CN114488996A - 一种设备健康监控与预警方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种设备健康监控与预警方法及系统，属于设备监控技术领域，用于解决不能及时确定设备的具体情况，容易忽略异常模块，替换正常模块，造成资产流失的技术问题。方法包括：获取设备模块集的当前生产数据以及历史相关数据；在历史相关数据中，提取不同类型的影响因素数据；对影响因素数据进行评估，得到设备模块集中，每个模块的剩余寿命评估值；计算当前生产数据与标准生产数据的差值结果；根据差值结果以及寿命预测模型，得到设备模块集中每个模块的剩余寿命预测值；对剩余寿命评估值与剩余寿命预测值进行加权计算，得到每个模块的剩余寿命；将每个模块的剩余寿命传送到显示终端。

Description

一种设备健康监控与预警方法及系统

技术领域

本申请涉及设备监控领域，尤其涉及一种设备健康监控与预警方法及系统。

背景技术

工业设备是由多个模块组合而成，在生产过程中每个模块会根据产能强度、使用时间等因素产生模块的损耗，进而对模块的使用寿命缩减，模块损坏导致设备无法运行。

传统的方式是根据人工的经验进行检修，很容易造成提前换掉健康状况良好的模块，造成资产流失。或者因为未及时发现异常，导致设备故障检修，影响正常生产。

发明内容

本申请实施例提供了一种设备健康监控与预警方法及系统，用于解决如下技术问题：不能及时确定设备的具体情况，容易忽略异常模块，替换正常模块，造成资产流失。

本申请实施例采用下述技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设时间间隔，获取设备模块集的当前生产数据以及历史相关数据；其中，所述设备模块集是一个工业设备中包含的多个模块；在所述历史相关数据中，提取不同类型的影响因素数据；其中，所述影响因素数据的类型至少包括：故障发生率、维护率、平均故障时间间隔、平均维护时间间隔；基于预设算法，对所述影响因素数据进行评估，得到所述设备模块集中，每个模块的剩余寿命评估值；计算所述当前生产数据与标准生产数据的差值结果；其中，所述标准生产数据为所述当前生产数据的标准阈值；根据所述差值结果以及寿命预测模型，得到所述设备模块集中每个模块的剩余寿命预测值；对所述剩余寿命评估值与所述剩余寿命预测值进行加权计算，得到所述每个模块的剩余寿命；将所述每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使所述显示终端显示所述设备模块集中每个模块的剩余寿命。

本申请实施例通过预设的时间间隔，获取设备模块集的当前生产数据以及历史相关数据，然后历史相关数据中，提取到不同类型的影响因素数据，再根据预设的算法，对影响因素数据进行评估，然后就会得到每个模块的剩余寿命评估值。再计算当前生产数据与标准生产数据的差值结果，根据差值结果与预测寿命，得出每个模块的剩余寿命预测值，再与剩余寿命评估值进行加权计算，便能得出每个模块的剩余寿命，这种方法可以提高模块剩余寿命的计算准确率。最后再把剩余寿命发送到显示终端上进行显示，就可以查看设备模块集中每个模块的剩余寿命。通过直观的查看设备中每个模块的剩余寿命，方便对其进行检修、维护和替换等操作，保证每个模块的正常运行，解决了人工根据经验检查维修模块的复杂性，以及避免提前换掉正常生产的模块，造成不必要的资源浪费等问题。

在一种可行的实施方式中，基于预设算法，对所述影响因素数据进行评估，得到所述设备模块集中，每个模块的剩余寿命评估值，具体包括：根据所述影响因素数据，得到评估因素矩阵U＝[u₁,u₂,……,u_n]；其中，u_i为第i种影响因素数据；n为影响因素数据的种类数；基于设备模块集中各模块的类型，获取对应的预设评价矩阵V＝[v₁,v₂,……,v_n]以及预设权重矩阵A＝[a₁,a₂,……,a_n]；其中，a_i≥0；且

根据

得到所述第i种影响因素数据对评价矩阵的隶属度P_i；其中，n为常数，无实际意义；根据所述隶属度，得到所述评估因素矩阵U对于所述评价矩阵V的隶属度矩阵P＝[P₁,P₂,……,P_n]；根据B＝A·P＝[b₁₁,b₂,……,b_n]，得到影响因素评价矩阵；其中，所述影响因素评价矩阵中的元素b_i为第i种影响因素的评价指标；根据

