CN112631157A - 一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统，包括计算机云平台、设备监测单元、环境监测单元、故障报警单元、维修分配模块、注册登录单元以及数据库；通过维修分配模块接收到维修信号，获取电器设备异常的时长、次数以及频率，通过公式获取设备的异常系数Co和分析维修人员的维修数据，对维修人员的能力进行等级划分，将设备的异常系数Co与维修人员进行匹配，为异常设备有效分配维修人员，通过等级划分能够提高维修人员的工作效率，防止出现维修人员因能力不够导致维修人员空闲的现象，同时能够对电器设备进行监测，有效预防故障的发生，当设备出现故障时，能够第一时间发生报警，有效减少了安全事故的发生。

Description

一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统

技术领域

本发明涉及防爆电器的监测技术领域，具体为一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统。

背景技术

防爆电器，顾名思义就是在含有爆炸性危险气体混合物的场合中能够防止爆炸事故发生的电器。我国的防爆电器基本上分为两大类：一类称之为矿用防爆电器，主要应用于煤矿、矿山具有瓦斯等爆炸性气体突出的场所，另一类称之为工厂用防爆电器，主要应用于除矿山、煤矿之外的所有场所。

在生产使用过程中，防爆电器的安全至关重要，但是在现有技术中，防爆电器的设备安全不够能够进行监测，容易引起严重的事故，在防爆电器出现故障的时候，不能够及时得到维修。

发明内容

本发明的目的就在于提出一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统，通过维修分配模块接收到维修信号，通过分析设备的异常数据，获取电器设备异常的时长、次数以及频率，通过公式获取设备的异常系数Co，通过分析维修人员的维修数据，对维修人员的能力进行等级划分，将设备的异常系数Co与维修人员进行匹配，为异常设备有效分配维修人员，通过等级划分能够提高维修人员的工作效率，防止出现维修人员因能力不够导致维修人员空闲的现象。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统，包括计算机云平台、设备监测单元、环境监测单元、故障报警单元、维修分配模块、注册登录单元以及数据库；

所述设备监测单元用于对电器设备的运行数据进行监测，运行数据包括全天内电器设备运行时的平均温度、噪音的分贝值以及运行过程中的最大电压，将电器设备标记为i，i＝1，2，......，n，具体监测过程如下：

步骤一、获取全天内电器设备运行时的平均温度，并将全天内电器设备运行时的平均温度标记为Wi；

步骤二、获取全天内电器设备运行时产生的噪音的分贝值，并将全天内电器设备运行时产生的噪音的分贝值标记为Bi；

步骤三、获取全天内电器设备运行过程中的最大电压，并将全天内电器设备运行过程中的最大电压标记为Vi；

步骤四、通过公式

获取设备运行系数Xi，其中，c1、c2以及c3均为预设比例系数，c1＞c2＞c3＞0，β为修正因子，取值为2.0321563；

步骤五、将设备运行系数Xi与运行系数阈值进行比较：

若设备运行系数Xi≥运行系数阈值，则判定设备运行正常，生成设备正常信号并将设备标记为正常设备，随后将设备正常信号和设备的名称一同发送至计算机云平台；

若设备运行系数Xi＜运行系数阈值，则判定设备运行异常，生成设备异常信号并将设备标记为异常设备，随后将设备异常信号和设备的名称一同发送至故障报警单元。

进一步地，所述注册登录单元用于监测人员和维修人员通过手机终端提交监测人员数据和维修人员数据并将注册成功的监测人员数据和维修人员数据发送至数据库进行储存，监测人员数据包括监测人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码，维修人员数据包括维修人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码。

