CN113063611A - 一种设备的监控管理方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种轨道交通设备的监控管理方法及其系统，其方法包括：获取轨道交通的各个设备的监控信息；根据预先设定的分类统计标准将监控信息进行分类统计，得到与分类统计标准对应的分类统计信息；根据分类统计信息包括的运行信息针对对应的设备进行在线诊断，得到诊断结果；根据分类统计信息进行健康分析，得到健康分析结果；结合诊断结果和健康分析结果对设备进行维护优化。本发明通过监测装置监控轨道交通中得到包括各种设备各项数据的监控信息，无线传输至分析服务器后能够对设备进行在线诊断以及对设备发生的异常进行分析，进而能够将对设备的维护从结果修变成状态修，即对故障进行预判，对故障及时进行处理，以降低维护成本。

Description

一种设备的监控管理方法及其系统

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种设备的监控管理方法及其系统。

背景技术

随着近几年中国城市轨道交通行业迅猛发展，为乘客持续提供更安全、更高效、更友好的在途体验，成为各城市地铁运营面临的重大挑战和课题。

国内轨道交通各站厅里，环控机房内各个设备和电梯扶梯设备均离管理机房较远，多是采用总线制和信号采集器的方式连入管理机房，用传统的综合管理系统(ISCS系统)进行设备管理，其中总线模式传输存在建设费用较大，使用过程中较容易产生线路故障、故障发生时很难快速确定故障位置和线路损坏位置以及传输保密性差的缺陷；传统的综合管理系统存在所有传感器只能显示整个系统中流量、压力等，无法知道单一设备运行健康状态的缺陷。

因此，传统的地铁运维方式在监控、问题发现、告警以及故障处理等各个环节均存在明显不足，在地铁维保工作中仍然依靠大量的工作人员对待检修的设备依据经验进行现场工作，无法准确的对故障做出诊断性的预判，即需要大量依赖人的经验、工作效率低下，在异常诊断分析、告警事件以及故障处理的效率等方面都有待提高，即如何更加快捷有效得对地铁设备的维护优化是亟需解决的。

发明内容

本发明的目的是提供一种设备的监控管理方法及其系统，能够将对设备的维护从结果修变成状态修，即对故障进行预判，对故障及时进行处理，以降低维护成本。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种轨道交通设备的监控管理方法，包括：

