CN114065957B - 一种基于wsn的设备监控方法、系统及可读介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于WSN的设备监控方法及系统，涉及的方案贯穿整个材料加工过程，对该过程中涉及的加工设备、存储设备定制个性化的传感器，利用无线传感器网络的特性进行设备的监控，提高系统的网络化和智能化；通过冗余传感器的设置，保证了监控的准确性；进一步的，根据加工设备和存储设备的类型、特点个性化的定制监控策略，通过各个指标的设置、结合实际人员配置、设备状态、材料指标等，定制多种异常判断机制，便于及时的发现隐患，提高系统运行的可靠性、安全性，本发明还涉及自动完成工单的生成和下发，由此提高了人员调度的自动化，保证维护的及时性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于WSN的设备监控方法、系统及可读介质。
背景技术
弹簧因其特殊的功能需要，需要经过酸洗，分剪，抛光，淬火等流程的处理，在上述各个过程中，往往会涉及到温度、酸碱度等各个方面的条件限制，由此对设备提出了较高的要求；为此需要对各种类型的设备进行定期的维护。
目前，随着无线传感器网络技术WSN的不断发展，各类传感器应运而生，不同类型的传感器被用于处于各类复杂环境的各种类型的设备中，实现对设备的监控；然而，在材料加工领域，传感器的应用较为局限话，如仅用于酸碱度和温湿度测试等，没有充分的利用传感器网络的特性及传感器的特点；系统网络化、智能化程度较低；其次，由于局部的应用，需要人为的进行各个传感器的选择、布置，需要大量的专业知识和人工成本，由于传感器布置位置的限制，其准确性不高；第三，监控策略主要依靠本地工作人员进行局部定制，缺少统一的、个性化的定制方案；由于网络系统化程度较低，缺少有效的异常处理协同机制；导致当前材料加工设备维护的过程，成本高，专业人员要求高，准确性、可靠性均有待提高。
发明内容
为克服现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于WSN的设备监控方法，所述方法包括：
传感器节点布置步骤，在系统中布置传感器节点，进行监控；
识别步骤：对流水线上的加工设备及存储设备进行识别，并分配设备标识；
下发步骤：根据材料的类型以及工艺需求定制加工策略，根据所述设备标识确定设备的类型，然后根据设备类型以及加工策略生成处理策略，以便实现对材料的加工处理；其中，所述处理策略包括设备的负载H、运行时间t、设备类型系数a、加工指标S；
判断步骤：对加工设备和存储设备进行实时监控，获取监控指标(H，t，a，S)，基于所述处理策略进行异常判断；
维护步骤：当检测到异常时，根据异常状态以及设备标识下发工单维护。
其中，所述传感器布置步骤包括：根据各加工设备的类型，确定监控指标，然后选择传感器实现所述监控指标的监控；
所述传感器采用1+N冗余设置，
N＝ceil(指标均值*(指标数量*容错率+1))；
其中，ceil()表示向上取整。
其中，所述基于所述处理策略进行异常判断还包括：所述传感器对本地的加工设备或存储设备进行周期性监控；当检测到本地权重超出第一阈值时，进行预警；其中，运行时间t与保养周期T的比较，当运行时间不超过(3/5)*T时，以第一周期值进行计算监控；当超过时，以第二周期进行计算监控，其中第二周期小于第一周期；
本地权重包括加工设备的第一权重W1和存储设备的第二权重W2，
其中，W1＝((H/Havg)/x)*(∑SH)+((C/Cavg)/b)*(∑SC)；
W2＝((C/Cavg)/b)*(∑SC)；
其中，H为本地加工设备的负载，Havg为所有加工设备的负载均值；SH为加工设备处材料指标值，其值为：指标实际测量值/额定值；C为本地存储设备的容量；Cavg为所有存储设备的容量均值；x为加工设备处的人员配置比，其取值为：实际配置的人员数量/理论值；b为存储设备处的人员配置比，其取值为：实际配置的人员数量/理论值；SC为存储设备处的材料指标值，其值为：指标实际测量值/额定值；∑为求和算符。
其中，所述方法还包括：远程维护步骤；
