CN114021846A - 工业企业设备状态预警方法及系统 - Google Patents

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CN114021846A CN202111396345.XA CN202111396345A CN114021846A CN 114021846 A CN114021846 A CN 114021846A CN 202111396345 A CN202111396345 A CN 202111396345A CN 114021846 A CN114021846 A CN 114021846A
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Abstract

本发明属于设备监测领域，公开了一种工业企业设备状态预警方法及系统，包括获取工业企业内各设备的当前运行参数数据，以及各设备的类别；根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级；根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，得到工业企业设备健康状态评分值；获取并根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平，进行工业企业设备状态预警。准确预警设备状态，为工业企业设备健康管理提供决策依据，有效降低设备出现故障意外停机而导致生产损失的情况。

Description

工业企业设备状态预警方法及系统
技术领域
本发明属于设备监测领域，涉及一种工业企业设备状态预警方法及系统。
背景技术
企业对标由来已久，“对标分析”也被称作“标杆管理”或“基准管理”，对标是一个追求卓越的过程，而其中的“取长补短”便是对标的精髓和目的。
目前对标分析涉及的领域众多，在工业企业中目前对标分析涉及的内容多是业务经营管理类的指标，还未涉及对设备状态相关的对标分析。当前在工业互联网浪潮下，设备预测性维护作为重点应用场景，通过实时监测设备健康状态并预测设备异常故障的发生以及剩余寿命，进而为工业企业的主机、关键设备的安全稳定运行保驾护航，设备健康状态可以做到实时感知。
但是，目前绝大部分分析场景为针对单个设备，但针对企业所监测设备的分析同样具备很高分析价值，如何准确分析企业所监测设备状态是否为相对较优的设备状态，进而为企业设定合理的设备维护策略，达到为企业设备管理维护降本增效的目标是急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种工业企业设备状态预警方法及系统。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
本发明一方面，一种工业企业设备状态预警方法，包括以下步骤：
获取工业企业内各设备的当前运行参数数据，以及各设备的类别；
根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级；
根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过预设的企业设备健康状态评分方法，得到工业企业设备健康状态评分值；
获取并根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平；
根据工业企业设备状态健康状态水平，进行工业企业设备状态预警。
可选的，所述运行参数数据包括设备零部件上的温度参数、振动参数以及油液理化指标。
可选的，所述各设备的类别包括关键设备、主要设备和一般设备。
可选的，所述根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级的具体方法为：
根据各设备的当前运行参数数据，通过固定阈值分析法、同类对比分析法和趋势变化分析法依次评估各设备的当前运行状态是否正常，得到各设备的固定阈值分析结果、同类对比分析结果和趋势变化分析结果；
根据各设备的固定阈值分析结果、同类对比分析结果和趋势变化分析结果，得到各设备的当前健康状态等级。
可选的，所述固定阈值分析法具体包括：当当前运行参数数据超过预设的阈值时，设备的当前运行状态为异常，否则，设备的当前运行状态为正常；
所述同类对比分析法具体包括：当当前运行参数数据相较于同类设备平均值的偏差，超过同类设备运行参数数据的3倍标准差，设备的当前运行状态为异常，否则，设备的当前运行状态为正常；
所述趋势变化分析法具体包括：获取当前运行参数数据运行参数与上一运行参数数据的偏差，当该偏差为正值时，设备的当前运行状态为异常，否则，设备的当前运行状态为正常。
可选的，所述根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过预设的企业设备健康状态评分方法，得到工业企业设备健康状态评分值的具体方法为：
根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过下式得到工业企业设备健康状态评分值Gs：
Figure BDA0003370044190000031
其中，S为工业企业所有设备的总数量，Si为第i级健康状态等级的设备的综合评估量值，n为健康状态等级总数量；
Figure BDA0003370044190000032
wi为第i级健康状态等级的设备的预设权重值；j为设备的类别数量；wj为第j类类别设备的预设权重值，ji为第j类类别设备中第i级健康状态等级的设备数量；，m为设备的类别总数量。
可选的，所述健康状态等级包括四级，其中，1级健康状态等级的设备的预设权重值的取值范围为0<w1≤0.3；2级健康状态等级的设备的预设权重值的取值范围为0.2<w2≤0.5；3级健康状态等级的设备的预设权重值的取值范围为0.4<w3≤0.7；4级健康状态等级的设备的预设权重值为1，且0<w1<w2<w3<w4。
