CN112163792A

CN112163792A - 实训场所设备智能管理的方法及系统

Info

Publication number: CN112163792A
Application number: CN202011189904.5A
Authority: CN
Inventors: 郭心毅; 徐小辉
Original assignee: Chongqing College of Electronic Engineering
Current assignee: Chongqing College of Electronic Engineering
Priority date: 2020-10-30
Filing date: 2020-10-30
Publication date: 2021-01-01

Abstract

本发明属于设备管理技术领域，尤其涉及实训场所设备智能管理的方法及系统，该系统包括管理端、采集端、处理端和维护端；管理端用于录入设备的设备信息并发送给处理端，设备信息包括设备的购买时间和建议维护周期；采集端用于采集设备的运行数据并发送给处理端；处理端用于存储设备信息，并根据建议维护周期对设备进行归类，并根据归类结果生成维护计划表，维护计划表包括维护时间和维护设备；处理端还用于根据接收到的运行数据判断设备的状态，并在判断结果为设备存在隐患时，给维护端发送检修信号；维护端用于接收检修信号，还用于查看维护计划表。本发明不仅可以合理的利用人力资源，还可以兼顾到所有设备的日常维护需求。

Description

实训场所设备智能管理的方法及系统

技术领域

本发明属于设备管理技术领域，尤其涉及实训场所设备智能管理的方法及系统。

背景技术

实训场所，是用来给在校学生进行实践操作的场所。为了让学生拥有扎实而全面的实操能力，实训场所内会配备各式先进的设备仪器。通过这些设备仪器的实操练习，学生们在进入工作岗位前，可以累积宝贵的实践经验。不过，由于这些先进的设备仪器大都不便宜，并且部分仪器由于较为稀缺，难以购买。因此，实训场所设备的管理工作备受重视。

传统的管理方式是将设备的信息进行录入后，待设备出现故障时会对其进行检修，或者每隔一段时间，由工作人员对其进行日常的维护检查。

采用这样的方法进行设备管理，缺少了针对性和灵活性。不同的设备，其适应的维修周期是不同的，采用现有的方式，部分设备日常维护周期过于频繁，人员的有效利用率不足，而部分设备的日常维护周期又过长，导致这部分设备的折损率偏高。

因此，需要一种实训场所设备智能管理的方法及系统，能够在合理利用人力资源的同时，兼顾到各种设备的日常维护。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种实训场所设备智能管理的方法及系统，在合理利用人力资源的同时，能够兼顾到各种设备的日常维护。

本发明提供的基础方案为：

实训场所设备智能管理系统，包括管理端、采集端、处理端和维护端；

管理端用于录入设备的设备信息并发送给处理端，设备信息包括设备的购买时间和建议维护周期；采集端用于采集设备的运行数据并发送给处理端；

处理端用于存储设备信息，并根据建议维护周期对设备进行归类，并根据归类结果生成维护计划表，维护计划表包括维护时间和维护设备；处理端还用于根据接收到的运行数据判断设备的状态，并在判断结果为设备存在隐患时，给维护端发送检修信号；

维护端用于接收检修信号，还用于查看维护计划表。

基础方案工作原理及有益效果：

管理人员通过管理端录入设备的设备信息，如设备的购买时间、建议维护周期等，并发送给处理端。处理端接收到设备信息后，根据设备的建议维护周期对设备进行归类，将维护周期相近的设备归类到一起；之后，处理端根据归类结果生成维护计划表，维护计划表包括维护时间和维护设备；这样，维护人员可以通过维护端查看维护计划表，依据维护计划表来进行设备的日常维护。

这样的日常维护方式，将维护周期相近的设备进行归类，维护人员可每次对一类设备进行维护。不仅可以合理的利用人力资源，同时还可以兼顾到所有设备的日常维护需求。

除此，采集端采集设备的运行数据，如电流、电压等，并发送给处理端，处理端接收到运行数据后对相应的设备进行分析判断，当判断结果为设备存在隐患时，给维护端发送检修信号。维修人员通过维护端接收到检修信号后，可及时对存在异常的设备进行检修。

进一步，处理端内存储有教师课堂表；处理端还用于在判断设备存在隐患时，生成异常信息并存储，并匹配出对应的上课教师后，将异常信息与上课教师关联；处理端还用于当预设时间内某教师关联的异常信息数量超过M时，生成巡查信号。

如果某段时间内，某教师上课时频繁的发生设备异常，除了设备自身问题外，该教师的使用方式可能也存在问题，因此，处理端生成巡查信号，相关管理人员查看巡查信号后，可对该教师的使用规范进行指导。

进一步，处理端还用于当预设时间内某教师关联的异常信息占所有异常信息的比重超过X，且异常信息的总量大于N时，生成巡查信号。

这种情况下，虽然该教师个人关联的异常信息数量可能还没有达到M，但是和其他教师相比，该教师上课时设备出现问题的几率非常高，很可能该教师的使用方式存在问题，因此，处理端生成巡查信号。

