵需要采购的时间和数量，进而能够在相应时间点提前完成真空泵的采购，且采购数量与真实需求对应，不会出现采购不足以及富余的情况，所述系统包括：

预测维护模块，所述预测维护模块为前面所述的预测维护系统，基于所述预测维护系统生成真空泵健康度，基于所有真空泵的健康度，生成真空泵的采购时间和数量；

采购模块，用于真空泵的采购时间和数量生成采购订单，基于采购订单自动进行真空泵采购。

本发明提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本发明通过实时监控每台智能真空泵，实现状态异常报警、状态突变预警以及正常磨损、老化的健康状态预测，尽可能提前发现异常，避免真空泵突然失效带来的计划外停线以及原材料报废问题；根据真空泵的健康度，为备件采购的决策提供辅助，降低备件资金占用率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本发明的一部分，并不构成对本发明实施例的限定；

图1为本发明实施例中真空泵的预测维护系统的组成示意图；

图2为本发明实施例中真空泵运行数据变化率判断流程示意图；

图3为本发明实施例中真空泵的预测维护方法的流程示意图；

图4为真空泵的自动采购系统的组成示意图；

其中，1-嵌入式监控终端，2-数据中心服务器，3-智能真空泵，4-安全灯，5-振动传感器，6-压力传感器，7-温度传感器，8-电压互感器，9-电流传感器。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在相互不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述范围内的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

本领域技术人员应理解的是，在本发明的揭露中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的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，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。

可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。

实施例一

请参考图1，图1为真空泵的预测维护系统的组成示意图，包括嵌入式监控终端1、数据中心服务器2、振动传感器5、压力传感器6、温度传感器7、电压互感器8、电流传感器9。本系统的具体方案如下：

振动传感器5采用磁吸方式，安装在智能真空泵3的叶轮位置，监测振动烈度。压力传感器6采用螺纹接口，安装在智能真空泵3的测压口上，监测真空负压压力。温度传感器7采用粘贴方式，安装在智能真空泵3侧面，对应电机位置，监测泵体温度。智能真空泵3电源线的火线穿过开合式电压互感器8和电流传感器9，监测电压和电流。

嵌入式监控终端根据电流值和真空负压值，判断真空泵开机/关机/待机状态，并将传感器数据和状态信息上传数据中心服务器2。数据的采集频率和上报频率可独立配置，常采用：数据上报频率＝数据采集频率/60。

数据中心服务器2接收并处理真空泵数据，统计真空泵的有效工作总时长。

系统通过实时状态、变化率和健康状态三种方式，自动判断报警，并联动本地安全灯4输出报警声光信号。

实时状态报警是指预先设定智能真空泵的电压、电流、温度、振动、真空负压压力的报警阈值，自动判断监测数据是否超出阈值范围，及时发现运行状态异常，并避免在过压、欠压情况下使用真空泵，造成设备损坏。

变化率报警是指嵌入式监控终端1，在真空泵稳定工作的情况下，对实时数据进行预处理之后，计算电流、温度、振动烈度的变化率，根据设置的变化率阈值，自动判断报警状态。预处理是采用的数字低通滤波器解决传感器测量误差、采集模块检测误差等因素造成的数据波动带来的报警误报、漏报问题。

预测状态报警是实时数据结合历史数据，预测指定时间点的状态，并根据设定的报警阈值，判断是否进行预警，所述预测方法如下：

首先，分别预测电流、温度、振动在指定间隔时长的状态。

其中，n表示距当前的间隔时长，x_k+n、x_k、x_k-n、x_k-2n分别表示预测值、当前值、距当前间隔时长为n的历史值、距当前间隔时长为2n的历史值。

然后，综合各状态值，结合有效工作时长，计算设备健康度。

其中，p表示真空泵的健康度，a表示电流数据的系数，b表示温度数据的系数，c表示振动烈度的系数，d表示有效工作总时长的系数，x表示电流数据预测值，y表示温度数据预测值，z表示振动烈度预测值，t表示有效工作总时长。

最后，通过健康度的分级阈值，判断健康状态，据此得出采购备件的时间、数量建议。

其中，健康度小于第一阈值时健康状态为差；健康度大于或等于第一阈值，小于第二阈值时，健康状态为良；健康度大于或等于第二阈值时，健康状态为优；当健康状态为差时则需要进行更换和采购。

实施例二

请参考图3，图3为真空泵的预测维护方法的流程示意图，本发明实施例二提供了一种真空泵的预测维护方法，所述方法包括：

采集真空泵实时运行数据；

基于采集的真空泵实时运行数据中的预设类型数据得到真空泵的实时运行状态；

基于真空泵实时运行数据和对应的实时运行状态，判断真空泵在当前实时运行状态下的实时运行数据是否异常，若异常则报警；

基于真空泵指定时间间隔内的实时运行数据，计算真空泵运行数据的变化率，判断真空泵运行数据变化率是否异常，若异常则报警；

基于真空泵实时运行数据和历史运行数据，计算间隔预设时长后真空泵预测运行数据，基于真空泵预测运行数据，计算真空泵健康度。

实施例三

请参考图4，图4为真空泵的自动采购装置的组成示意图，本发明实施例三提供了一种真空泵的自动采购系统，所述系统包括：

预测维护模块，所述预测维护模块为实施例一中所述的预测维护系统，基于所述预测维护系统生成真空泵健康度，基于所有真空泵的健康度，生成真空泵的采购时间和数量；

采购模块，用于真空泵的采购时间和数量生成采购订单，基于采购订单自动进行真空泵采购。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种真空泵的预测维护系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集器、嵌入式监控终端和数据中心服务器；