可选的，所述根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平的具体方法为：
当预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值小于健康状态评分预设值时，工业企业设备状态健康状态水平为低；
当预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值小于上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值时，工业企业设备状态健康状态水平为低；
当预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值不小于健康状态评分预设值时，且，预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值不小于上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值时，工业企业设备状态健康状态水平为高。
可选的，所述健康状态评分预设值为前预设时间段所有工业企业设备健康状态评分值的均值。
本发明又一方面，一种工业企业设备状态预警系统，包括：
获取模块，用于获取工业企业内各设备的当前运行参数数据，以及各设备的类别；
等级确定模块，用于根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级；
评分模块，用于根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过预设的企业设备健康状态评分方法，得到工业企业设备健康状态评分值；
评估模块，用于获取并根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平；
预警模块，用于根据工业企业设备状态健康状态水平，进行工业企业设备状态预警。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明工业企业设备状态预警方法，从各设备的当前运行参数数据出发，分级评估各设备的当前健康状态，并结合各设备的类别，得到工业企业设备健康状态评分值，进而根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平，分析企业设备健康状态是否与期望状态存在偏差，进而分析偏差原因促进企业设备管理水平，该方法弥补了目前在设备健康管理对标领域关键指标缺失的问题，提出一种通用型对标指标：工业企业设备健康状态评分值，利用工业企业设备健康状态评分值达到对标偏差分析的目标，可为工业企业设备健康管理提供决策依据，为设备健康运行保驾护航，有效降低设备出现故障意外停机而导致生产损失的情况。
附图说明
图1为本发明的工业企业设备状态预警方法流程图；
图2为本发明的某水泥厂设备健康状态评分值趋势图；
图3为本发明的工业企业设备状态预警系统结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
参见图1，本发明一实施例中，为弥补工业企业在设备健康状态领域对标缺失标准体系，针对设备健康状态对标中关键指标提取的难点问题，为工业企业提供针对设备健康状态的对标的关键指标实现设备管理“向优”看齐，以缩短和标杆之间的差距，提供一种工业企业设备状态预警方法。
具体的，该工业企业设备状态预警方法，包括以下步骤：
S1：获取工业企业内各设备的当前运行参数数据，以及各设备的类别。
S2：根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级。
S3：根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过预设的企业设备健康状态评分方法，得到工业企业设备健康状态评分值。
S4：获取并根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平。
S5：根据工业企业设备状态健康状态水平，进行工业企业设备状态预警。
可选的，所述运行参数数据包括设备零部件上的温度参数、振动参数以及油液理化指标。其中，运行参数的获取方式包括但不限于以下几类：DCS(Distributed ControlSystem)分布式控制系统、SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)监测控制和数据采集系统、设备振动在线监测系统、设备油液分析系统、离线检测油液分析数据等系统或采集手段获取设备对应的运行参数。
可选的，所述各设备的类别包括关键设备、主要设备和一般设备。其中，关键设备为在生产中地位重大，一旦停机将影响到整个生产的正常运转的设备。主要设备为在停机后不会影响整体生产，但会降低整体产出和效率的设备。一般设备为除关键设备和主要设备之外的设备，即停机之后对生产没有影响的设备。
可选的，所述根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级的具体方法为：根据各设备的当前运行参数数据，通过固定阈值分析法、同类对比分析法和趋势变化分析法依次评估各设备的当前运行状态是否正常，得到各设备的固定阈值分析结果、同类对比分析结果和趋势变化分析结果；根据各设备的固定阈值分析结果、同类对比分析结果和趋势变化分析结果，得到各设备的当前健康状态等级。