得到第j个模块的剩余寿命评估值t_j。

在一种可行的实施方式中，计算所述当前生产数据与标准生产数据的差值结果，具体包括：将采集的所述当前生产数据与所述标准生产数据进行差值计算；其中，所述当前生产数据至少包括以下任一项：模块实际工作时的电压U_a、电流I_a、温度T_a；根据所述模块实际工作时的电压U_a，以及所述标准生产数据中的标准电压U_b，计算差值ΔU；根据所述模块实际工作时的电流I_a，以及所述标准生产数据中的标准电流I_b，计算差值ΔI；根据所述模块实际工作时的温度T_a，以及所述标准生产数据中的标准温度T_b，计算差值ΔT。

在一种可行的实施方式中，根据所述差值结果以及剩余寿命预测模型，得到所述设备模块集中每个模块的剩余寿命预测值，具体包括：确定所述模块的工作周期，以及一个工作周期中的工序周期；其中，所述工作周期为所述模块从启动到停止运行所经过的时间；所述工序周期为所述工作周期内每一个工序所经过的时间；根据

计算所述模块的变化功率ΔP；将所述变化功率ΔP以及所述变化温度ΔT，输入所述寿命预测模型中，得到所述模块的已消耗寿命N_f；根据

得到一个工作周期内所述模块的寿命消耗比例K；其中，n为所述工作周期中包含的工序周期的个数；对所述寿命消耗比例K进行倒数运算，得到所述模块还能承受的工作周期的数目，并与一个工作周期的长度相乘，得到所述模块的剩余寿命预测值。

在一种可行的实施方式中，对所述剩余寿命评估值与所述剩余寿命预测值进行加权计算，得到所述每个模块的剩余寿命，具体包括：获取所述寿命预测模型的预测准确率，以及获取所述预设算法的计算准确率；基于所述预测准确率与所述计算准确率所占的比重，确定所述剩余寿命评估值的第一权重以及所述剩余寿命预测值的第二权重；其中，所述第一权重与所述第二权重的和为1；基于所述第一权重与所述第二权重，对所述剩余寿命评估值与所述剩余寿命预测值进行加权计算，得到所述剩余寿命。

在一种可行的实施方式中，在将所述每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使所述显示终端显示所述设备模块集中每个模块的剩余寿命之后，所述方法还包括：将所述剩余寿命与所述显示终端预设的寿命信息比对；若所述剩余寿命小于所述寿命信息中的第一阈值，则所述剩余寿命为正常寿命，并将所述剩余寿命标记为绿色；若所述剩余寿命大于所述寿命信息中的第一阈值且小于第二阈值，则所述剩余寿命为异常寿命，并将所述剩余寿命标记为黄色；若所述剩余寿命大于所述寿命信息中的第二阈值，则所述剩余寿命为即将终止寿命，并将所述剩余寿命标记为红色。

在一种可行的实施方式中，在将所述每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使所述显示终端显示所述设备模块集中每个模块的剩余寿命之后，所述方法还包括：获取所述设备模块集中的模块信息；将所述模块信息存储到报表数据库中；其中，所述模块信息至少包括以下任一项：模块数量、模块ID、模块成本；将每个模块的剩余寿命，存储到所述报表数据库中对应的存储位置；将所述模块信息与对应的剩余寿命传送到预测模块进行计算，得到预算信息；其中，所述预测模块是用来计算所述每个模块月度、季度、年度的预算；将所述预算信息传送到所述报表数据库中的模块预算报表中；将所述模块预算报表发送到所述显示终端，并在所述显示终端的窗口中显示出所述每个模块的预算结果。

本申请实施例通过对模块剩余寿命，来进行预测设备的预算，根据每个模块的剩余寿命，预测出在模块剩余寿命期间所带来的利益，根据月度、季度、年度等时间节点，来预测出各个时间节点每个模块剩余寿命所带来的价值，从让工作人员明确出各个时间节点设备所能带来效益，有利于工作人员根据预测预算信息，来顺利的进行生产活动。

在一种可行的实施方式中，将所述模块剩余寿命预测信息传送到显示终端，并在所述显示终端显示所述设备模块集中每一个模块的剩余寿命之前，所述方法还包括：在所述显示终端预先存储所述设备模块集中每一个模块的基本信息，所述基本信息至少包括以下任一项：模块ID、模块安装时间、模块数量。