获取轨道交通的各个设备的监控信息；

将所述监控信息进行分类统计，得到对应的分类统计信息，所述分类统计信息包括各个设备的运行信息；

根据所述运行信息针对对应的所述设备进行在线诊断，得到诊断结果；

根据所述分类统计信息进行健康分析，得到健康分析结果；

结合所述诊断结果和所述健康分析结果对各个设备进行维护优化。

进一步地，根据所述运行信息针对对应的所述设备进行在线诊断，得到诊断结果，包括：

所述运行信息包括设备的运行状态；

监测到所述运行状态为异常时，获取所述运行信息中的异常信息；

根据所述异常信息识别异常发生的位置和类型，得到异常对象和异常类型；

依据所述异常信息、所述异常对象和异常类型，针对设备出现的异常进行统计，得到异常统计信息。

进一步地，根据所述分类统计信息进行健康分析，得到健康分析结果，包括：

根据所述分类统计信息和所述异常统计信息进行分析，得到综合健康值。

进一步地，结合所述诊断结果和所述健康分析结果对所述设备进行维护优化，包括：

将累计的所述分类统计信息进行分析，得到所述设备的寿命预测值；

根据所述寿命预测值、所述异常统计信息和所述综合健康值对所述设备进行维护优化。

更进一步地，还包括：

监测轨道交通的各个站点的所有设备的监测状态，显示与所述监测状态相对应的图标；

当所述站点内所有所述设备的所述监测状态均无异常时，则所述站点显示无异常图标；

当所述站点内存在有所述设备的所述监测状态为预警时，则所述站点显示预警图标；

当所述站点内存在有所述设备的所述监测状态为报警时，则所述站点显示报警图标。

进一步地，将所述监控信息进行分类统计，包括：

根据预先设定的分类统计标准将所述监控信息进行分类统计；

所述分类统计标准包括轨道交通各个线路下的设备；

以各个线路以及各个线路下的设备为单位，统计各个线路下的设备的所述监控信息，得到对应的分类统计信息。

进一步地，将所述监控信息进行分类统计，包括：

根据预先设定的分类统计标准将所述监控信息进行分类统计；

所述分类统计标准包括轨道交通单个站点内的设备；

以单个站点以及单个站点下的设备为单位，统计单个站点内的设备的所述监控信息，得到对应的分类统计信息。

进一步地，将所述监控信息进行分类统计，包括：

根据预先设定的分类统计标准将所述监控信息进行分类统计；

所述分类统计标准包括单个设备；

以单个设备为单位，统计单个设备的所述监控信息，得到对应的分类统计信息。

一种应用于所述的轨道交通设备的监控管理方法的系统，包括监测装置、传输单元、分析服务器和管理平台；

所述监测装置，用于监控轨道交通的各个设备得到监控信息；

所述传输单元，用于将所述监控信息通过无线传输传输至所述分析服务器；

所述分析服务器，用于根据预先设定的分类统计标准将监控信息进行分类统计，得到与所述分类统计标准对应的分类统计信息；

所述分析服务器，还用于根据所述分类统计信息包括的各个设备的运行信息，针对对应的所述设备进行在线诊断，得到诊断结果；

所述管理平台，用于结合所述分析服务器得到的所述诊断结果和所述健康分析结果对所述设备进行维护优化。

进一步地，所述检测装置为LoRa传感器。

进一步地，所述分析服务器还用于，在监测到所述运行信息包括的运行状态为异常时，获取所述运行信息中的异常信息，根据所述异常信息识别异常发生的位置和类型，得到异常对象和异常类型；

所述分析服务器还用于，依据所述异常信息、所述异常对象和异常类型，针对设备出现的异常进行统计，得到异常统计信息；

所述分析服务器还用于，根据所述分类统计信息和所述异常统计信息进行分析，得到综合健康值。

更进一步地，所述分析服务器还用于，将累计的所述分类统计信息进行分析，得到所述设备的寿命预测值；

所述管理平台还用于，根据所述寿命预测值、所述异常统计信息和所述综合健康值对所述设备进行维护优化。

由以上本申请实施方式提供的技术方案可见，通过监测装置监控轨道交通中得到包括各种设备各项数据的监控信息，无线传输至分析服务器后能够对设备进行在线诊断以及对设备发生的异常进行分析，对发生异常的装置可能发生的故障进行预判，进而能够将对设备的维护从结果修变成状态修，即对故障进行预判，对故障及时进行处理。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例一提供的轨道交通设备的监控管理方法的步骤示意图；

图2为本发明另一实施例提供的轨道交通设备的监控管理方法的步骤示意图；

图3为本发明实施例一提供的轨道交通设备的监控管理方法中进行在线诊断的步骤示意图；

图4为本发明实施例二提供的轨道交通设备的监控管理系统的结构示意图；

图5为本发明另一实施例提供的轨道交通设备中分析服务器的模块示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一

本申请的该实施例提供了能够将对设备的维护从结果修变成状态修，即对故障进行预判，对故障及时进行处理，以降低维护成本的轨道交通设备的监控管理方法，如图1所示，其方法步骤包括：

S1，获取轨道交通的各个设备的监控信息。本实施例中，监测的轨道交通的设备可以包括柜式空调机、组合式空调机组、制冷压缩机、回排风机、冷却水泵、轴流风机、空调风机、电梯扶梯等，则获取的监控信息中至少包括设备的振动、转速、温度中至少一种待监测的数据，也可以是力、红外、激光、声音、视觉等。

S2，将所述监控信息进行分类统计，得到对应的分类统计信息，所述分类统计信息包括各个设备的运行信息。进一步地，本申请根据预先设定的分类统计标准将所述监控信息进行分类统计，分类统计标准包括括各个线路下的设备、单个站点内的设备以及单个设备，这样便可以对各种单位下的整体设备和单个设备进行监控。

