CN112051824B - 一种基于工业物联网的运维系统 - Google Patents

一种基于工业物联网的运维系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112051824B
CN112051824B CN202011004280.5A CN202011004280A CN112051824B CN 112051824 B CN112051824 B CN 112051824B CN 202011004280 A CN202011004280 A CN 202011004280A CN 112051824 B CN112051824 B CN 112051824B
Authority
CN
China
Prior art keywords
industrial equipment
uct
wireless monitoring
maintenance
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011004280.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112051824A (zh
Inventor
吴信强
陈洁
罗杰峰
刘伟彬
邓捷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Hongshouda INFORMATION Technology Co.,Ltd.
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN202011004280.5A priority Critical patent/CN112051824B/zh
Publication of CN112051824A publication Critical patent/CN112051824A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112051824B publication Critical patent/CN112051824B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS], computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4184—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS], computer integrated manufacturing [CIM] characterised by fault tolerance, reliability of production system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31088—Network communication between supervisor and cell, machine group
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Abstract

本发明提供了一种基于工业物联网的运维系统，其包括采集模块、传输模块、处理模块和存储模块；所述采集模块用于采集工业设备的运维数据，并发送至传输模块；所述传输模块用于接收所述运维数据，并将所述运维数据传输至处理模块；所述处理模块用于根据所述运维数据对工业设备的运行状态是否异常进行判断，得到判断结果，若判断结果为工业设备的运行状态异常，则提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理；所述存储模块用于存储所述判断结果以及所述判断结果对应的运维数据。本发明能够更及时地对工业设备进行运维，保障了工业设备的生产效率。