在一种可行的实施方式中，将所述模块剩余寿命预测信息传送到显示终端，并在所述显示终端显示所述设备模块集中每一个模块的剩余寿命，具体包括：根据所述显示终端，将所述模块剩余寿命存储到对应的所述每一个模块窗口中；根据所述每一个模块的剩余寿命，将所述模块按照剩余寿命由小到大的顺序，在所述显示终端中进行显示。

另一方面，本申请实施例还提供了一种设备健康监控与预警系统，其特征在于，所述系统包括：采集模块，用于基于预设时间间隔，获取设备模块集的当前生产数据以及历史相关数据；其中，所述设备模块集是一个工业设备中包含的多个模块；提取模块，用于在所述历史相关数据中，提取不同类型的影响因素数据；其中，所述影响因素数据的类型至少包括：故障发生率、维护率、平均故障时间间隔、平均维护时间间隔；剩余寿命评估模块，用于基于预设算法，对所述影响因素数据进行评估，得到所述设备模块集中，每个模块的剩余寿命评估值；剩余寿命预测模块，用于计算所述当前生产数据与标准生产数据的差值结果；其中，所述标准生产数据为所述当前生产数据的标准阈值；以及根据所述差值结果以及寿命预测模型，得到所述设备模块集中每个模块的剩余寿命预测值；对所述剩余寿命评估值与所述剩余寿命预测值进行加权计算，得到所述每个模块的剩余寿命；显示模块，用于将所述每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使所述显示终端显示所述设备模块集中每个模块的剩余寿命。

本申请实施例提供了一种设备健康监控与预警方法及系统，通过直观的查看设备中每个模块的剩余寿命，方便对其进行检修、维护和替换等操作，保证每个模块的正常运行，解决了人工根据经验检查维修模块的复杂性，以及避免提前换掉正常生产的模块，造成不必要的资源浪费等问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，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。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种设备健康监控与预警方法流程图；

图2为本申请实施例提供的一种设备健康监控与预警系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，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他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种设备健康监控与预警方法，如图1所示，方法具体包括步骤S101-S107：

S101、采集模块基于预设时间间隔，获取设备模块集的当前生产数据以及历史相关数据。

具体地，采集模块根据预设的时间间隔，每隔一段时间就会采集设备模块集中的当前生产数据及其历史相关数据，设备模块集是一个工业设备中所包含的多个模块，采集模块会对每一模块都进行采集，掌握每一个模块的具体情况。

在一个可行的实施方式中，当前生产数据包括工业设备中的电压、电流、温度等信息。历史相关数据包括设备的故障时间记录、设备的维护时间记录等。

S102、提取模块在每一个模块的历史相关数据中，提取不同类型的影响因素数据。

具体地，从每一个模块的历史相关数据中，提取出不同种类的影响因素数据，这些影响因素数据包括了故障发生率、维护率、平均故障时间间隔、平均维护时间间隔等。

在一个可行的实施方式中，根据历史相关数据中的故障时间记录、维护时间记录，计算工业设备的故障发生率、维护率、平均故障时间间隔、平均维护时间等影响因素数据。

S103、剩余寿命评估模块基于预设算法，对影响因素数据进行评估，得到设备模块集中，每个模块的剩余寿命评估值。

具体地，根据影响因素数据，得到评估因素矩阵U＝[u₁,u₂,……,u_n]；其中，u_i为第i种影响因素数据；n为影响因素数据的种类数。

进一步地，基于模块的类型，获取对应的预设评价矩阵V＝[v₁,v₂,……,v_n]以及预设权重矩阵A＝[a₁,a₂,……,a_n]；其中，a_i≥0；且

进一步地，根据

得到第i种影响因素数据对评价矩阵的隶属度P_i；其中，n为常数，无实际意义。

进一步地，根据每种影响因素数据的隶属度，得到评估因素矩阵U对于评价矩阵V的隶属度矩阵P＝[P₁,P₂,……,P_n]。

进一步地，根据B＝A·P＝[b₁,b₂,……,b_n]，得到影响因素评价矩阵；其中，影响因素评价矩阵中的元素b_i为第i种影响因素的评价指标。

进一步地，根据

得到第j个模块的剩余寿命评估值t_j。

在一个实施例中，若第一模块有三种影响因素数据u₁、u₂、u₃，可得到评估因素矩阵U＝[u₁,u₂，u₃]，然后获取到与之对应的评价矩阵V＝[v₁,v₂,v₃]。在本申请提供的设备健康监控与预警系统中，预先提供了不同的模块对应的不同的评价矩阵，评价矩阵中的元素为评估因素矩阵中元素的重要程度值，可根据专家打分或实际经验进行设置。然后根据