本实施例中，所述分类统计标准为以轨道交通各个线路以及各个线路下的设备为单位统计时，便以地铁的路线为单位，将各个线路下的所有设备的所述监控信息进行统计，得到在各个线路下的设备的分类标准下的分类统计信息。

在本申请的另一实施例中，当分类统计标准为以单个站点以及站点内的设备为单位统计时，分类统计信息可以为：站点的基本信息以及设备和设备上的监测装置的状态；指定时间内单个站点内所有设备发生异常的次数的变化曲线(异常类型为预警或报警)；单个站点内按异常类型统计的历史异常次数、按设备类型统计的历史异常次数图表，本申请能够获取3个月内的记录的历史监控记录；单个站点下所有的设备以及当前状态，状态包括正常、预警和报警，分别通过绿色、黄色和红色图标进行显示，图标旁标识有设备基本信息，并且每个显示的设备基本信息下可以存储有对应的监控信息。

在本申请的其他实施例中，当分类统计标准为以单个设备为统计单位时，分类统计信息可以为：设备的基本信息以及当天的异常信息统计形成列表；设备运行状态，根据所述运行信息的所述运行状态的种类，显示与所述运行状态对应的显示信号，态正常显示绿色闪烁，异常显示黄色闪烁，报警显示红色闪烁，当然，同样可能用于监测传感器的状态。

单个站点内的设备的分类统计标准下，对单个设备的运行信息进行神经网络诊断，若诊断出有异常发生，则获取所述运行信息中的异常信息；根据所述异常信息识别异常发生的位置和类型，得到异常对象和异常类型，即对异常进行具体的展示。

实施例一的分类统计标准为轨道交通各个线路下的设备的监控管理方法，所述方法步骤还包括，S3，根据所述运行信息针对对应的所述设备进行在线诊断，得到诊断结果。

所述分类统计信息中包括各个设备的运行信息，所述运行信息包括设备的运行状态，所述运行状态包括正常、预警和报警，其中预警和报警状态均为异常状态，主要是通过对监测到的振动、转速、温度的数值与预先设定的阈值进行比较，判断其是否异常。

如图2所示，对设备的具体的在线诊断为，S310，监测到所述运行状态为异常时，获取所述运行信息中的异常信息。

S311，根据所述异常信息识别异常发生的位置和类型，得到异常对象和异常类型。通过异常信息能够判断得到检测到该异常信息的监测装置，进而根据检测装置的安装位置得知被监测的设备，分析出异常对象，并且分析出是振动异常、转速快、温度高其中至少一种的异常类型。

S312，依据所述异常信息、所述异常对象和异常类型，针对设备出现的异常进行统计，得到异常统计信息。

在本实施例的分类标准下，异常统计信息可以包括，线路下设备和监测装置的数量以及是否异常统计信息、最新设备异常统计信息、指定时间内所有设备的异常数量变化曲线、指定时间内单条路线下的遗产数量统计信息、指定时间内所有异常类型分别发生的次数以及指定时间内每种设备发生异常的次数。

通过上述的异常统计信息，能够直观地得到不同设备的工作的稳定性，并且能够在设备发生预警类型的异常时，根据历史数据和实时数据对故障进行时间和位置上的预判。

S4，根据所述分类统计信息进行健康分析，得到健康分析结果。

本实施例中，根据上述的分类统计信息和所述异常统计信息进行分析，得到综合健康值，即健康分析结果，可以根据轨道交通内所有线路下的所有设备的监控信息和其中的异常信息，统计得到一个整体设备综合健康值，也可以根据单个路线下的所有设备的监控信息和其中的异常信息，统计得到一个线路综合健康值，并将其进行显示。

S5，结合所述诊断结果和所述健康分析结果对所述设备进行维护优化。本实施例具体为，根据所述异常统计信息和所述综合健康值对所述设备进行维护优化。所述维护优化可以是根据所述异常统计信息针对对应的设备进行维修优化。

本申请的另一实施例中，在得到健康分析结果之后，其方法步骤还包括，将累计的所述分类统计信息进行分析，得到所述设备的寿命预测值。得到寿命预测值之后，根据所述寿命预测值、所述异常统计信息和所述综合健康值对所述设备进行维护优化。