所述远程维护步骤包括：获取所述存储设备和加工设备的参数信息，根据所述参数信息计算所述加工设备的第一权重W1和存储设备的第二权重W2；其中，所述参数信息至少包括人员配置比，其取值为实际配置的人员数量/理论值，以及固定周期内的异常次数；
根据第一权重W1和第二权重W2计算所述加工设备的第三权重W3和所述存储设备的第四权重W4；
W3＝Y1*(W1/x)+(Y2)*(W2/b)；
W4＝(Y2)*(W2/b)
其中，x为加工设备处的人员配置比，其取值为实际配置的人员数量/理论值；b为存储设备处的人员配置比，其取值为实际配置的人员数量/理论值；Y1为加工设备在固定周期内的异常次数；Y2为存储设备在固定周期内的异常次数；
根据W3的计算结果，进行维护工单的下发；
根据W4的计算结果，进行存储空间的调度。
其中，所述维护工单的下发包括维护人员调度；具体包括：根据维护类型，确定所需的维护人员，计算维护人员的任务权重P，基于任务权重P进行选择调度；
其中，任务权重P基于维护人员所处设备的权重W、维护人员冗余度R、距离维护设备的距离D，及预计到达时间t1、技术水平tavg进行确定。
本发明还提供一种用于实现所述基于WSN的设备监控方法的系统，所述系统包括:
传感器节点布置模块，在系统中布置传感器节点，进行监控；
识别模块：对流水线上的加工设备及存储设备进行识别，并分配设备标识；
下发模块：根据材料的类型以及工艺需求定制加工策略，根据所述设备标识确定设备的类型，然后根据设备类型以及加工策略生成处理策略，以便实现对材料的加工处理；其中，所述处理策略包括设备的负载H、运行时间t、设备类型系数a、加工指标S；
判断模块：对加工设备和存储设备进行实时监控，获取监控指标(H，t，a，S)，基于所述处理策略进行异常判断；
维护模块：当检测到异常时，根据异常状态以及设备标识下发工单维护。
本发明还提供了一种基于WSN的设备监控系统，所述系统包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机指令；
所述处理器用于执行所述计算机指令以所述的方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储计算机指令；所述计算机指令被处理器执行时实现所述的方法。
本发明的方案贯穿整个材料加工过程，对该过程中涉及的加工设备、存储设备定制个性化的传感器，利用无线传感器网络的特性进行设备的监控，提高系统的网络化和智能化；通过冗余传感器的设置，保证了监控的准确性；进一步的，根据加工设备和存储设备的类型、特点个性化的定制监控策略，通过各个指标的设置、结合实际人员配置、设备状态、材料指标等，定制多种异常判断机制，便于及时的发现隐患，提高系统运行的可靠性、安全性，本发明还涉及自动完成工单的生成和下发，由此提高了人员调度的自动化，保证维护的及时性。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的优选实施例的方法流程图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
在本发明的方案中，示例性的材料采用sk5碳素钢，生产工艺流程：(1)酸洗，先将碳素钢进行剥壳，使钢带表面氧化皮疏松，更容易对钢带表面的锈蚀、磨损进行去除；后将钢带投入酸槽，与盐酸反应，盐酸的浓度为15度，酸槽的温度为度，盐酸在酸洗中的应用更加广泛，且价格较硫酸低，酸洗的时间为10min；酸洗结束后需要用水冲洗干净钢带表面的盐酸残液；进入刷料机，刷掉钢带表面酸洗反应后的残留物；进入中和池，中和池的PH值在6-8之间，能够保护钢带表面不生锈；表面钝化处理后烘干，上卷取机将钢带卷取成卷筒状，便于运输至后续工段进行加工；(2)分剪，将钢带放入分剪机进行分剪，分剪所得的钢带的宽度为成品钢带宽度的/>倍；(3)抛光，对分剪后的钢带进行抛光，平整表面并去除分剪产生的毛刺；(4)淬火:将抛光后的钢带在淬火炉中加热至/>的合金熔液中淬火并保温/>后取出冷却至室温，通过在合金熔液保温一段时间后，能够消除淬火中钢材产生的应力，使金相组织在保温时间内进行转化，来提高材料的性能；其中淬火时，钢带的牵引速度为/>金相组织为回火细珠光体组织，少量渗碳体，淬火完成后碳素钢的显微组织中细珠光体的含量为90％，硬度得到提高能够达到38HRC以上，抗拉强度达到1150MPa以上；(5)抛光，对淬火后的钢带进一步抛光，使加热过程中产生的氧化铁皮脱落；(6)轧制：将抛光后的卷簧钢带进行轧制，轧制可以为一次轧制，也可以为多次轧制，在本实施例中轧制速度为/>经过多次轧制，进一步加强钢带的机械性能，抗拉强度达到1750Mpa以上。