Description

一种基于工业物联网的运维系统
技术领域
本发明涉及运维领域，具体涉及一种基于工业物联网的运维系统。
背景技术
现有技术中，对工业设备的运维一般是通过人工定期检查的方式来进行，实时性比较差。由于未能及时进行运维，可能导致工业设备还没有到下一个检查周期就出现故障。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于工业物联网的运维系统，以解决上述问题。
本申请提供了一种基于工业物联网的运维系统，其包括采集模块、传输模块、处理模块和存储模块；
所述采集模块用于采集工业设备的运维数据，并发送至传输模块；
所述传输模块用于接收所述运维数据，并将所述运维数据传输至处理模块；
所述处理模块用于根据所述运维数据对工业设备的运行状态是否异常进行判断，得到判断结果，若判断结果为工业设备的运行状态异常，则提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理；
所述存储模块用于存储所述判断结果以及所述判断结果对应的运维数据。
本发明的有益效果为：
本发明能够实时获取工业设备的运维数据，并根据运维数据判断工业设备是否需要进行运维处理，相较于现有技术中的人工定期检查来进行运维的方式，本发明无疑能够更及时地对工业设备进行运维，保障了工业设备的生产效率。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1，为本发明一种基于工业物联网的运维系统的一种示例性实施例图。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本发明提供了一种基于工业物联网的运维系统，其包括采集模块1、传输模块2、处理模块3和存储模块4；
所述采集模块1用于采集工业设备的运维数据，并发送至传输模块2；
所述传输模块2用于接收所述运维数据，并将所述运维数据传输至处理模块3；
所述处理模块3用于根据所述运维数据对工业设备的运行状态是否异常进行判断，得到判断结果，若判断结果为工业设备的运行状态异常，则提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理；
所述存储模块4用于存储所述判断结果以及所述判断结果对应的运维数据。
在一种实施例中，所述采集模块1包括第一采集单元和第二采集单元；所述运维数据包括工业设备自身运行状态数据和工业设备运行环境数据；所述第一采集单元用于采集工业设备自身运行状态数据；所述第二采集单元用于采集工业设备运行环境数据。
在一种实施例中，工业设备自身运行状态数据包括运行电压、运行电流、连续运行时长和振动频率；工业设备运行环境数据包括温度、湿度和粉尘浓度。
在一种实施例中，所述第二采集单元包括无线监测节点和收集装置，所述无线监测节点用于采集工业设备运行环境数据，并发送至收集装置，收集装置将工业设备运行环境数据发送至传输模块2。
在一种实施例中，所述第一采集单元包括传感器和通信光缆，所述传感器通过所述通信光缆将采集到的工业设备自身运行状态数据发送至传输模块2。
在另一种实施例中，所述第一采集单元包括无线传感器节点和通信基站，所述无线传感器节点用于采集工业设备自身运行状态数据，并传输至通信基站，所述通信基站将来自多个无线传感器节点的工业设备自身运行状态数据发送至传输模块2。
在一种实施例中，所述传输模块2包括无线蜂窝网络通信装置、WIFI通信装置和光纤通信装置中的一种或多种。
在一种实施例中，所述处理模块3包括处理单元和提示单元；
所述处理单元用于根据所述运维数据对工业设备的运行状态是否异常进行判断，得到判断结果；
所述提示单元用于在所述判断结果为工业设备的运行状态异常时，提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理。
在一种实施例中，根据所述运维数据对工业设备的运行状态是否异常进行判断，包括：
判断所述运维数据是否超出预设的阈值范围，若是，则判断结果为工业设备的运行状态异常。
在一种实施例中，提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理，包括：
通过播放警报提示声的方式提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理。
在一种实施例中，所述无线监测节点采用分簇的方式分为簇头节点和成员节点，成员节点将采集到的工业设备运行环境数据发送至簇头节点，簇头节点将来自成员节点的工业设备运行环境数据发送至收集装置。
在一种实施例中，采用下述方式对无线监测节点进行分簇：
收集装置使用迭代的方式确定簇头节点：