进一步，异常信息包括异常类型及异常设备名称；处理端还用于第二预设时间内，某设备的异常信息数量超过A时，生成设备调查信号。

第二预设时间内，某设备的异常信息数量超过A，说明该设备出现异常的频率很高，需要调查一下是否是因为设备本身的原因。可以为后续购买的设备提供参考。

进一步，处理端还用于当第二预设时间内，某设备的异常信息占所有异常信息的比重超过B时且异常信息的总量大于C时，生成设备调查信号。

这种情况下，说明和其他设备相比，该设备出现问题的几率非常高，因此生成设备调查信号。

进一步，处理端内预存有多个相邻的时间区间，维护端进行设备归类时，将建议维护周期属于同一时间区间的维护设备归为同一类。

可以快速且相对准确的完成设备的归类。

进一步，采集端包括电流传感器、电压传感器和温度传感器。

进一步，检修信号包括隐患类型及存在隐患的设备名称。

便于工作人员了解具体问题，及时对存在隐患的设备进行针对性检修。

进一步，处理端为云服务器。

本发明提供基础方案二：实训场所设备智能管理方法，使用上述实训场所设备智能管理系统。

附图说明

图1为本发明实施例一的逻辑框图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例一

如图1所示，实训场所设备智能管理系统，包括管理端、采集端、处理端和维护端。

管理端和维护端均为装载有对应APP的智能手机；采集端包括电流传感器、电压传感器和温度传感器；处理端为华为云服务器，在其他实施例中，处理端也可以为本地服务器。

管理端用于录入设备的设备信息并发送给处理端，设备信息包括设备的购买时间和建议维护周期；采集端用于采集设备的运行数据并发送给处理端。

处理端用于存储设备信息，并根据建议维护周期对设备进行归类，具体的，处理端内预存有多个相邻的时间区间，维护端进行设备归类时，将建议维护周期属于同一时间区间的维护设备归为同一类。处理端还根据归类结果生成维护计划表，维护计划表包括维护时间和维护设备；处理端还用于根据接收到的运行数据判断设备的状态，并在判断结果为设备存在隐患时，给维护端发送检修信号。检修信号包括隐患类型及存在隐患的设备名称。维护端用于接收检修信号，还用于查看维护计划表。

处理端内存储有教师课堂表；处理端还用于在判断设备存在隐患时，生成异常信息并存储，并匹配出对应的上课教师后，将异常信息与上课教师关联；处理端还用于当预设时间内某教师关联的异常信息数量超过M时，生成巡查信号。处理端还用于当预设时间内某教师关联的异常信息占所有异常信息的比重超过X，且异常信息的总量大于N时，生成巡查信号。

其中，异常信息包括异常类型及异常设备名称。处理端还用于第二预设时间内，某设备的异常信息数量超过A时，生成设备调查信号。处理端还用于当第二预设时间内，某设备的异常信息占所有异常信息的比重超过B时且异常信息的总量大于C时，生成设备调查信号。

M、N、X、A、B及C的具体数值，本领域技术人员可依据具体的实训场所的使用情况具体设置。

具体实施过程如下：

管理人员通过管理端录入设备的设备信息，如设备的购买时间、建议维护周期等，并发送给处理端。处理端接收到设备信息后，根据设备的建议维护周期对设备进行归类，将维护周期相近的设备归类到一起；之后，处理端根据归类结果生成维护计划表，维护计划表包括维护时间和维护设备；这样，维护人员可以通过维护端查看维护计划表，依据维护计划表来进行设备的日常维护。这样的日常维护方式，将维护周期相近的设备进行归类，维护人员可每次对一类设备进行维护。不仅可以合理的利用人力资源，同时还可以兼顾到所有设备的日常维护需求。

采集端采集设备的运行数据，如电流、电压、温度等，并发送给处理端，处理端接收到运行数据后对相应的设备进行分析判断，当判断结果为设备存在隐患时，给维护端发送检修信号。维修人员通过维护端接收到检修信号后，可及时对存在异常的设备进行检修。由于检修信号包括隐患类型及存在隐患的设备名称。便于工作人员了解具体问题，及时对存在隐患的设备进行针对性检修。

除此，如果某段时间内，某教师上课时频繁的发生设备异常，除了设备自身问题外，该教师的使用方式可能也存在问题，因此，处理端生成巡查信号。当某段时间内，某教师关联的异常信息占所有异常信息的比重超过X，且异常信息的总量大于N时，虽然该教师个人关联的异常信息数量可能还没有达到M，但是和其他教师相比，该教师上课时设备出现问题的几率非常高，很可能该教师的使用方式存在问题，因此，处理端同样生成巡查信号。相关管理人员查看巡查信号后，可对该教师的使用规范进行指导。

若第二预设时间内，某设备的异常信息数量超过A，说明该设备出现异常的频率很高；或者第二预设时间内，某设备的异常信息占所有异常信息的比重超过B时且异常信息的总量大于C时，说明和其他设备相比，该设备出现问题的几率非常高；因此，处理端均生成设备调查信号。需要相关人员调查一下是否是因为设备本身的原因。可以为后续购买的设备提供参考。