进一步地，所述故障报警单元接收到设备异常信号和设备的名称后生成设备维修信号并将设备维修信号发送至维修分配模块；

所述维修分配模块接收到维修信号后，通过分析设备的异常数据，对维修人员进行合理分配，异常数据表示为设备异常的时长、次数以及频率，具体分析分配过程如下：

S1：获取设备的异常系数Co，将异常电器设备标记为o，o＝1，2，......，n，具体获取步骤如下；

S11：获取电器设备异常的时长，并将电器设备异常的时长标记为Yo；

S12：获取电器设备异常的次数，并将电器设备异常的次数标记为So；

S13：获取电器设备异常的频率，并将电器设备异常的频率标记为Po；

S14：通过公式

获取设备的异常系数Co，其中，b1、b2以及b3均为预设比例系数，b1＞b2＞b3＞0；

S2：通过分析维修人员的维修数据，对维修人员的能力进行等级划分，维修数据包括维修人员的维修次数和入职时长，具体划分步骤如下：

S21：获取维修人员的维修次数和入职时长，并将维修人员的维修次数和入职时长依次对应标记为HP和AP；

S22：将维修人员的维修次数HP和入职时长AP分别与L1和L2进行比较，L1为维修次数阈值，L2为入职时长阈值；

S23：若维修人员的维修次数HP≥L1，维修人员的入职时长AP≥L2，则将该维修人员划分为第一等级；

若维修人员的维修次数HP≥L1，维修人员的入职时长AP＜L2，则将该维修人员划分为第二等级；

若维修人员的维修次数HP＜L1，维修人员的入职时长AP≥L2，则将该维修人员划分为第二等级；

若维修人员的维修次数HP＜L1，维修人员的入职时长AP＜L2，则将该维修人员划分为第三等级；

S3：将设备的异常系数Co与维修人员进行匹配，具体匹配过程如下：

若设备的异常系数Co＞异常系数阈值范围时，则将该设备名称发送至第一等级维修人员的手机终端；

若设备的异常系数Co位于异常系数阈值范围时，则将该设备名称发送至第二等级维修人员的手机终端；

若设备的异常系数Co＜异常系数阈值范围时，则将该设备名称发送至第三等级维修人员的手机终端；

S4：维修人员接收到设备名称后，对设备进行维修，将设备标记为维修中设备，同时设置有维修结束的时间，随后将维修中设备的名称和维修结束的时间一同发送至计算机云平台进行存储。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，通过设备监测单元对电器设备的运行数据进行监测，获取全天内电器设备运行时的平均温度、运行时产生的噪音的分贝值以及运行过程中的最大电压，通过公式获取设备运行系数Xi，将设备运行系数Xi与运行系数阈值进行比较：若设备运行系数Xi≥运行系数阈值，则判定设备运行正常，生成设备正常信号并将设备标记为正常设备，随后将设备正常信号和设备的名称一同发送至计算机云平台；若设备运行系数Xi＜运行系数阈值，则判定设备运行异常，生成设备异常信号并将设备标记为异常设备，随后将设备异常信号和设备的名称一同发送至故障报警单元，能够对电器设备进行监测，有效预防故障的发生，当设备出现故障时，能够第一时间发生报警，有效减少了安全事故的发生；

2、本发明中，维修分配模块接收到维修信号后，通过分析设备的异常数据，获取电器设备异常的时长、次数以及频率，通过公式获取设备的异常系数Co，通过分析维修人员的维修数据，对维修人员的能力进行等级划分，将设备的异常系数Co与维修人员进行匹配，为异常设备有效分配维修人员，通过等级划分能够提高维修人员的工作效率，防止出现维修人员因能力不够导致维修人员空闲的现象。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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地介绍，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统，包括计算机云平台、设备监测单元、环境监测单元、故障报警单元、维修分配模块、注册登录单元以及数据库；

所述注册登录单元用于监测人员和维修人员通过手机终端提交监测人员数据和维修人员数据并将注册成功的监测人员数据和维修人员数据发送至数据库进行储存，监测人员数据包括监测人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码，维修人员数据包括维修人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码；

所述设备监测单元用于对电器设备的运行数据进行监测，运行数据包括全天内电器设备运行时的平均温度、噪音的分贝值以及运行过程中的最大电压，将电器设备标记为i，i＝1，2，......，n，具体监测过程如下：

