CN114353936B - 一种基于互联网的工业设备安全分析装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于互联网的工业设备安全分析装置，包括：信息采集模块、安全分析模块和异常警报模块；信息采集模块用于接收工业设备安全监测端传输的工业设备运行监测信息；安全分析模块用于根据接收到的工业设备运行监测信息进行安全分析，得到安全分析结果；异常警报模块用于当得到的安全分析结果出现异常时，向管理终端传输相应的异常信息。本发明有助于降低工业设备的安全维护成本，同时也提高了针对工业设备安全监测的实时性水平和管理水平。

Description

一种基于互联网的工业设备安全分析装置
技术领域
本发明涉及工业设备安全分析技术领域，特别是一种基于互联网的工业设备安全分析装置。
背景技术
目前随着工业现代化的发展，越来越多的智能化工业设备(例如智能化车床、铣床、磨床、刨床)投入到日常的生产工作中。现有技术中，工业设备的日常安全维护通常需要耗费大量的运维人员到达设备现场进行人工的维护，人力成本较高。
因此，提出一种能够远程针对工业设备进行安全维护分析的技术方案亟具需要。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于互联网的工业设备安全分析装置。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
本发明提出一种基于互联网的工业设备安全分析装置，包括：信息采集模块、安全分析模块和异常警报模块；
信息采集模块用于接收工业设备安全监测端传输的工业设备运行监测信息；
安全分析模块用于根据接收到的工业设备运行监测信息进行安全分析，得到安全分析结果；
异常警报模块用于当得到的安全分析结果出现异常时，向管理终端传输相应的异常信息。
一种实施方式中，信息采集模块通过无线网络的方式与安全监测端连接，其中安全监测端与工业设备对应设置；安全监测端用于采集工业设备的状态监测信息，并将采集到的状态监测信息实时传输到信息采集模块。
一种实施方式中，所述工业设备运行监测信息包括设备身份信息和状态监测信息，其中状态监测信息包括对工业设备拍摄的视频图像数据、对工业设备关键部位进行检测的振动信号信息和由工业设备记录反馈的运行状态数据；
安全监测端包括工业摄像头，振动传感器和智能记录终端；
工业摄像头用于拍摄工业设备外观的视频图像数据，并将采集到的视频图像数据传输到信息采集模块；
振动传感器设置在工业设备的关键部位上，用于采集工业设备关键部位在运行过程中的振动信号，并将采集到的振动信号传输到信息采集模块；
智能记录终端用于记录工业设备的运行状态数据，并将记录的运行状态数据实时传输到信息采集模块。
一种实施方式中，安全信息分析模块包括视频分析单元、振动信号分析单元、状态数据分析单元和安全分析单元；
视频分析单元用于根据获取的工业设备外观的视频图像数据进行基于图像识别的安全分析，检测工业设备的外部是否存在破损或损坏，得到工业设备外部安全分析结果；
振动信号分析单元用于根据获取的工业设备关键部位的振动信号进行异常状态分析，根据获取的振动信号提取相应的振动特征信息，并根据得到的振动特征信息判断工业设备关键部位是否正常运行，得到工业设备关键部位安全分析结果；
状态数据分析单元用于根据获取的工业设备的运行状态数据进行直接的指标判断，判断运行状态数据是否符合相应的标准范围内，得到工业设备运行安全分析结果；
安全分析单元用于根据得到的工业设备外部安全分析结果、工业设备关键部位安全分析结果和工业设备运行安全分析结果综合得到对应工业设备的综合安全分析结果。
一种实施方式中，异常警报模块用于根据综合安全分析结果进行判断，当综合安全分析结果出现异常时，生成相应的警报信息并发送到与工业设备对应的管理终端。
本发明的有益效果为：通过在工业设备中设置安全监测端来对工业设备的运行监测信息进行实时的采集，同时通过信息采集模块接收工业设备的运行信息，并通过安全分析模块基于接收到的运行监测信息进行，得到工业设备的安全分析结果，当工业设备安全分析结果出现异常时，由异常警报模块发出异常消息到管理终端，提醒管理者安排运维人员到达工业设备现场进行维护，有助于降低工业设备的安全维护成本，同时也提高了针对工业设备安全监测的实时性水平和管理水平。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的框架结构图。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1实施例所示一种基于互联网的工业设备安全分析装置，包括：信息采集模块、安全分析模块和异常警报模块；