第一次运算，将所有的无线监测节点存入集合R，从集合R中随机选取一个无线监测节点r1作为计算节点，将r1存入临时簇头集合Uct，将R中除了r1之外的无线监测节点存入集合aR；
计算r1与aR的每一个无线监测节点之间的关联度，并存为集合Ucon：
Figure BDA0002695373260000031
式中，gld(r1,ar)表示r1和aR中的无线监测节点ar之间的关联度，z1和z2为设定的权重参数，d(r1,ar)为r1和ar之间的直线长度，S表示工业设备运行环境数据的数据类型总数，Fs(r1)和Fs(ar)分别表示r1和ar在同一时刻取得的第s类数据的大小，f()表示取值函数，只取括号中的数值参与运算，Eres(r1)表示r1的当前剩余能量，non(r1)表示处于r1的通信范围内的无线监测节点的总数，d(r1,sj)表示r1和收集装置之间的直线长度；
将Ucon中与r1的关联度取得最小值无线监测节点记为armi，关联度的最小值记为gldmi(r1,armi)；
将gldmi(r1,armi)与设定的比较参数BJ1和BJ2进行比较,BJ1>BJ2：
若gldmi(r1,armi)>BJ1,则将armi从aR中进行剔除，得到集合aR1，并将armi加入Uct，得到集合Uct1；
若BJ2≤gldmi(r1,armi)≤BJ1，则将armi加入r1的近邻集合Unei(r1)，并将armi加入Uct，得到集合Uct1；
若gldmi(r1,armi)<BJ2，则将armi加入r1的近邻集合Unei(r1)，并将armi从aR中进行剔除，得到集合aR1；
第n次运算，n大于等于2，从集合aRn-1中随机选取一个无线监测节点rn作为计算节点，获取rn和Uctn-1中的每一个无线监测节点之间的关联度的最小值gldmi(rn,uctmi)，uctmi表示Uctn-1中与rn取得关联度最小值的元素；
将gldmi(rn,uctmi)与设定的比较参数BJ1和BJ2进行比较,BJ1>BJ2：
若gldmi(rn,uctmi)>BJ1,则将rn从aRn-1中进行剔除，得到集合aRn，并将rn加入Uctn-1，得到集合Uctn；
若BJ2≤gldmi(rn,uctmi)≤BJ1，则将rn加入uctmi的近邻集合Unei(uctmi)，并将rn加入Uctn-1，得到集合Uctn；
若gldmi(rn,uctmi)<BJ2，则将rn加入uctmi的近邻集合Unei(uctmi)，并将rn从aRn-1中进行剔除，得到集合aRn；
迭代结束的条件为aRn中的元素的数量为0，将迭代结束时取得的临时簇头集合记为Uctfinal；
将Uctfinal中第m个无线监测节点的近邻集合记为neiUm，计算neiUm中所有无线监测节点的坐标的平均值，x轴的平均值为
Figure BDA0002695373260000041
y轴的平均值为
Figure BDA0002695373260000042
式中，xnei和ynei分别表示neiUm中的无线监测节点nei的x轴和y轴坐标，将neiUm中与(xp,yp)之间欧式距离最小的无线监测节点作为neiUm中的簇头节点；
对Uctfinal中每个无线监测节点的近邻集合分别计算其簇头节点，将所有簇头节点存为簇头节点集合ctU；
将第二采集单元中除了ctU中的无线监测节点之外的剩余无线监测节点分别加入到距离其最小的簇头节点中，完成分簇。
本发明上述实施例，通过迭代的方式来来确定簇头节点，能够找到准确的簇头节点，相较于传统的分簇方式，例如leach协议，簇头的选择考虑的因素不足，例如leach协议仅考虑了随机数，容易造成某些无线监测节点连续作为簇头节点来使用，缩短整个第二采集单元的工作寿命；簇头数量的选取考虑的因素不足，容易造成簇头数量过多或者过少，簇头数量过多会导致第二采集单元的能量利用率降低，簇头数量过少，则会每个簇头节点需要处理的数据量过大，该簇头节点过早地消耗完能量。而本申请上述实施例，通过计算临时簇头集合中的无线监测节点和集合aRn-1中的无线传感器节点之间的关联度，并根据aRn-1中的元素取得的最小关联度与比较参数之间的关系，对临时簇头集合和近邻集合进行更新，直到aRn为空集。然后使用近邻集合计算得到簇头节点集合。在计算关联度时，考虑了临时簇头集合中的无线监测节点和集合aRn-1中的无线监测节点之间直线长度、采集的工业设备运行环境数据的数据的差异、以及和收集装置之间的直线长度、剩余能量等因素，更能综合反映近邻集合中的无线监测节点之间差异程度，选出关联度大的无线监测节点作为同一个簇中的节点，能够避免出现簇头数量过少、能量利用率低、工作寿命短的问题，有效地对无线监测节点作出了合适的分簇。
在一种实施例中，所述无线监测节点采用设定的时间周期进行分簇。