步骤一、获取全天内电器设备运行时的平均温度，并将全天内电器设备运行时的平均温度标记为Wi；

步骤二、获取全天内电器设备运行时产生的噪音的分贝值，并将全天内电器设备运行时产生的噪音的分贝值标记为Bi；

步骤三、获取全天内电器设备运行过程中的最大电压，并将全天内电器设备运行过程中的最大电压标记为Vi；

步骤四、通过公式

获取设备运行系数Xi，其中，c1、c2以及c3均为预设比例系数，c1＞c2＞c3＞0，β为修正因子，取值为2.0321563；

步骤五、将设备运行系数Xi与运行系数阈值进行比较：

若设备运行系数Xi≥运行系数阈值，则判定设备运行正常，生成设备正常信号并将设备标记为正常设备，随后将设备正常信号和设备的名称一同发送至计算机云平台；

若设备运行系数Xi＜运行系数阈值，则判定设备运行异常，生成设备异常信号并将设备标记为异常设备，随后将设备异常信号和设备的名称一同发送至故障报警单元；

所述故障报警单元接收到设备异常信号和设备的名称后生成设备维修信号并将设备维修信号发送至维修分配模块；

所述维修分配模块接收到维修信号后，通过分析设备的异常数据，对维修人员进行合理分配，异常数据表示为设备异常的时长、次数以及频率，具体分析分配过程如下：

S1：获取设备的异常系数Co，将异常电器设备标记为o，o＝1，2，......，n，具体获取步骤如下；

S11：获取电器设备异常的时长，并将电器设备异常的时长标记为Yo；

S12：获取电器设备异常的次数，并将电器设备异常的次数标记为So；

S13：获取电器设备异常的频率，并将电器设备异常的频率标记为Po；

S14：通过公式

获取设备的异常系数Co，其中，b1、b2以及b3均为预设比例系数，b1＞b2＞b3＞0；

S2：通过分析维修人员的维修数据，对维修人员的能力进行等级划分，维修数据包括维修人员的维修次数和入职时长，具体划分步骤如下：

S21：获取维修人员的维修次数和入职时长，并将维修人员的维修次数和入职时长依次对应标记为HP和AP；

S22：将维修人员的维修次数HP和入职时长AP分别与L1和L2进行比较，L1为维修次数阈值，L2为入职时长阈值；

S23：若维修人员的维修次数HP≥L1，维修人员的入职时长AP≥L2，则将该维修人员划分为第一等级；

若维修人员的维修次数HP≥L1，维修人员的入职时长AP＜L2，则将该维修人员划分为第二等级；

若维修人员的维修次数HP＜L1，维修人员的入职时长AP≥L2，则将该维修人员划分为第二等级；

若维修人员的维修次数HP＜L1，维修人员的入职时长AP＜L2，则将该维修人员划分为第三等级；

S3：将设备的异常系数Co与维修人员进行匹配，具体匹配过程如下：

若设备的异常系数Co＞异常系数阈值范围时，则将该设备名称发送至第一等级维修人员的手机终端；

若设备的异常系数Co位于异常系数阈值范围时，则将该设备名称发送至第二等级维修人员的手机终端；

若设备的异常系数Co＜异常系数阈值范围时，则将该设备名称发送至第三等级维修人员的手机终端；

S4：维修人员接收到设备名称后，对设备进行维修，将设备标记为维修中设备，同时设置有维修结束的时间，随后将维修中设备的名称和维修结束的时间一同发送至计算机云平台进行存储；

所述环境监测单元用于监测电器设备周边的环境数据，环境数据包括电器设备周边环境的最大温度、空气中的灰尘含量以及空气中的平均湿度，具体监测过程如下：

L1：获取电器设备周边环境的最大温度，并将电器设备周边环境的最大温度标记为Di；

L2：获取周边环境空气中的灰尘含量，并将周边环境空气中的灰尘含量标记为Hi；

L3：获取周边环境空气中的平均湿度，并将周边环境空气中的平均湿度标记为Si；

L4：通过公式

获取到环境监测系数Ai，其中，g1、g2以及g3均为预设比例系数，g1+g2+g3＝2.3652102，g1＞g2＞g3＞0；

L5：将环境监测系数Ai与环境监测系数阈值进行比较：

若环境监测系数Ai≥环境监测系数阈值，则判定环境正常，生成正常信号；

若环境监测系数Ai＜环境监测系数阈值，则判定环境非正常，生成非正常信号并将非正常信号发送至管理人员手机终端进行预警。

本发明工作原理：通过设备监测单元对电器设备的运行数据进行监测，获取全天内电器设备运行时的平均温度、运行时产生的噪音的分贝值以及运行过程中的最大电压，通过公式获取设备运行系数Xi，将设备运行系数Xi与运行系数阈值进行比较：若设备运行系数Xi≥运行系数阈值，则判定设备运行正常，生成设备正常信号并将设备标记为正常设备，随后将设备正常信号和设备的名称一同发送至计算机云平台；若设备运行系数Xi＜运行系数阈值，则判定设备运行异常，生成设备异常信号并将设备标记为异常设备，随后将设备异常信号和设备的名称一同发送至故障报警单元。