信息采集模块用于接收工业设备安全监测端传输的工业设备运行监测信息；
安全分析模块用于根据接收到的工业设备运行监测信息进行安全分析，得到安全分析结果；
异常警报模块用于当得到的安全分析结果出现异常时，向管理终端传输相应的异常信息。
本发明提出了一种基于互联网的工业设备安全分析装置，通过在工业设备中设置安全监测端来对工业设备的运行监测信息进行实时的采集，同时通过信息采集模块接收工业设备的运行信息，并通过安全分析模块基于接收到的运行监测信息进行，得到工业设备的安全分析结果，当工业设备安全分析结果出现异常时，由异常警报模块发出异常消息到管理终端，提醒管理者安排运维人员到达工业设备现场进行维护，本发明提出的安全分析装置能够基于本地服务器搭建，或者基于云服务平台搭建，通过互联网的方式与目标工业设备连接，有助于实现多工业设备的实时安全维护分析，有助于降低工业设备的安全维护成本，同时也提高了针对工业设备安全监测的实时性水平和管理水平。
一种实施方式中，信息采集模块通过无线网络的方式与安全监测端连接，其中安全监测端与工业设备对应设置；安全监测端用于采集工业设备的状态监测信息，并将采集到的状态监测信息实时传输到信息采集模块。
一种实施方式中，所述工业设备运行监测信息包括设备身份信息和状态监测信息，其中状态监测信息包括对工业设备拍摄的视频图像信息、对工业设备关键部位进行检测的振动信号信息和由工业设备记录反馈的运行状态数据；
安全监测端包括工业摄像头，振动传感器和智能记录终端；
工业摄像头用于拍摄工业设备外观的视频图像信息，并将采集到的视频图像信息传输到信息采集模块；
振动传感器设置在工业设备的关键部位上，用于采集工业设备关键部位在运行过程中的振动信号，并将采集到的振动信号传输到信息采集模块；
智能记录终端用于记录工业设备的运行状态数据，并将记录的运行状态数据实时传输到信息采集模块。
通过对工业设备的外观图像、关键部位的振动信号和运行状态数据等多个维度的运行监测信息进行采集，能够有助于后续针对工业设备的外观情况、运行过程中的关键部位的工作状态和常规的运行数据进行分析，有助于后续安全分析模块根据采集到的多个维度的数据进行综合的安全分析，得到综合安全分析结果。有助于提高针对工业设备安全分析的可靠性和准确性。
一种实施方式中，安全信息分析模块包括视频分析单元、振动信号分析单元、状态数据分析单元和安全分析单元；
视频分析单元用于根据获取的工业设备外观的视频图像信息进行基于图像识别的安全分析，检测工业设备的外部是否存在破损或损坏，得到工业设备外部安全分析结果；
一种实施方式中，视频分析单元根据获取的工业设备外观的视频图像数据进行基于图像识别的安全分析，具体包括：
获取视频图像数据，根据的视频图像数据进行图像预处理，得到预处理后的视频图像数据；
针对预处理后的视频图像数据进行特征提取，获取视频图像中工业设备的外观特征信息；
根据得到的外观特征信息与该工业设备预存的标准外观特征信息进行比对，检测工业设备的外部是否存在损坏或破损，得到工业设备外部安全分析结果。
根据接收到的视频图像对工业设备的外观进行分析，能够针对工业设备在运行过程中的外表是否收到损坏等情况进行实时的监测，避免因工业设备外表损坏导致设备稳定性降低导致安全隐患的情况。
一种实施方式中，视频分析单元中，根据的视频图像数据进行图像预处理，具体包括：
基于模板匹配的方式识别视频图像中的工业设备部分，并将工业设备所在的区域标记为前景区域QA，将其余区域标记为背景区域QB；
将获取的视频图像从RGB颜色空间转换到LAB颜色空间，分别得到视频图像的亮度分量L、颜色分量A和颜色分量B
根据得到的亮度分量L，对视频图像进行自适应亮度调节处理，其中采用的亮度调节函数为：
Figure BDA0003455135980000041
式中，L′(x，y)表示自适应亮度调节后像素点(x，y)的亮度分量值，LT表示设定的前景目标亮度标准值，其中LT∈[65，75]，LA和LB分别表示前景区域和背景区域的平均亮度分量值，ω1和ω2表示前景调节权重因子，其中ω1+ω2∈[0.9，1.1]，ω3表示设定的自适应微调因子，其中ω3∈[0.1，0.2]；ω4表示背景调节因子，其中ω4∈[0.1，0.4]；
根据亮度调节后的亮度分量L′与颜色分量A和颜色分量B重构，得到自适应亮度调节后的视频图像。
其中，考虑到工业设备的设置场景通常受到的环境影响较大，例如光线、灰尘等影响，导致针对工业设备外观采集的视频图像容易存在清晰度不足的情况，影响后续根据视频图像对工业设备外观进行分析的准确性。因此，视频分析单元中，在接收到工业设备的视频数据后，首先对接收到的视频数据进行预处理，其中提出了一种自适应亮度调节的技术方案，能够根据视频图像中工业设备与背景的亮度关系进行自适应的调节，从而有效突出工业设备的亮度，提高工业设备在视频图像中的清晰度。