在一种实施例中，第二采集单元中的成员节点通过如下方式进行调度：
将所有的成员节点存入集合Ucd，从Ucd中随机选出一个成员节点ucd，进行如下运算：
(1)将ucd作为运算点，计算ucd与在其一跳通信范围内的其它成员节点之间的区别度：
Figure BDA0002695373260000051
式中，qb(ucd,ucdnei)表示ucd和在其一跳通信范围内的成员节点ucdnei之间的区别度；d(ucd,ucdnei)表示ucd和ucdnei之间的欧氏距离，T表示在设定时间周期内的采集工业设备运行环境数据的总次数，g(ucd,t)和g(ucdnei,t)分别表示ucd和ucdnei在设定时间周期内第t次采集的工业设备运行环境数据，α1和α2为设定的比例系数；
(2)选取在ucd一跳通信范围内与ucd在区别度上取得最小值的成员节点ucdmi，将最小区别度记为miqb(ucd,ucdmi),判断miqb(ucd,ucdmi)是否小于设定的区别度阈值qbthre，若是，则把ucdmi加入到ucd所在的调度簇dUucd，若否，则结束本次调度簇的划分；
(3)将ucdmi作为运算点，进行上述(1)和(2)的运算，直到运算点与其一跳通信范围内的成员节点的区别度的最小值大于等于qbthre，则结束本次调度簇的划分；
(4)将Ucd中的成员节点减去已经加入到调度簇中的成员节点，得到集合Ucdnew，从Ucdnew中随机选出一个成员节点ucdnew作为运算点，进行(1)-(3)的运算；
(5)重复(4)的运算，直到所有的成员节点均加入到调度簇中；
对属于同一个调度簇中的成员节点，在同一个调度周期内，采用下述公式计算每个成员节点被选中作为活跃节点的概率：
Figure BDA0002695373260000061
式中Phy表示成员节点被选中作为活跃节点的概率，nonh表示成员节点在连续的调度周期中连续作为活跃节点的次数，nofT表示在所述调度周期内，所述调度簇中的活跃节点的总数，
Figure BDA0002695373260000062
fg为设定的调度比例，dthre表示设定的调度阈值，not表示所述调度簇中的成员节点的总数，mod表示取余运算，noft表示在所述调度周期内的采集的工业设备运行环境数据的总次数；kz表示控制函数，控制
Figure BDA0002695373260000063
大于0且小于等于1；
选取Phy最大的前nofT个成员节点作为所述调度簇中的活跃节点采集工业设备运行环境数据，所述调度簇中的非活跃节点则进入休眠。
区别度小的成员节点，属于同一个调度簇的可能性较大，其采集的工业设备运行环境数据往往是同一个监测区域或者是近邻区域中的，而同一个监测区域中往往会有成员节点监测区域的重叠，本申请通过计算成员节点作为活跃节点的概率，对同一个调度簇中的成员节点进行调度实现了在延长第二采集单元的工作寿命的同时，保证了成员节点的覆盖率。具体地，在计算区别度时，不仅仅从空间上进行考虑，同时也考虑了历史数据，即在设定时间周期内多次采集的工业设备运行环境数据之间的误差，实现了对区别度的准确表征，有利于找到准确的调度簇。在同一调度簇中成员节点的增加上，本申请采用的是不断合并的方式，不断更新运算点与其一跳通信范围内的成员节点的区别度的最小值，直到区别度的最小值大于区别度阈值，则说明其余成员节点与当前调度簇中的成员节点之间的差异已经足够大，不能再加入到同一个调度簇中，因此能获得准确的调度簇。在计算成员节点被选中作为活跃节点的概率时，考虑了成员节点在连续的调度周期中连续作为活跃节点的次数、活跃节点的总数、调度比例等参数，有利于找到准确的活跃节点，更能均衡地利用调度簇中的成员节点的能量以及延长所述成员节点的工作寿命。
在一种实施例中，所述调度簇的更新规则如下：
在一个调度周期结束后，分别计算每个调度簇的更新指数：
Figure BDA0002695373260000071
式中，gxindexu表示第u个调度簇的更新指数，Einu表示第u个调度簇中所有成员节点的平均初始能量，Enowu表示第u个调度簇中所有成员节点的平均剩余能量，kzx表示设定的控制系数，nofzq表示从上一次更新调度簇后，调度簇运行的调度周期的总数，rand表示生成的随机数，rand∈[0,1]；
判断所有调度簇中的最大更新指数是否大于设定的更新指数阈值，若是，则重新进行调度簇的划分。
本发明上述实施例，根据能量和随机数等因素计算更新指数，使得调度簇中的成员节点能量不均衡后及时被发现，从而重新进行调度簇的划分，有利于延长第二采集单元的工作寿命。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (7)