(7)分条，即将轧制后的钢带沿纵向分割为多个宽度等于安全带弹簧宽度的钢带，即分剪所得的钢带宽度为分条后的/>倍。(8)压边，在分条后或分条的同时，利用压边设备对分割后的钢带进行压边，去除钢带边缘的毛刺。(9)包装，将压边后的钢带进行上卷、包装、进仓，得到安全带用钢带产品。
在上述加工过程中，每个环节都需要不同的加工策略，由此需要不同的加工设备和存储设备，同时由于材料所处阶段的不同，对于各个设备也具有不同的要求；一般情况下，工程师会基于固定的周期进行设备的维护，然而，在非维护时间点通常不会对设备进行监控，由此当出现异常时，将直接影响设备运行，材料加工，造成重大损失，因此，有必要针对设备的运行进行监控策略的定制，提高设备运行的稳定性。
一般情况下，每个加工设备之后都有一个存储设备，在本发明中，通常会对加工设备及其后紧邻的存储设备进行监控，根据监控结果进行预警。
如图1所示，本发明提供了一种基于WSN的设备监控方法，所述方法包括：传感器节点布置步骤，在系统中布置传感器节点，进行监控；在本发明的方案中，涉及云端控制器，本地控制器，加工设备，存储设备等；云端控制器实现对所有控制器和设备的管理控制，材料加工流程的管控；本地控制器实现对本地的加工设备和存储设备的管理控制，以及当前材料加工策略等的设置调整；加工设备实现对材料的加工；存储设备实现对加工后的材料的存储；本发明在具有上述控制器和设备的系统中，进行传感器的布置。
识别步骤：对流水线上的加工设备及存储设备进行识别，并分配设备标识；
下发步骤：根据材料的类型以及工艺需求定制加工策略，根据所述设备标识确定设备的类型，然后根据设备类型以及加工策略生成处理策略，以便实现对材料的加工处理；其中，所述处理策略包括设备的负载H、运行时间t、设备类型系数a、加工指标S；在本发明的方案中，为每个设备定制处理策略，根据处理结果进行自反馈调整，由此提高了设备运行的自适应性及可靠性。
判断步骤：对加工设备和存储设备进行实时监控，获取监控指标(H，t，a，S)，基于所述处理策略进行异常判断；
维护步骤：当检测到异常时，根据异常状态以及设备标识下发工单维护。
其中，所述传感器布置步骤包括：根据各加工设备的类型，确定监控指标，然后选择传感器实现所述监控指标的监控；
所述传感器采用1+N冗余设置，N＝ceil(指标均值*(指标数量*容错率+1))；其中，ceil()表示向上取整。
在本领域中，材料指标可以包括加工指标(如温度、硬度、PH等)，存储环境指标(如温度、湿度等)；为了便于良好技术，在本发明中为不同的指标要求设置不同的等级，根据所处环境、阶段，为每个指标进行赋值，如根据影响大小，从大到小分别为3、2、1，然后对传感器所负责的多个监控指标值进行均值计算，获得指标均值；容错率为传感器的监控数据的准确性；指标数量是指该传感器负责监控的指标的个数。
在本发明中，对传感器进行了冗余设置，由此虽然增加了监控成本，但是可以提高监控数据的准确性、可靠性。
冗余传感器进行各个指标的监控，并上传，本地或云端控制器对数据进行比较，当所有数据均一致时，进行异常的判断；否则说明传感器异常，进行传感器异常检测报警。
其中，所述传感器对本地的加工设备或存储设备进行周期性监控；当检测到本地权重超出相应阈值时，进行预警；其中，运行时间t与保养周期T的比较，当运行时间不超过(3/5)*T时，以第一周期值进行计算监控；当超过时，以第二周期进行计算监控，其中第二周期小于第一周期；
本地权重由人员配置比x，材料指标值，加工设备的负载H和运行时间t，存储设备的负载及环境指标等进行确定；本地权重包括加工设备的第一权重W1和存储设备的第二权重W2，其中，此处的存储设备为位于加工设备之后，且与加工设备紧邻的存储设备；在本发明中，在计算加工设备的权重时，同时需要考虑其后紧邻的存储设备的状态，后续的权重计算也是如此设置。