后续再根据得到的工业设备图像进行特征提取，能够准确基于得到的图像通过图像识别技术判断工业设备的外观是否存在损坏或破损的情况，当检测到工业设备存在损坏时，即工业设备的稳定性降低，从而输出工业设备外部安全分析结果为异常。及时通知运维人员对工业设备进行现场环境和设备的维护，避免安全事故的发生。
振动传感器用于根据获取的工业设备关键部位的振动信号进行异常状态分析，根据获取的振动信号提取相应的振动特征信息，并根据得到的振动特征信息判断工业设备关键部位是否正常运行，得到工业设备关键部位安全分析结果；
一种实施方式中，振动信号分析单元根据获取的工业设备关键部位的振动信号进行异常状态分析，包括：
获取由振动传感器采集的振动信号，根据获取的振动信号进行预处理，得到预处理后的振动信号；
针对预处理后的振动信号进行特征提取处理，获取振动信号的故障特征参数；
基于得到的振动信号的故障特征参数与对应的关键部位的标准振动信号特征参数进行比对，得到关键部位的安全分析结果。
通过在工业设备关键部位(例如电机、关键轴承、关键部件等)设置振动传感器来采集关键部位的振动信号，并进一步通过振动分析单元对振动信号进行运行状态的分析，能够根据振动信号提取的振动特征准确反应关键部位的运行状态，避免因关键部位异常导致工业设备安全隐患的问题。
一种实施方式中，振动信号分析单元根据获取的振动信号进行预处理，具体包括：
针对获取的振动信号进行经验模态分解，得到振动信号的N尺度IMF分量和余量；
针对得到的IMF分量，将IMF分量划分为高频部分和低频部分，将1,2,…,i尺度的IMF分量标记为高频IMF分量，将第i+1,…N尺度的IMF分量标记为低频IMF分量；
针对得到的各高频IMF分量，分别进行滤波处理，包括：
针对得到的高频IMF分量进行小波变换，得到IMF分量的高频小波系数和低频小波系数，针对得到的高频小波系数进行滤波处理，其中采用的滤波函数为：
Figure BDA0003455135980000061
式中，w′(k)表示滤波处理后的第k个高频小波系数，w(k)表示第k个高频小波系数，med(w)表示各个高频小波系数的中位数，β表示设定的滤波因子，β∈[2.4，10]；
根据得到的滤波处理后的高频小波系数和低频小波系数进行重构，得到滤波处理后的IMF分量；
根据分别进行滤波处理后得到的高频IMF分量和各低频IMF分量以及余量进行重构，得到预处理后的振动信号。
考虑到在针对工业设备关键部位的振动信号进行采集的过程中，采集到的振动信号容易受到其他工业设备，或者其他正在运行的部件，或者现场环境的影响，容易导致振动信号中收到了噪声的干扰影响，因此导致基于振动信号进行关键部位运行状态分析的准确性受到影响的技术问题。本申请振动信号分析单元还提出了一种专门针对振动信号进行滤波的技术方案，其中考虑到工业设备相互影响的噪声通常存在于信号的高频部分，因此基于经验模态分解得到振动信号的高频分量后，进一步对高频分量进行给予小波变换的滤波处理，其中还提出了一种改进的滤波函数，能够准确贴近高频分量中存在由其他工业设备相互影响的噪声干扰特性，对包含的噪声进行过滤，从而提高振动信号的信噪比，为后续进一步根据振动信号准确判断关键部位的工作状态情况奠定基础。
状态数据分析单元用于根据获取的工业设备的运行状态数据进行直接的指标判断，判断运行状态数据是否符合相应的标准范围内，得到工业设备运行安全分析结果；
一种实施方式中，状态数据分析单元用于根据获取的工业设备的运行状态数据进行直接的指标判断，具体包括：
其中运行状态数据包括工业设备的电流电压数据、设备运行温度、设备运行状态、设备内部气压、连续工作时长等，将上述运行状态数据和对应的标准指标进行比对判断，得到工业设备运行安全分析结果。
通过常规的运行状态数据分析，能够直接地反应工业设备的运行状态。
安全分析单元用于根据得到的工业设备外部安全分析结果、工业设备关键部位安全分析结果和工业设备运行安全分析结果综合得到对应工业设备的综合安全分析结果。
一种实施方式中，安全分析单元具体包括，
当工业设备外部安全分析结果、工业设备关键部位安全分析结果和工业设备运行安全分析结果均为正常时，则输出综合安全分析结果为正常；
当工业设备外部安全分析结果、工业设备关键部位安全分析结果和工业设备运行安全分析结果中其中至少一项为异常时，则根据异常的安全分析结果生成相应的综合安全分析结果。
通过安全分析单元对上述不同维度的安全分析结果进行融合处理，能够提高安全分析结果的适应性和直观性。