可选的，所述固定阈值分析法具体包括：当当前运行参数数据超过预设的阈值时，设备的当前运行状态为异常，否则，设备的当前运行状态为正常；所述同类对比分析法具体包括：当当前运行参数数据相较于同类设备平均值的偏差，超过同类设备运行参数数据的3倍标准差，设备的当前运行状态为异常，否则，设备的当前运行状态为正常；所述趋势变化分析法具体包括：获取当前运行参数数据运行参数与上一运行参数数据的偏差，当该偏差为正值时，设备的当前运行状态为异常，否则，设备的当前运行状态为正常。
具体的，固定阈值分析法具体为根据运行参数数据大小是否超过设定的阈值确定固定阈值分析结果，若未超过阈值则结果为正常，反之为异常。同类对比分析法具体为计算运行参数数据相较于同类设备平均值的偏差大小，并与运行参数数据同类设备的标准差比较，若超过3倍标准差则为异常，反之为正常。趋势变化分析法具体为计算运行参数数据相对于该运行参数数据上一次采集值的偏差，若该偏差为正值，则为异常，反之为正常。
具体的，基于上述三类分析结果融合获取各设备的当前健康状态等级M，具体的融合逻辑见下表1。
表1设备健康状态等级综合评判逻辑表
Figure BDA0003370044190000081
本实施例中，设备健康状态等级可分为M级，M取值范围可以为：0≤M≤4，健康状态等级级别越高，设备状态越差，级别为0表示设备与投运初期运行状态无差异，设备健康完好，设备健康状态分级表如下所示：
表2设备健康状态分级表
健康状态等级 设备状态说明
0 设备解决投运初期状态，健康完好。
1 设备良好，但存在潜在故障风险。
2 设备存在轻微和早期故障，需关注运行。
3 设备存在明显故障，且处于恶化阶段。
4 设备存在严重故障，且故障恶化显著。
可选的，所述根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过预设的企业设备健康状态评分方法，得到工业企业设备健康状态评分值的具体方法为：
根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过下式得到工业企业设备健康状态评分值Gs：
Figure BDA0003370044190000091
其中，S为工业企业所有设备的总数量，Si为第i级健康状态等级的设备的综合评估量值，n为健康状态等级总数量；
Figure BDA0003370044190000092
wi为第i级健康状态等级的设备的预设权重值；j为设备的类别数量；wj为第j类类别设备的预设权重值，ji为第j类类别设备中第i级健康状态等级的设备数量；，m为设备的类别总数量。
可选的，本实施例中，设备的类别包括A、B、C三类，其中，A类设备为关键设备，B类设备为主要设备，C类设备为一般设备；健康状态等级分为1级、2级、3级和4级。
本实施例中，通过下式计算工业企业设备健康状态评分值Gs：
Figure BDA0003370044190000101
其中，S为企业所有动设备的总数量。S1、S2、S3、S4分别为1级、2级、3级、4级设备状态对应的综合评估量。
其中，S1、S2、S3、S4计算如下：
S1＝w1·(wA·A1+wB·B1+wc·C1)
S2＝w2·(wA·A2+wB·B2+wc·C2)
S3＝w3·(wA·A3+wB·B3+wc·C3)
S4＝w4·(wA·A4+wB·B4+wc·C4)
其中，w1为1级健康状态等级的权重值，取值范围为0<w1≤0.3；w2为2级健康状态等级的权重值，取值范围为0.2<w2≤0.5；w3为3级健康状态等级的权重值，取值范围为0.4<w3≤0.7；w4为4级健康状态等级的权重值，取值为1；且需满足0<w1<w2<w3<w4＝1；wA为A类设备的权重值，取值范围为0.4≤wA<0.6；wB为B类设备的权重值，取值范围为0.3≤wB<0.5；wC为C类设备的权重值，取值范围为0.2≤wC<0.4；且需满足①wA+wB+wC＝1②wA>wB>wC>0。A1为A类设备中1级健康状态等级的设备数量；A2为A类设备中2级健康状态等级的设备数量；A3为A类设备中3级健康状态等级的设备数量；A4为A类设备中4级健康状态等级的设备数量；B1为B类设备中1级健康状态等级的设备数量；B2为B类设备中2级健康状态等级的设备数量；B3为B类设备中3级健康状态等级的设备数量；B4为B类设备中4级健康状态等级的设备数量；C1为C类设备中1级健康状态等级的设备数量；C2为C类设备中2级健康状态等级的设备数量；C3为C类设备中3级健康状态等级的设备数量；C4为C类设备中4级健康状态等级的设备数量。
可选的，所述根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平的具体方法为：当预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值小于健康状态评分预设值时，工业企业设备状态健康状态水平为低；当预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值小于上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值时，工业企业设备状态健康状态水平为低；当预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值不小于健康状态评分预设值时，且，预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值不小于上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值时，工业企业设备状态健康状态水平为高。
其中，所述健康状态评分预设值为前预设时间段所有工业企业设备健康状态评分值的均值。