1.一种基于工业物联网的运维系统，其特征在于，其包括采集模块、传输模块、处理模块和存储模块；
所述采集模块用于采集工业设备的运维数据，并发送至传输模块；
所述传输模块用于接收所述运维数据，并将所述运维数据传输至处理模块；
所述处理模块用于根据所述运维数据对工业设备的运行状态是否异常进行判断，得到判断结果，若判断结果为工业设备的运行状态异常，则提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理；
所述存储模块用于存储所述判断结果以及所述判断结果对应的运维数据；
所述采集模块包括第一采集单元和第二采集单元；所述运维数据包括工业设备自身运行状态数据和工业设备运行环境数据；所述第一采集单元用于采集工业设备自身运行状态数据；所述第二采集单元用于采集工业设备运行环境数据；
所述第二采集单元包括无线监测节点和收集装置，所述无线监测节点用于采集工业设备运行环境数据，并发送至收集装置，收集装置将工业设备运行环境数据发送至传输模块；
所述无线监测节点采用分簇的方式分为簇头节点和成员节点，成员节点将采集到的工业设备运行环境数据发送至簇头节点，簇头节点将来自成员节点的工业设备运行环境数据发送至收集装置；
采用下述方式对无线监测节点进行分簇：
收集装置使用迭代的方式确定簇头节点：
第一次运算，将所有的无线监测节点存入集合R，从集合R中随机选取一个无线监测节点r1作为计算节点，将r1存入临时簇头集合Uct，将R中除了r1之外的无线监测节点存入集合aR；
计算r1与aR的每一个无线监测节点之间的关联度，并存为集合Ucon：
Figure FDA0002963550020000011
式中，gld(r1,ar)表示r1和aR中的无线监测节点ar之间的关联度，z1和z2 为设定的权重参数，d(r1,ar)为r1和ar之间的直线长度，S表示工业设备运行环境数据的数据类型总数，Fs(r1)和Fs(ar)分别表示r1和ar在同一时刻取得的第s类数据的大小，f()表示取值函数，只取括号中的数值参与运算，Eres(r1)表示r1的当前剩余能量，non(r1)表示处于r1的通信范围内的无线监测节点的总数，d(r1,sj)表示r1和收集装置之间的直线长度；
将Ucon中与r1的关联度取得最小值无线监测节点记为armi，关联度的最小值记为gldmi(r1,armi)；
将gldmi(r1,armi)与设定的比较参数BJ1和BJ2进行比较,BJ1>BJ2：
若gldmi(r1,armi)>BJ1,则将armi从aR中进行剔除，得到集合aR1，并将armi加入Uct，得到集合Uct1；
若BJ2≤gldmi(r1,armi)≤BJ1，则将armi加入r1的近邻集合Unei(r1)，并将armi加入Uct，得到集合Uct1；
若gldmi(r1,armi)<BJ2，则将armi加入r1的近邻集合Unei(r1)，并将armi从aR中进行剔除，得到集合aR1；
第n次运算，n大于等于2，从集合aRn-1中随机选取一个无线监测节点rn作为计算节点，获取rn和Uctn-1中的每一个无线监测节点之间的关联度的最小值gldmi(rn,uctmi)，uctmi表示Uctn-1中与rn取得关联度最小值的元素；
将gldmi(rn,uctmi)与设定的比较参数BJ1和BJ2进行比较,BJ1>BJ2：
若gldmi(rn,uctmi)>BJ1,则将rn从aRn-1中进行剔除，得到集合aRn，并将rn加入Uctn-1，得到集合Uctn；
若BJ2≤gldmi(rn,uctmi)≤BJ1，则将rn加入uctmi的近邻集合Unei(uctmi)，并将rn加入Uctn-1，得到集合Uctn；
若gldmi(rn,uctmi)<BJ2，则将rn加入uctmi的近邻集合Unei(uctmi)，并将rn从aRn-1中进行剔除，得到集合aRn；