上述公式均是去量化取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统，其特征在于，包括计算机云平台、设备监测单元、环境监测单元、故障报警单元、维修分配模块、注册登录单元以及数据库；

所述设备监测单元用于对电器设备的运行数据进行监测，运行数据包括全天内电器设备运行时的平均温度、噪音的分贝值以及运行过程中的最大电压，将电器设备标记为i，i＝1，2，......，n，具体监测过程如下：

步骤一、获取全天内电器设备运行时的平均温度，并将全天内电器设备运行时的平均温度标记为Wi；

步骤二、获取全天内电器设备运行时产生的噪音的分贝值，并将全天内电器设备运行时产生的噪音的分贝值标记为Bi；

步骤三、获取全天内电器设备运行过程中的最大电压，并将全天内电器设备运行过程中的最大电压标记为Vi；

步骤四、通过公式

获取设备运行系数Xi，其中，c1、c2以及c3均为预设比例系数，c1＞c2＞c3＞0，β为修正因子，取值为2.0321563；

步骤五、将设备运行系数Xi与运行系数阈值进行比较：

若设备运行系数Xi≥运行系数阈值，则判定设备运行正常，生成设备正常信号并将设备标记为正常设备，随后将设备正常信号和设备的名称一同发送至计算机云平台；

若设备运行系数Xi＜运行系数阈值，则判定设备运行异常，生成设备异常信号并将设备标记为异常设备，随后将设备异常信号和设备的名称一同发送至故障报警单元。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统，其特征在于，所述注册登录单元用于监测人员和维修人员通过手机终端提交监测人员数据和维修人员数据并将注册成功的监测人员数据和维修人员数据发送至数据库进行储存，监测人员数据包括监测人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码，维修人员数据包括维修人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算机云平台的防爆电器监测系统，其特征在于，所述故障报警单元接收到设备异常信号和设备的名称后生成设备维修信号并将设备维修信号发送至维修分配模块；

所述维修分配模块接收到维修信号后，通过分析设备的异常数据，对维修人员进行合理分配，异常数据表示为设备异常的时长、次数以及频率，具体分析分配过程如下：

S1：获取设备的异常系数Co，将异常电器设备标记为o，o＝1，2，......，n，具体获取步骤如下；

S11：获取电器设备异常的时长，并将电器设备异常的时长标记为Yo；

S12：获取电器设备异常的次数，并将电器设备异常的次数标记为So；

S13：获取电器设备异常的频率，并将电器设备异常的频率标记为Po；

S14：通过公式

获取设备的异常系数Co，其中，b1、b2以及b3均为预设比例系数，b1＞b2＞b3＞0；

S2：通过分析维修人员的维修数据，对维修人员的能力进行等级划分，维修数据包括维修人员的维修次数和入职时长，具体划分步骤如下：

S21：获取维修人员的维修次数和入职时长，并将维修人员的维修次数和入职时长依次对应标记为HP和AP；

S22：将维修人员的维修次数HP和入职时长AP分别与L1和L2进行比较，L1为维修次数阈值，L2为入职时长阈值；

S23：若维修人员的维修次数HP≥L1，维修人员的入职时长AP≥L2，则将该维修人员划分为第一等级；

若维修人员的维修次数HP≥L1，维修人员的入职时长AP＜L2，则将该维修人员划分为第二等级；

若维修人员的维修次数HP＜L1，维修人员的入职时长AP≥L2，则将该维修人员划分为第二等级；

若维修人员的维修次数HP＜L1，维修人员的入职时长AP＜L2，则将该维修人员划分为第三等级；

S3：将设备的异常系数Co与维修人员进行匹配，具体匹配过程如下：

若设备的异常系数Co＞异常系数阈值范围时，则将该设备名称发送至第一等级维修人员的手机终端；

若设备的异常系数Co位于异常系数阈值范围时，则将该设备名称发送至第二等级维修人员的手机终端；

若设备的异常系数Co＜异常系数阈值范围时，则将该设备名称发送至第三等级维修人员的手机终端；

S4：维修人员接收到设备名称后，对设备进行维修，将设备标记为维修中设备，同时设置有维修结束的时间，随后将维修中设备的名称和维修结束的时间一同发送至计算机云平台进行存储。

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