具体的，以一定的时间间隔T，定期获取企业设备健康状态评分。T的取值范围为：1天≤T≤31天，以保证计算的设备健康评分可在合适时间内对比分析。以下两种分析方法综合对标分析企业设备健康状态评分是否存在偏差。方法1：计算获取工业企业历史一年工业企业设备健康状态评分值的均值，若当前工业企业设备健康状态评分值小于均值，则说明工业企业设备健康状态低于平均水平，触发设备健康管理预警，需调整设备运行维护策略，需加强企业设备运行看护，提升设备管理水平；反之，则设备健康管理良好，说明工业企业设备健康状态处于平均水平及之上，工业企业设备运行状态较好。方法2：计算当前时间间隔内工业企业设备健康状态评分值均值相较于上一时间间隔的工业企业设备健康状态评分值均值的变化值，若当前值低于上一时间间隔的值，则触发设备健康管理预警，说明企业设备健康状态持续恶化，需加强企业设备运行管理；反之，则设备健康管理良好，企业设备健康状态未出现恶化，企业设备健康状态整体良好。
综上所述，本发明基于设备的温度、振动及油液等运行状态参数数据分级评估设备健康状态等级，根据设备重要程度分类，最终通过对设备健康状态等级以及设备类别加权计算工业企业设备健康状态评分值，用于企业对标分析，并基于工业企业设备健康状态评分值分析工业企业对标结果，分析工业企业设备健康状态是否与标杆存在偏差，进而分析偏差原因促进企业设备管理水平。
可见，本发明工业企业设备状态预警方法，从各设备的当前运行参数数据出发，分级评估各设备的当前健康状态，并结合各设备的类别，得到工业企业设备健康状态评分值，进而根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平，分析企业设备健康状态是否与期望状态存在偏差，进而分析偏差原因促进企业设备管理水平，该方法弥补了目前在设备健康管理对标领域关键指标缺失的问题，提出一种通用型对标指标：工业企业设备健康状态评分值，利用工业企业设备健康状态评分值达到对标偏差分析的目标，可为工业企业设备健康管理提供决策依据，为设备健康运行保驾护航，有效降低设备出现故障意外停机而导致生产损失的情况。
参见图2，示出了某水泥厂设备健康状态评分值趋势。具体的，w1取值为0.1，w2取值为0.3，w3取值为0.5，w4取值为1，wA取值为0.5，wB取值为0.3，wC取值为0.2。从图中可发现该水泥厂的设备健康状态评分值从2020年2月至2020年7月处于上升趋势，前期2020年4月前该水泥厂设备健康状态评分值低于企业历史一年的均值，经过强化改进提升设备管理，该水泥厂2020年5月后设备健康状态评分值逐渐高于同类企业的均值，表明该水泥厂通过对标分析促进了设备管理水平的提升，并且通过设备健康状态评分值的对标可以发现提升效果明显，该水泥厂设备健康状态评分值增长显著，有效提升了生产效率。
下述为本发明的装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
参见图3，本发明再一实施例中，提供一种工业企业设备状态预警系统，能够用于实现上述的工业企业设备状态预警方法，具体的，该工业企业设备状态预警系统包括获取模块、等级确定模块、评分模块、评估模块以及预警模块。
其中，获取模块用于获取工业企业内各设备的当前运行参数数据，以及各设备的类别；等级确定模块用于根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级；评分模块用于根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过预设的企业设备健康状态评分方法，得到工业企业设备健康状态评分值；评估模块用于获取并根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平；预警模块用于根据工业企业设备状态健康状态水平，进行工业企业设备状态预警。
前述的工业企业设备状态预警方法的实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到本发明施例中的工业企业设备状态预警系统所对应的功能模块的功能描述，在此不再赘述。
本发明实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理器中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
本发明再一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor、DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行计算机存储介质内一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于工业企业设备状态预警方法的操作。
本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(Memory)，所述计算机可读存储介质是计算机设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括计算机设备中的内置存储介质，当然也可以包括计算机设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关工业企业设备状态预警方法的相应步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
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其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种工业企业设备状态预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取工业企业内各设备的当前运行参数数据，以及各设备的类别；