迭代结束的条件为aRn中的元素的数量为0，将迭代结束时取得的临时簇头集合记为Uctfinal；
将Uctfinal中第m个无线监测节点的近邻集合记为neiUm，计算neiUm中所有无线监测节点的坐标的平均值，x轴的平均值为
Figure FDA0002963550020000031
y轴的平均值为
Figure FDA0002963550020000032
式中，xnei和ynei分别表示neiUm中的无线监测节点nei的x轴和y轴坐标，将neiUm中与(xp,yp)之间欧式距离最小的无线监测节点作为neiUm中的簇头节点；
对Uctfinal中每个无线监测节点的近邻集合分别计算其簇头节点，将所有簇头节点存为簇头节点集合ctU；
将第二采集单元中除了ctU中的无线监测节点之外的剩余无线监测节点分别加入到距离其最小的簇头节点中，完成分簇。
2.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的运维系统，其特征在于，工业设备自身运行状态数据包括运行电压、运行电流、连续运行时长和振动频率；工业设备运行环境数据包括温度、湿度和粉尘浓度。
3.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的运维系统，其特征在于，所述第一采集单元包括传感器和通信光缆，所述传感器通过所述通信光缆将采集到的工业设备自身运行状态数据发送至传输模块。
4.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的运维系统，其特征在于，所述传输模块包括无线蜂窝网络通信装置、WIFI通信装置和光纤通信装置中的一种或多种。
5.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的运维系统，其特征在于，所述处理模块包括处理单元和提示单元；
所述处理单元用于根据所述运维数据对工业设备的运行状态是否异常进行判断，得到判断结果；
所述提示单元用于在所述判断结果为工业设备的运行状态异常时，提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理。
6.根据权利要求5所述的一种基于工业物联网的运维系统，其特征在于，根据所述运维数据对工业设备的运行状态是否异常进行判断，包括：
判断所述运维数据是否超出预设的阈值范围，若是，则判断结果为工业设备的运行状态异常。
7.根据权利要求5所述的一种基于工业物联网的运维系统，其特征在于，提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理，包括：
通过播放警报提示声的方式提醒相关工作人员对工业设备进行运维处理。
CN202011004280.5A 2020-09-22 2020-09-22 一种基于工业物联网的运维系统 Active CN112051824B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011004280.5A CN112051824B (zh) 2020-09-22 2020-09-22 一种基于工业物联网的运维系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011004280.5A CN112051824B (zh) 2020-09-22 2020-09-22 一种基于工业物联网的运维系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112051824A CN112051824A (zh) 2020-12-08
CN112051824B true CN112051824B (zh) 2021-04-09