其中，W1＝((H/Havg)/x)*(∑SH)+((C/Cavg)/b)*(∑SC)；
W2＝((C/Cavg)/b)*(∑SC)；
其中，H为本地加工设备的负载，Havg为所有加工设备的负载均值；SH为加工设备处材料指标值，其值为：指标实际测量值/额定值，其中，所述额定值为根据工艺需求所要求的值；C为本地存储设备的容量；Cavg为所有存储设备的容量均值，如材料的硬度、温度等；x为加工设备处的人员配置比，其取值为：实际配置的人员数量/理论值；b为存储设备处的人员配置比，其取值为：实际配置的人员数量/理论值；SC为存储设备处的材料指标值，其值为：指标实际测量值/额定值，其中，所述额定值为根据工艺需求所要求的值，亦可是下一加工设备对于输入材料所要求的值，如材料的硬度、温度等；∑为求和算符；其中，所述理论值是指预期计划维护人员的数量，一般情况下，该计划的维护人员数量是在公司组织架构建立过程中，为了保证各个流程、各个设备的正常运行而计划招聘的人数，或者是为了保证各个流程、各个设备的维护所需要的人数，该人数是由公司决策层进行预先设置；一般而言，根据成本需求，实际配置的人员数量小于理论值。
其中，在本发明中，加工设备的负载是指设备实际的承载量与最大承载力的比值；负载均值是指各个加工设备的实际的承载量与最大承载力的比值的平均值；存储设备的容量是指设备实际的存储量与最大存储量的比值，容量均值是指所有设备的实际的存储量与最大存储量的比值的均值。
当上述权重大于预先设置的第一阈值时，即判断为异常，其中，第一阈值包括第一权重阈值和第二权重阈值；即当W1超过第一权重阈值，和或W2超过第二权重阈值时，判断为异常；进行设备间预警，即通知相连的加工设备和存储设备，并上传网络侧；以便对整个系统进行流程管控及预警。
其中，所述方法还包括：远程维护步骤；
所述远程维护步骤包括：获取所述存储设备和加工设备的参数信息，根据所述参数信息计算所述加工设备的第一权重W1和存储设备的第二权重W2；其中，所述参数信息包括人员配置比，其取值为实际配置的人员数量/理论值，以及固定周期内的异常次数；其中，第一权重W1和第二权重W2可以采用上述的计算方法。
根据第一权重W1和第二权重W2计算所述加工设备的第三权重W3和所述存储设备的第四权重W4：
W3＝Y1*(W1/x)+(Y2)*(W2/b)；
W4＝(Y2)*(W2/b)；
其中，x为加工设备处的人员配置比，其取值为实际配置的人员数量/理论值；b为存储设备处的人员配置比，其取值为实际配置的人员数量/理论值；Y1为加工设备在固定周期内的异常次数；Y2为存储设备在固定周期内的异常次数；
根据W3的计算结果，即当计算结果超过预先设置的第三阈值时，进行维护工单的下发；
根据W4的计算结果，即当计算结果超过预先设置的第四阈值，说明存储空间紧张，需要进行存储空间的调度；在本发明中，每个存储设备均具有冗余存放空间，以便在存储设备容量紧张时，进行调度管控，提高系统的可靠性。
其中，所述维护工单的下发包括维护人员调度；具体包括：根据维护类型，确定所需的维护人员，计算每个维护人员的任务权重P,基于任务权重P进行选择调度；
其中，任务权重P基于维护人员所处加工或存储设备的权重W、维护人员冗余度R、距离维护设备的距离D，及预计到达时间t1、技术水平tavg进行确定。其中，权重W为W1或W2,冗余度R为相关设备处维护人员的个数；技术水平为维护平时时间；优选的，
P＝R/(W/Wavg)+(t1+tavg)*(D/Davg)，其中，权重W为W1或W2，Wavg为所有加工设备或存储设备的权重均值；根据P的值，选择具有最大P值的维护人员处理工单。Davg为维护人员距离维护设备的距离均值，本发明首先确认需要的维护人员的类型，然后确定各个相关维护人员，计算各个相关维护人员距离维护设备的距离，根据所述距离计算距离均值。
为了进一步提高系统的安全性，本发明的方法还包括：权限管理步骤：所述权限管理步骤包括：当检测到用户登录时，首先进行登录位置识别，确定时本地控制器登录还是云端控制器登陆；