根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级；
根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过预设的企业设备健康状态评分方法，得到工业企业设备健康状态评分值；
获取并根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平；
根据工业企业设备状态健康状态水平，进行工业企业设备状态预警。
2.根据权利要求1所述的工业企业设备状态预警方法，其特征在于，所述运行参数数据包括设备零部件上的温度参数、振动参数以及油液理化指标。
3.根据权利要求1所述的工业企业设备状态预警方法，其特征在于，所述各设备的类别包括关键设备、主要设备和一般设备。
4.根据权利要求1所述的工业企业设备状态预警方法，其特征在于，所述根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级的具体方法为：
根据各设备的当前运行参数数据，通过固定阈值分析法、同类对比分析法和趋势变化分析法依次评估各设备的当前运行状态是否正常，得到各设备的固定阈值分析结果、同类对比分析结果和趋势变化分析结果；
根据各设备的固定阈值分析结果、同类对比分析结果和趋势变化分析结果，得到各设备的当前健康状态等级。
5.根据权利要求1所述的工业企业设备状态预警方法，其特征在于，所述固定阈值分析法具体包括：当当前运行参数数据超过预设的阈值时，设备的当前运行状态为异常，否则，设备的当前运行状态为正常；
所述同类对比分析法具体包括：当当前运行参数数据相较于同类设备平均值的偏差，超过同类设备运行参数数据的3倍标准差，设备的当前运行状态为异常，否则，设备的当前运行状态为正常；
所述趋势变化分析法具体包括：获取当前运行参数数据运行参数与上一运行参数数据的偏差，当该偏差为正值时，设备的当前运行状态为异常，否则，设备的当前运行状态为正常。
6.根据权利要求1所述的工业企业设备状态预警方法，其特征在于，所述根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过预设的企业设备健康状态评分方法，得到工业企业设备健康状态评分值的具体方法为：
根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过下式得到工业企业设备健康状态评分值Gs：
Figure FDA0003370044180000021
其中，S为工业企业所有设备的总数量，Si为第i级健康状态等级的设备的综合评估量值，n为健康状态等级总数量；
Figure FDA0003370044180000022
wi为第i级健康状态等级的设备的预设权重值；j为设备的类别数量；wj为第j类类别设备的预设权重值，ji为第j类类别设备中第i级健康状态等级的设备数量；，m为设备的类别总数量。
7.根据权利要求6所述的工业企业设备状态预警方法，其特征在于，所述健康状态等级包括四级，其中，1级健康状态等级的设备的预设权重值的取值范围为0<w1≤0.3；2级健康状态等级的设备的预设权重值的取值范围为0.2<w2≤0.5；3级健康状态等级的设备的预设权重值的取值范围为0.4<w3≤0.7；4级健康状态等级的设备的预设权重值为1，且0<w1<w2<w3<w4。
8.根据权利要求1所述的工业企业设备状态预警方法，其特征在于，所述根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平的具体方法为：
当预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值小于健康状态评分预设值时，工业企业设备状态健康状态水平为低；
当预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值小于上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值时，工业企业设备状态健康状态水平为低；
当预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值不小于健康状态评分预设值时，且，预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值不小于上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值时，工业企业设备状态健康状态水平为高。
9.根据权利要求8所述的工业企业设备状态预警方法，其特征在于，所述健康状态评分预设值为前预设时间段所有工业企业设备健康状态评分值的均值。
10.一种工业企业设备状态预警系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取工业企业内各设备的当前运行参数数据，以及各设备的类别；
等级确定模块，用于根据各设备的当前运行参数数据，通过预设的状态评估方法，得到各设备的当前健康状态等级；
评分模块，用于根据各设备的类别以及各设备的当前健康状态等级，通过预设的企业设备健康状态评分方法，得到工业企业设备健康状态评分值；
评估模块，用于获取并根据预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值、健康状态评分预设值以及上一预设时间间隔内所有工业企业设备健康状态评分值的均值，得到工业企业设备状态健康状态水平；
预警模块，用于根据工业企业设备状态健康状态水平，进行工业企业设备状态预警。
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