Family

ID=73604230

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011004280.5A Active CN112051824B (zh) 2020-09-22 2020-09-22 一种基于工业物联网的运维系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112051824B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114035528A (zh) * 2021-11-19 2022-02-11 江苏紫清信息科技有限公司 一种基于工业物联网的设备运维系统
CN114397867B (zh) * 2022-03-18 2022-06-10 山西正合天科技股份有限公司 一种基于物联网的工控机控制方法及系统
CN116679643A (zh) * 2023-06-02 2023-09-01 广州市顺风船舶服务有限公司 一种基于区块链技术的工业设备控制系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105682170A (zh) * 2016-03-14 2016-06-15 南京邮电大学 一种基于能耗均衡的分簇式无线传感网数据收集方法
CN107918366A (zh) * 2017-11-17 2018-04-17 江苏艾思博信息技术有限公司 一种基于物联网的安全监控方法和系统
CN108228822A (zh) * 2017-12-31 2018-06-29 武汉企鹅能源数据有限公司 一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统
CN108732972A (zh) * 2018-06-08 2018-11-02 深圳大图科创技术开发有限公司 用于多机器人的智能数据采集系统
CN110262416A (zh) * 2019-06-04 2019-09-20 广东元一科技实业有限公司 一种基于物联网的工业设备维护系统及其工作方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101860883B (zh) * 2010-05-14 2012-10-24 南京邮电大学 一种基于物联网的多代理异常检测方法
US20140286178A1 (en) * 2013-03-19 2014-09-25 Unisys Corporation Communication protocol for wireless sensor networks using communication and energy costs
CN103338492B (zh) * 2013-05-20 2016-06-01 山东大学 一种基于deec方法的异构无线传感器网络分簇方法
CN104080144B (zh) * 2014-07-18 2017-08-29 重庆邮电大学 一种基于梯度的能量有效非均匀分簇数据转发方法
CN104168621B (zh) * 2014-09-02 2017-11-03 哈尔滨工业大学 一种基于分布式波束形成的海面无线传感网分簇方法
WO2018098759A1 (zh) * 2016-11-30 2018-06-07 深圳天珑无线科技有限公司 分布式网络的簇首选取方法、节点及系统
CN107182091A (zh) * 2017-07-11 2017-09-19 青岛大学 一种基于无线传感器网络的非均匀路由传输方法及其装置
CN107295597B (zh) * 2017-07-28 2019-07-19 北京邮电大学 一种自适应分簇路由方法、装置及电子设备
CN109104752A (zh) * 2018-06-12 2018-12-28 方饼干科技(深圳)有限公司 基于改进粒子群的无线传感器网络层次化聚类方法及系统
CN109212153A (zh) * 2018-10-16 2019-01-15 深圳美特优科技有限公司 一种基于无线传感器网络的水质监测系统
CN109152103B (zh) * 2018-11-05 2021-02-05 哈尔滨理工大学 一种对无线传感器网络进行组网方法及装置
CN109819497A (zh) * 2019-02-27 2019-05-28 中国联合网络通信集团有限公司 一种簇头选择方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105682170A (zh) * 2016-03-14 2016-06-15 南京邮电大学 一种基于能耗均衡的分簇式无线传感网数据收集方法
CN107918366A (zh) * 2017-11-17 2018-04-17 江苏艾思博信息技术有限公司 一种基于物联网的安全监控方法和系统
CN108228822A (zh) * 2017-12-31 2018-06-29 武汉企鹅能源数据有限公司 一种基于工业大数据的设备状态预测分析系统
CN108732972A (zh) * 2018-06-08 2018-11-02 深圳大图科创技术开发有限公司 用于多机器人的智能数据采集系统
CN110262416A (zh) * 2019-06-04 2019-09-20 广东元一科技实业有限公司 一种基于物联网的工业设备维护系统及其工作方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112051824A (zh) 2020-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112051824B (zh) 一种基于工业物联网的运维系统
CN110147387B (zh) 一种根因分析方法、装置、设备及存储介质
CN102316496A (zh) 无线传感器网络中基于卡尔曼滤波的数据融合方法
CN107105394A (zh) 基于无线传感器网络的建筑安全监测系统
Zhao et al. Scheduling sensor data collection with dynamic traffic patterns
CN114638047B (zh) 一种智慧农业设施布局方法、系统及介质
CN108732972A (zh) 用于多机器人的智能数据采集系统
Phan et al. Multiobjective communication optimization for cloud-integrated body sensor networks
KR20100006843A (ko) 공간 검색을 위한 그리드 기반의 트리 구성 방법, 서버시스템 및 노드
Carrabs et al. Exact and heuristic approaches for the maximum lifetime problem in sensor networks with coverage and connectivity constraints
CN110139234A (zh) 一种基于结点分组的无线传感器网络休眠调度方法
CN107295553A (zh) 一种基站维护方法及装置
US20170116383A1 (en) Structural health monitoring system and associated methods
CN109063894A (zh) 一种用于电网的台风路径预测显示系统
CN110505571B (zh) 基于人工智能技术的风险主题分析系统
CN105225065A (zh) 基于电子健康档案系统的二次锂电池监控系统及其管理方法
CN112135269A (zh) 一种应用于生产车间的智能消防预警系统
CN107809764B (zh) 一种基于Markov链的多事件探测方法
CN112001638B (zh) 一种基于物联网技术的工地管理系统
CN114578241A (zh) 一种基于物联网技术的蓄电池在线监测系统
CN107708172B (zh) 一种智能家居电表抄表系统
CN109813954B (zh) 一种移动机器人的电流监控的方法及装置
CN108961701B (zh) 变电站环境智能监测系统
CN108896011B (zh) 变电站基础建筑物沉降智慧监测装置
CN112861424A (zh) 一种基于博弈论的在线协同无线充电方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230821

Address after: Room A404, 4th Floor, No. 286 Maogang Road, Huangpu District, Guangzhou City, Guangdong Province, 510000

Patentee after: Guangzhou Hongshouda INFORMATION Technology Co.,Ltd.

Address before: 510000 room 205, building 33, North District, Huashi University, 55 Zhongshan Avenue West, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province

Patentee before: Wu Xinqiang

TR01 Transfer of patent right