本申请的另一实施例中，所述方法步骤还包括，S6，监测轨道交通的各个站点的所有设备的监测状态，显示与所述监测状态相对应的图标。

当所述站点内所有所述设备的所述监测状态均无异常时，则所述站点显示无异常图标；当所述站点内存在有所述设备的所述监测状态为预警时，则所述站点显示预警图标；当所述站点内存在有所述设备的所述监测状态为报警时，则所述站点显示报警图标。

本实施例中，分别用闪烁的绿灯、黄灯和红灯的图标对上述三种监测状态进行显示，并且在图标旁对异常类型进行文字显示，或者在图标上显示与异常类型对应的图画，异常类型包括温度高、转速快、振动异常中至少一种，例如当温度过高报警时，图标显示为红色闪烁的图标，图标上对应有温度计的图画。

通过上述实施例，可以看出本申请通过获取监控轨道交通中得到包括各种设备各项数据的监控信息，根据不同的分类统计标准能够简化对各个设备的监控信息的分析过程，基于此，根据所述监控信息包括的运行信息能够对设备进行在线诊断时候发生有异常，以及对设备发生的异常进行分析，对发生异常的装置可能发生的故障进行时间和位置预判，进而能够将对设备的维护从结果修变成状态修，即对故障进行预判，对故障及时进行处理，同时，利用监控数据分析得到寿命预测值、所述异常统计信息和所述综合健康值对所述设备进行智能化的维护优化，减少人工成本。

实施例二

本申请的该实施例提供了一种应用本申请的轨道交通设备的监控管理方法的系统，如图3所示，其包括：监测装置1、传输单元2、分析服务器3和管理平台4；

所述监测装置1，用于监控轨道交通的各个设备得到监控信息；

所述传输单元2，用于将所述监控信息无线传输至所述分析服务器31。本实施中，所述检测装置为LoRa传感器，这样，结合LoRa网关和光纤的无线传输方式，实现监测装置1与分析服务器3之间的数据传输，具有远距离、低功耗、多节点、组网灵活等特性，实现大容量、分布式、标准化、可视化、持久化的数据存储，为数据分析创造前提。

所述分析服务器3，用于将监控信息进行分类统计，得到对应的分类统计信息，能够根据所述分类统计信息进行健康分析，得到健康分析结果。本实施例中，所述分析服务器3为设备诊断平台，能够进行故障预测与维护优化。所述分析服务器3，还用于根据所述分类统计信息包括的各个设备的运行信息，针对对应的所述设备进行在线诊断，得到诊断结果。

所述管理平台4，用于结合所述分析服务器3得到的所述诊断结果和所述健康分析结果对各个设备进行维护优化。在管理平台4分析获得维护优化指令，再由分析服务器3下发到运维人员，完成完整的维护优化过程。

所述分析服务器3还用于，在监测到所述运行信息包括的运行状态为异常时，获取所述运行信息中的异常信息，根据所述异常信息识别异常发生的位置和类型，得到异常对象和异常类型；所述分析服务器3还用于，依据所述异常信息、所述异常对象和异常类型，针对设备出现的异常进行统计，得到异常统计信息。

所述分析服务器3还用于，根据所述分类统计信息和所述异常统计信息进行分析，得到综合健康值。

所述管理平台4还用于，根据所述异常统计信息和所述综合健康值对所述设备进行维护优化。

所述分析服务器3还用于，将累计的所述分类统计信息进行分析，得到所述设备的寿命预测值；所述管理平台4还用于，根据所述寿命预测值、所述异常统计信息和所述综合健康值对所述设备进行维护优化。

在本申请的另一实施例中，如图5所示，当所述分析服务器3还用于得到寿命预测值时，所述分析服务器3即设备诊断平台包括大数据治理模块31、状态监测模块32、故障诊断模块33、健康评估模块34和寿命预测模块35，所述状态监测模块32、健康评估模块34和寿命预测模块35均获取从所述大数据治理模块31输出的监控信息，故障诊断模块33与所述状态监测模块32相连，即在监测到设备存在故障时通过所述故障诊断模块33对其进行故障诊断。