当判断结果为本地控制器登录时，根据用户输入的人员信息、材料，任务请求进行关联认证；其中，认证信息格式为：本地控制器ID+材料类型+人员信息+任务请求；将上述认证信息上传至云端控制器，进行认证处理，认证通过后，进行权限分配；
当登录云端控制器时，根据用户输入的人员信息、所处加工设备的标识、任务进行认证；其中，认证信息格式为：设备标识+人员信息+任务请求；云端控制器进行认证处理，认证通过后，进行权限分配；
在本领域中，通常控制器的处理能力较低，为了提高认证的效率，本发明为不同的登录者提供不同的信息格式，云端控制器在识别出位置后，只需要按照信息格式对各个信息依次进行读取认证即可，当发现错误立即反馈信息错误，由此可以降低控制器的压力。
本发明还提供了一种用于实现上述基于WSN的设备监控方法的系统，其特征在于，所述系统包括:
传感器节点布置模块，在系统中布置传感器节点，进行监控；
识别模块：对流水线上的加工设备及存储设备进行识别，并分配设备标识；
下发模块：根据材料的类型以及工艺需求定制加工策略，根据所述设备标识确定设备的类型，然后根据设备类型以及加工策略生成处理策略，以便实现对材料的加工处理；其中，所述处理策略包括设备的负载H、运行时间t、设备类型系数a、加工指标S；
判断模块：对加工设备和存储设备进行实时监控，获取监控指标(H，t，a，S)，基于所述处理策略进行异常判断；
维护模块：当检测到异常时，根据异常状态以及设备标识下发工单维护。
进一步的本发明还提供了一种基于WSN的设备监控系统，其特征在于，所述系统包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机指令；
所述处理器用于执行所述计算机指令以实现上述方法。
权重所述系统还包括：云端控制器，本地控制器，加工设备，存储设备。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储计算机指令；所述计算机指令被处理器执行时实现上述方法。
其中，所述存储器和处理器、存储介质等可以位于云端控制器和或本地控制器中，亦可以是独立的控制系统。
需要说明的是，本发明涉及的各个阈值，是工程师根据实际的场景(如人员工作压力)、材料加工的要求、设备的运行状态等进行自行设置的，具体的设置对工程师而言属于基本技能，在此不再赘述。
本发明的方案贯穿整个材料加工过程，对该过程中涉及的加工设备、存储设备定制个性化的传感器，利用无线传感器网络的特性进行设备的监控，提高系统的网络化和智能化；通过冗余传感器的设置，保证了监控的准确性；进一步的，根据加工设备和存储设备的类型、特点个性化的定制监控策略，通过各个指标的设置、结合实际人员配置、设备状态、材料指标等，定制多种异常判断机制，便于及时的发现隐患，提高系统运行的可靠性、安全性，本发明还涉及自动完成工单的生成和下发，由此提高了人员调度的自动化，保证维护的及时性。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (6)
1.一种基于WSN的设备监控方法，其特征在于，所述方法包括：
传感器节点布置步骤，在系统中布置传感器节点，进行监控；
识别步骤：对流水线上的加工设备及存储设备进行识别，并分配设备标识；
下发步骤：根据材料的类型以及工艺需求定制加工策略，根据所述设备标识确定设备的类型，然后根据设备类型以及加工策略生成处理策略，以便实现对材料的加工处理；其中，所述处理策略包括设备的负载H、运行时间t、设备类型系数a、加工指标S；
判断步骤：对加工设备和存储设备进行实时监控，获取监控指标(H，t，a，S)，基于所述处理策略进行异常判断；
维护步骤：当检测到异常时，根据异常状态以及设备标识下发工单维护；
所述基于所述处理策略进行异常判断还包括：所述传感器对本地的加工设备或存储设备进行周期性监控；当检测到本地权重超出第一阈值时，进行预警；其中，运行时间t与保养周期T的比较，当运行时间t不超过(3/5)*T时，以第一周期值进行计算监控；当运行时间t超过(3/5)*T时，以第二周期进行计算监控，其中第二周期小于第一周期；
本地权重包括加工设备的第一权重W1和存储设备的第二权重W2，
其中，W1＝((H/Havg)/x)*(∑SH)+((C/Cavg)/b)*(∑SC)；