一种实施方式中，异常警报模块用于根据综合安全分析结果进行判断，当综合安全分析结果出现异常时，生成相应的警报信息并发送到与工业设备对应的管理终端。
需要说明的是，在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
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，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (3)

1.一种基于互联网的工业设备安全分析装置，其特征在于，包括：信息采集模块、安全分析模块和异常警报模块；
信息采集模块用于接收工业设备安全监测端传输的工业设备运行监测信息；
其中，所述工业设备运行监测信息包括设备身份信息和状态监测信息，其中状态监测信息包括对工业设备拍摄的视频图像数据、对工业设备关键部位进行检测的振动信号信息和由工业设备记录反馈的运行状态数据；
安全监测端包括工业摄像头，振动传感器和智能记录终端；
工业摄像头用于拍摄工业设备外观的视频图像数据，并将采集到的视频图像数据传输到信息采集模块；
振动传感器设置在工业设备的关键部位上，用于采集工业设备关键部位在运行过程中的振动信号，并将采集到的振动信号传输到信息采集模块；
智能记录终端用于记录工业设备的运行状态数据，并将记录的运行状态数据实时传输到信息采集模块；
安全分析模块用于根据接收到的工业设备运行监测信息进行安全分析，得到安全分析结果；
异常警报模块用于当得到的安全分析结果出现异常时，向管理终端传输相应的异常信息；
其中，全信息分析模块包括视频分析单元、振动信号分析单元、状态数据分析单元和安全分析单元；
视频分析单元用于根据获取的工业设备外观的视频图像数据进行基于图像识别的安全分析，检测工业设备的外部是否存在破损或损坏，得到工业设备外部安全分析结果；
振动信号分析单元用于根据获取的工业设备关键部位的振动信号进行异常状态分析，根据获取的振动信号提取相应的振动特征信息，并根据得到的振动特征信息判断工业设备关键部位是否正常运行，得到工业设备关键部位安全分析结果；
状态数据分析单元用于根据获取的工业设备的运行状态数据进行直接的指标判断，判断运行状态数据是否符合相应的标准范围内，得到工业设备运行安全分析结果；
安全分析单元用于根据得到的工业设备外部安全分析结果、工业设备关键部位安全分析结果和工业设备运行安全分析结果综合得到对应工业设备的综合安全分析结果；
其中，振动信号分析单元根据获取的工业设备关键部位的振动信号进行异常状态分析，包括：
获取由振动传感器采集的振动信号，根据获取的振动信号进行预处理，得到预处理后的振动信号，具体包括：
针对获取的振动信号进行经验模态分解，得到振动信号的N尺度IMF分量和余量；
针对得到的IMF分量，将IMF分量划分为高频部分和低频部分，将1,2,…,i尺度的IMF分量标记为高频IMF分量，将第i+1,…N尺度的IMF分量标记为低频IMF分量；
针对得到的各高频IMF分量，分别进行滤波处理，包括：
针对得到的高频IMF分量进行小波变换，得到IMF分量的高频小波系数和低频小波系数，针对得到的高频小波系数进行滤波处理，其中采用的滤波函数为：
Figure FDA0004191849470000021
式中，w′(k)表示滤波处理后的第k个高频小波系数，w(k)表示第k个高频小波系数，med(w)表示各个高频小波系数的中位数，β表示设定的滤波因子，β∈[2.4,10]；
根据得到的滤波处理后的高频小波系数和低频小波系数进行重构，得到滤波处理后的IMF分量；
根据分别进行滤波处理后得到的高频IMF分量和各低频IMF分量以及余量进行重构，得到预处理后的振动信号；
针对预处理后的振动信号进行特征提取处理，获取振动信号的故障特征参数；
基于得到的振动信号的故障特征参数与对应的关键部位的标准振动信号特征参数进行比对，得到关键部位的安全分析结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的工业设备安全分析装置，其特征在于，信息采集模块通过无线网络的方式与安全监测端连接，其中安全监测端与工业设备对应设置；安全监测端用于采集工业设备的状态监测信息，并将采集到的状态监测信息实时传输到信息采集模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的工业设备安全分析装置，其特征在于，异常警报模块用于根据综合安全分析结果进行判断，当综合安全分析结果出现异常时，生成相应的警报信息并发送到与工业设备对应的管理终端。
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