其中大数据治理模块31，用于与传输单元2连接获取所述监控信息，判断所述监控信息是否存在异常，具体通过模糊量化法、z-Score法等数据规整算法；AR-GARCH、核估计LOF等异常数据识别与剔除算法；无迹卡尔曼滤波法、DBSCAN等异常/缺失数据恢复算法，能够实现异常信号的检测以及异常信号的剔除或恢复；

所述状态监测模块32，用于监测所述分类统计信息包括的各个设备的运行信息，判断对应设备所处的状态，例如无异常、预警或报警，具体通过设备唯象建模与状态分析算法；多域监测指标优选与融合算法；自适应3σ准则、CT-CAM、AT-CAM等智能监测算法，能够实现设备初始状态判断、监测指标构建、预报警阈值自适应设置、预报警机制建立等功能；

在所述状态监测模块32监测到所述运行信息包括的运行状态为异常即处于预警状态时(在报警状态时，说明设备处于严重故障，需要立刻停机)，获取所述运行信息中的异常信息传输至所述故障诊断模块33，所述故障诊断模块33，用于依据所述异常信息判断设备的具体故障位置及故障类型，得到异常统计信息。其对应的故障诊断算法以智能化为目标，采用深度神经网络、深度置信网络、卷积神经网络等最先进的深度学习技术实现，其算法可以包括等权局部特征稀疏滤波网络、正交化局部连接网络、时窗滑移受限玻尔兹曼机、适配共享深度残差网络等深度智能诊断算法；多项式核植入特征分布适配迁移故障诊断算法，这样能够不依赖于人工，自动对机械设备故障进行长期、在线、快速、及时的诊断和判断。

所述健康评估模块34，用于根据所述分类统计信息进行健康分析，得到健康分析结果，即量化设备的健康程度，给予用户最直观的展示。其对应应用的算法可以包括权重最小量化法、高斯混合法、模糊神经推理法、多特征融合评估法等，以此实现部件健康度评估、整机健康度评估、系统健康度评估，更为直观、细致得对健康分析结果进行展示。

所述寿命预测模块35，用于将累计的所述分类统计信息进行分析，得到所述设备的寿命预测值，其对应应用的算法可以包括Par i s-Erdogan模型、梯形噪声分布的指数模型、双重更新的四因素随机退化模型等机理预测模型；层叠分离卷积网络、深度循环卷积网络、多尺度注意力预测网络等AI智能预测算法；数模联动剩余寿命预测算法，能够将设备失效机理模型、统计模型和AI模型相融合，可准确评估剩余寿命的剩余服役时间。

这样，在所述分析服务器3通过大数据治理模块31、状态监测模块32、故障诊断模块33、健康评估模块34和寿命预测模块35对监控信息进行处理后得到命预测值、所述异常统计信息和健康分析结果，所述管理平台根据所述寿命预测值、所述异常统计信息以及依据健康分析结果得到的所述综合健康值对所述设备进行维护优化。

上述实施例提供的一种轨道交通设备的监控管理系统，应用于本申请提供的轨道交通设备的监控管理方法，通过LoRa传感器的监测装置1获取各个设备的监控信息，通过LoRa网关和光纤的无线传输方式的传输单元2，实现监测装置1与分析服务器3之间的数据传输，通过设备诊断平台的分析服务器3对监控信息进行统计分析，最大程度实现智能化故障提醒和故障趋势预判，提高故障响应速度，改善运营服务水平，进而降低了维修保障费用，通过减少维修，特别是计划外维修次数，能够缩短维修时间，提高效率。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种轨道交通设备的监控管理方法，包括：