本发明的另一目的，还提供一种实训场所设备智能管理方法，使用上述实训场所设备智能管理系统。

实施例二

与实施例一不同的是，本实施例中，还包括监控端，用于监控实训场所周围的环境，监控端有多个，每个监控端包括烟雾采集单元和两组热成像单元；监控端与处理端通信；

监控端正常运行时，打开烟雾采集单元，关闭热成像单元；处理端还用于当接收到的烟雾浓度高于预设值时，打开其中一组热成像单元，处理端还用于对该热成像单元的采集画面进行分析，当分析结果为不存在火情时，还根据热成像单元的采集画面进行分析是否存在预设的隐患内容，隐患内容包括未熄灭的烟头在可燃物旁，以及存在电弧现象。

处理端内存储有每个监控端的位置以及每个监控端的监控区域地形图；当处理端的分析结果为存在隐患内容时，打开另一组热成像单元，处理端根据两组成像热成像单元的采集图像，分析隐患内容的具体位置；同时处理端给管理端发送消防信号。

监控端还包括微型云台和激光笔，激光笔固定在微型云台上，微型云台为可上下左右自由转动的云台。管理端还用于向处理端发送指示信号；处理端还用于接收到指示信号后，给监控端发送提示信号；监控端还用于接收到提示信号后，控制激光笔开启并控制云台转动，使激光笔的光束打在隐患内容的具体位置。

具体实施过程如下：

实训场所由于设备较为珍贵，不仅室内的防护工作需要做好，室外的防火工作同样重要。

本实施例中，采集端日常工作时，将采集的数据发送给处理端，处理端进行烟雾分析，当烟雾浓度过高时可能存在火情，但也可能是误报。如果是误报，盲目呼叫工作人员来处理，会浪费工作人员的大量时间和精力，因此，处理端打开其中一种热成像单元，分析是否存在火情。

当分析结果为不存在火情时，可能仍然存在火灾隐患。因此，处理端还根据工作的热成像单元的采集画面进行分析是否存在预设的隐患内容，比如未熄灭的烟头在可燃物旁，以及存在电弧现象。这些隐患内容的存在，虽然不会马上就会导致大火，也并非百分百会引起火灾，但却有引起火灾的风险。因此，仍需要将这些隐患去除。

但是，仅一组热成像单元，虽然能发现隐患，由于在景深上的局限性，画面是二维的而不是三维空间的，并不能够分析得到隐患的具体位置，工作人员寻找起来可能并不轻松。因此，发现隐患时，打开另一组热成像单元，处理端根据两组成像热成像单元的采集图像，分析隐患的具体位置。并且给管理端发送消防信号，工作人员查看消防信号后，可赶到现场对隐患进行处理。

工作人员到达发现隐患的监控端所在区域后，可能存在难以找到隐患具体位置的问题，此时，工作人员可以通过管理端向处理端发送指示信号，处理端接收到指示信号时，给监控端发送提示信号；监控端接收到提示信号后，控制激光笔开启并控制云台转动，使激光笔的光束打在隐患的具体位置。

通过激光笔的指示，工作人员能够轻松的找到隐患的具体位置，并采取对应的措施，及时将隐患去除。

同时，由于隐患并不总是存在，在发现隐患前，只打开一组热成像单元，还可以节约能量。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims

1.实训场所设备智能管理系统，其特征在于：包括管理端、采集端、处理端和维护端；

维护端用于接收检修信号，还用于查看维护计划表。

2.根据权利要求1所述的实训场所设备智能管理系统，其特征在于：处理端内存储有教师课堂表；处理端还用于在判断设备存在隐患时，生成异常信息并存储，并匹配出对应的上课教师后，将异常信息与上课教师关联；处理端还用于当预设时间内某教师关联的异常信息数量超过M时，生成巡查信号。

3.根据权利要求2所述的实训场所设备智能管理系统，其特征在于：处理端还用于当预设时间内某教师关联的异常信息占所有异常信息的比重超过X，且异常信息的总量大于N时，生成巡查信号。

4.根据权利要求3所述的实训场所设备智能管理系统，其特征在于：异常信息包括异常类型及异常设备名称；处理端还用于第二预设时间内，某设备的异常信息数量超过A时，生成设备调查信号。

5.根据权利要求4所述的实训场所设备智能管理系统，其特征在于：处理端还用于当第二预设时间内，某设备的异常信息占所有异常信息的比重超过B时且异常信息的总量大于C时，生成设备调查信号。

6.根据权利要求1所述的实训场所设备智能管理系统，其特征在于：处理端内预存有多个相邻的时间区间，维护端进行设备归类时，将建议维护周期属于同一时间区间的维护设备归为同一类。

7.根据权利要求1所述的实训场所设备智能管理系统，其特征在于：采集端包括电流传感器、电压传感器和温度传感器。

8.根据权利要求1所述的实训场所设备智能管理系统，其特征在于：检修信号包括隐患类型及存在隐患的设备名称。

9.根据权利要求1所述的实训场所设备智能管理系统，其特征在于：处理端为云服务器。

10.实训场所设备智能管理方法，其特征在于：使用上述权利要求1-9任一项的实训场所设备智能管理系统。