数据采集器用于采集真空泵实时运行数据；

嵌入式监控终端基于真空泵实时运行数据中的预设类型数据得到真空泵的实时运行状态；

数据中心服务器基于真空泵实时运行数据和对应的实时运行状态，判断真空泵在当前实时运行状态下的实时运行数据是否异常，若异常报警；

嵌入式监控终端基于真空泵在指定时间间隔内的实时运行数据，计算真空泵运行数据的变化率，判断真空泵运行数据变化率是否异常，若异常报警；

数据中心服务器基于真空泵实时运行数据和历史运行数据，计算间隔预设时长后真空泵预测运行数据，基于真空泵预测运行数据，计算真空泵健康度。

2.根据权利要求1所述的真空泵的预测维护系统，其特征在于，数据采集器包括：振动传感器、压力传感器、温度传感器、电压互感器和电流传感器；振动传感器用于采集真空泵的振动烈度数据，压力传感器用于采集真空泵的真空负压压力数据，温度传感器用于采集真空泵的泵体温度数据，电压互感器用于采集真空泵的供电电压数据，电流传感器用于采集真空泵的运行电流数据。

3.根据权利要求2所述的真空泵的预测维护系统，其特征在于，嵌入式监控终端通过真空泵的实时运行电流数据和真空泵的实时真空负压压力数据，判断真空泵的实时运行状态，包括：开机状态、关机状态和待机状态。

4.根据权利要求2所述的真空泵的预测维护系统，其特征在于，振动传感器采用磁吸方式安装在真空泵的叶轮位置；压力传感器采用螺纹接口方式安装在真空泵的测压口上；温度传感器采用粘贴方式安装在真空泵侧面对应电机位置；真空泵电源线的火线穿过电压互感器和电流传感器。

5.根据权利要求1所述的真空泵的预测维护系统，其特征在于：

数据中心服务器基于真空泵的实时运行状态，获得与当前运行状态对应的真空泵运行数据阈值；

数据中心服务器比较真空泵实时运行数据与当前运行状态对应的真空泵运行数据阈值，若真空泵实时运行数据中的任意一项类型的运行数据超过该类型数据对应的阈值，则报警。

6.根据权利要求2所述的真空泵的预测维护系统，其特征在于：

嵌入式监控终端对真空泵实时运行数据进行滤波处理；

滤波处理后，计算真空泵的运行电流、真空泵温度和真空泵振动烈度的实时变化率；

比较真空泵的运行电流、真空泵温度和真空泵振动烈度的实时变化率值与预设的变化率阈值，若实时变化率值大于对应的预设的变化率阈值，则报警。

7.根据权利要求1所述的真空泵的预测维护系统，其特征在于：

基于真空泵的实时电流数据、实时泵体温度数据和实时振动烈度数据，以及真空泵的历史电流数据、历史泵体温度数据和历史振动烈度数据，计算间隔预设时间段后真空泵的预测电流数据、预测泵体温度数据和预测振动烈度数据；

基于间隔预设时长后真空泵的预测电流数据、真空泵的预测泵体温度数据和真空泵的预测振动烈度数据，计算真空泵的健康度。

8.根据权利要求7所述的真空泵的预测维护系统，其特征在于：

其中，n表示距当前的预设间隔时长，x_k+n表示间隔预设时长后对应数据的预测值、x_k表示对应数据的当前值，x_k-n表示距当前间隔预设时长为n的历史对应数据值，x_k-2n表示距当前间隔时长为2n的历史对应数据值；

真空泵的健康度计算方式为：

其中，p表示真空泵的健康度，a表示真空泵电流数据系数，b表示真空泵泵体温度数据的系数，c表示真空泵的振动烈度的系数，d表示有效工作总时长的系数，x表示间隔预设时长后真空泵的电流数据预测值，y表示间隔预设时长后真空的泵体温度数据预测值，z表示间隔预设时长后真空泵的振动烈度预测值，t表示真空泵的有效工作总时长。

9.一种真空泵的预测维护方法，其特征在于，所述方法包括：

采集真空泵实时运行数据；

基于采集的真空泵实时运行数据中的预设类型数据得到真空泵的实时运行状态；

基于真空泵实时运行数据和对应的实时运行状态，判断真空泵在当前实时运行状态下的实时运行数据是否异常，若异常则报警；

基于真空泵实在指定时间间隔内的时运行数据，计算真空泵运行数据的变化率，判断真空泵运行数据变化率是否异常，若异常则报警；

基于真空泵实时运行数据和历史运行数据，计算间隔预设时长后真空泵预测运行数据，基于真空泵预测运行数据，计算真空泵健康度。

10.一种真空泵的自动采购装系统，其特征在于，所述系统包括：

预测维护模块，所述预测维护模块为权利要求1-8中任意一个所述的预测维护系统，基于所述预测维护系统生成真空泵健康度，基于所有真空泵的健康度，生成真空泵的采购时间和数量；

采购模块，用于真空泵的采购时间和数量生成采购订单，基于采购订单自动进行真空泵采购。

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