获取轨道交通的各个设备的监控信息；

将所述监控信息进行分类统计，得到对应的分类统计信息，所述分类统计信息包括各个设备的运行信息；

根据所述运行信息针对对应的所述设备进行在线诊断，得到诊断结果；

根据所述分类统计信息进行健康分析，得到健康分析结果；

结合所述诊断结果和所述健康分析结果对各个设备进行维护优化。

2.根据权利要求1所述的轨道交通设备的监控管理方法，其特征在于，根据所述运行信息针对对应的所述设备进行在线诊断，得到诊断结果，包括：

所述运行信息包括设备的运行状态；

监测到所述运行状态为异常时，获取所述运行信息中的异常信息；

根据所述异常信息识别异常发生的位置和类型，得到异常对象和异常类型；

依据所述异常信息、所述异常对象和异常类型，针对设备出现的异常进行统计，得到异常统计信息。

3.根据权利要求2所述的轨道交通设备的监控管理方法，其特征在于，根据所述分类统计信息进行健康分析，得到健康分析结果，包括：

根据所述分类统计信息和所述异常统计信息进行分析，得到综合健康值。

4.根据权利要求3所述的轨道交通设备的监控管理方法，其特征在于，还包括：

将累计的所述分类统计信息进行分析，得到所述设备的寿命预测值；

根据所述寿命预测值、所述异常统计信息和所述综合健康值对所述设备进行维护优化。

5.根据权利要求1-4任一项所述的轨道交通设备的监控管理方法，其特征在于，还包括：

监测轨道交通的各个站点的所有设备的监测状态，显示与所述监测状态相对应的图标；

当所述站点内所有所述设备的所述监测状态均无异常时，则所述站点显示无异常图标；

当所述站点内存在有所述设备的所述监测状态为预警时，则所述站点显示预警图标；

当所述站点内存在有所述设备的所述监测状态为报警时，则所述站点显示报警图标。

6.根据权利要求5所述的轨道交通设备的监控管理方法，其特征在于，将所述监控信息进行分类统计，包括：

根据预先设定的分类统计标准将所述监控信息进行分类统计；

所述分类统计标准包括轨道交通各个线路下的设备；

以各个线路以及各个线路下的设备为单位，统计各个线路下的设备的所述监控信息，得到对应的分类统计信息。

7.根据权利要求5所述的轨道交通设备的监控管理方法，其特征在于，将所述监控信息进行分类统计，包括：

根据预先设定的分类统计标准将所述监控信息进行分类统计；所述分类统计标准包括轨道交通单个站点内的设备；

以单个站点以及单个站点下的设备为单位，统计单个站点内的设备的所述监控信息，得到对应的分类统计信息。

8.根据权利要求5所述的轨道交通设备的监控管理方法，其特征在于，将所述监控信息进行分类统计，包括：

根据预先设定的分类统计标准将所述监控信息进行分类统计；

所述分类统计标准包括单个设备；

以单个设备为单位，统计单个设备的所述监控信息，得到对应的分类统计信息。

9.一种轨道交通设备的监控管理系统，其特征在于：包括监测装置、传输单元、分析服务器和管理平台；

所述监测装置，用于监控轨道交通的各个设备得到监控信息；

所述传输单元，用于将所述监控信息无线传输至所述分析服务器；

所述分析服务器，用于将监控信息进行分类统计，得到对应的分类统计信息，根据所述分类统计信息进行健康分析，得到健康分析结果；

所述分析服务器，还用于根据所述分类统计信息包括的各个设备的运行信息，针对对应的所述设备进行在线诊断，得到诊断结果；

所述管理平台，用于结合所述分析服务器得到的所述诊断结果和所述健康分析结果对各个设备进行维护优化。

10.根据权利要求9所述的轨道交通设备的监控管理系统，其特征在于：所述检测装置为LoRa传感器。

11.根据权利要求10所述的轨道交通设备的监控管理系统，其特征在于：

所述分析服务器还用于，在监测到所述运行信息包括的运行状态为异常时，获取所述运行信息中的异常信息，根据所述异常信息识别异常发生的位置和类型，得到异常对象和异常类型；

所述分析服务器还用于，依据所述异常信息、所述异常对象和异常类型，针对设备出现的异常进行统计，得到异常统计信息；

所述分析服务器还用于，根据所述分类统计信息和所述异常统计信息进行分析，得到综合健康值。

12.根据权利要求9-11任一项所述的轨道交通设备的监控管理系统，其特征在于：

所述分析服务器还用于，将累计的所述分类统计信息进行分析，得到所述设备的寿命预测值；

所述管理平台还用于，根据所述寿命预测值、所述异常统计信息和所述综合健康值对所述设备进行维护优化。

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