W2＝((C/Cavg)/b)*(∑SC)；
其中，H为本地加工设备的负载，Havg为所有加工设备的负载均值；SH为加工设备处材料指标值，其值为：指标实际测量值/额定值；C为本地存储设备的容量；Cavg为所有存储设备的容量均值；x为加工设备处的人员配置比，其取值为：实际配置的人员数量/理论值；b为存储设备处的人员配置比，其取值为：实际配置的人员数量/理论值；SC为存储设备处的材料指标值，其值为：指标实际测量值/额定值；∑为求和算符；
当W1超过第一权重阈值，和/或W2超过第二权重阈值时，判断为异常；进行设备间预警，即通知相连的加工设备和存储设备，并上传网络侧；以便对整个系统进行流程管控及预警；
所述维护步骤包括：获取所述存储设备和加工设备的参数信息，根据所述参数信息计算所述加工设备的第一权重W1和存储设备的第二权重W2；其中，所述参数信息包括人员配置比，其取值为实际配置的人员数量/理论值，以及固定周期内的异常次数；其中，第一权重W1和第二权重W2可以采用上述的计算方法；
根据第一权重W1和第二权重W2计算所述加工设备的第三权重W3和所述存储设备的第四权重W4：
W3＝Y1*(W1/x)+(Y2)*(W2/b)；
W4＝(Y2)*(W2/b)；
其中，x为加工设备处的人员配置比，其取值为实际配置的人员数量/理论值；b为存储设备处的人员配置比，其取值为实际配置的人员数量/理论值；Y1为加工设备在固定周期内的异常次数；Y2为存储设备在固定周期内的异常次数；
根据W3的计算结果，即当计算结果超过预先设置的第三阈值时，进行维护工单的下发；
根据W4的计算结果，即当计算结果超过预先设置的第四阈值，说明存储空间紧张，需要进行存储空间的调度；
所述维护工单的下发包括维护人员调度；具体包括：根据维护类型，确定所需的维护人员，计算每个维护人员的任务权重P,基于任务权重P进行选择调度；
其中，任务权重P基于维护人员所处加工或存储设备的权重W、维护人员冗余度R、距离维护设备的距离D，及预计到达时间t1、技术水平tavg进行确定；其中，权重W为W1或W2,冗余度R为相关设备处维护人员的个数；技术水平为维护平时时间。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述传感器布置步骤包括：根据各加工设备的类型，确定监控指标，然后选择传感器实现所述监控指标的监控；
所述传感器采用1+N冗余设置，
N＝ceil(指标均值*(指标数量*容错率+1))；
其中，ceil()函数的作用是向上取整。
3.一种用于实现如权利要求1-2任一项所述基于WSN的设备监控方法的系统，其特征在于，所述系统包括：
传感器节点布置模块，在系统中布置传感器节点，进行监控；
识别模块：对流水线上的加工设备及存储设备进行识别，并分配设备标识；
下发模块：根据材料的类型以及工艺需求定制加工策略，根据所述设备标识确定设备的类型，然后根据设备类型以及加工策略生成处理策略，以便实现对材料的加工处理；其中，所述处理策略包括设备的负载H、运行时间t、设备类型系数a、加工指标S；
判断模块：对加工设备和存储设备进行实时监控，获取监控指标(H，t，a，S)，基于所述处理策略进行异常判断；
维护模块：当检测到异常时，根据异常状态以及设备标识下发工单维护。
4.一种基于WSN的设备监控装置，其特征在于，所述装置包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机指令；
所述处理器用于执行所述计算机指令以实现如权利要求1-2任一项所述的方法。
5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：云端控制器，本地控制器，加工设备，存储设备。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储计算机指令；所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-2任一项所述的方法。
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