其中，n＝3，就可以得到三种影响因素数据对相应的评价矩阵中每个元素的隶属度P_i，然后再根据所得到的隶属度，得到评估因素矩阵U对于评价矩阵V的隶属度矩阵P＝[P₁,P₂,P₃]。再依据B＝A·P＝[b₁,b₂,b₃]，得到影响因素评价矩阵，最后再根据

得到第j个模块的剩余寿命评估值t_j，其中n＝3。这样便是可以得到第一模块的剩余寿命评估值。

S104、剩余寿命预测模块计算出当前生产数据与标准生产数据的差值结果。

具体地，先将采集的实时生产数据与标准生产数据进行差值计算。其中，当前生产数据至少包括以下任一项：模块实际工作时的电压U_a、电流I_a、温度T_a。根据模块实际工作时的电压U_a，以及标准生产数据中的标准电压U_b，计算差值ΔU。根据模块实际工作时的电流I_a，以及标准生产数据中的标准电流I_b，计算差值ΔI。再根据模块实际工作时的温度T_a，以及标准生产数据中的标准温度T_b，计算差值ΔT。根据采集到的当前生产数据与标准生产数据所得到的有关电压、电流、温度的变化，从而可以得到每个模块的个参数的具体情况。

在一个实施例中，标准生产数据中的U_b＝220V、I_b＝300A、T_b＝35℃，而采集到的当前生产数据中的U_a＝218V、I_a＝280A、T_a＝38℃，通过计算便可得到ΔU＝2V、ΔI＝20A、ΔT＝3℃，这些便是计算出的差值结果，通过精确的计算结果，便可以知道每一个模块在实际工作中电压、电流、温度的变化情况。

S105、剩余寿命预测模块根据差值结果以及寿命预测模型，得到设备模块集中每个模块的剩余寿命预测值。

具体地，通过剩余寿命模块确定模块的工作周期，以及一个工作周期中的工序周期。其中，工作周期为模块从启动到停止运行所经过的时间；工序周期为工作周期内每一个工序所经过的时间。根据

计算模块的变化功率ΔP。将变化功率ΔP以及变化温度ΔT，输入寿命预测模型中，得到模块的已消耗寿命N_f。根据

得到一个工作周期内模块的寿命消耗比例K。其中，n为工作周期中包含的工序周期的个数。对寿命消耗比例K进行倒数运算，得到模块还能承受的工作周期的数目，并与一个工作周期的长度相乘，得到模块的剩余寿命预测值。

在一个可行的实施方式中，模块在运行的过程中，包含了从启动到停止经过时间的一个工作周期，而在这一个工作周期又包含了多道工序，以及每到工序所经过的时间。然后根据ΔP来计算模块的变化功率，把变化功率ΔP和变化温度ΔT一起输入到寿命预测模型中，得到模块已消耗的寿命N_f。N_f是采用线性疲劳损伤积累理论在寿命预测模型中所得到的。然后再根据

计算出在一个工作周期内模块寿命消耗比例K，再把K进行倒数运算，就可以得到模块还可以承受的工作周期数目，然后再与模块中的一个工作周期的所需时长相乘，就可以得到模块剩余寿命预测值。根据模块内的工作周期来进行剩余寿命的预测，可以最大程度的保证预测的准确性。

S106、剩余寿命预测模块根据剩余寿命模块，对剩余寿命评估值与剩余寿命预测值进行加权计算，得到每个模块的剩余寿命。

具体地，首先获取寿命预测模型的预测准确率，以及获取预设算法的计算准确率。然后基于预测准确率与计算准确率所占的比重，再确定剩余寿命评估值的第一权重以及剩余寿命预测值的第二权重。其中，第一权重与第二权重的和为1。再基于第一权重与第二权重，对剩余寿命评估值与剩余寿命预测值进行加权计算，得到剩余寿命。

S107、显示模块将每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使显示终端显示设备模块集中每个模块的剩余寿命。

具体地，先在显示终端预先存储设备模块集中每一个模块的基本信息，基本信息至少包括以下任一项：模块ID、模块安装时间、模块数量。

进一步地，再根据显示终端，将每个模块剩余寿命存储到对应的每一个模块窗口中。根据每一个模块的剩余寿命，将每个模块按照剩余寿命由小到大的顺序，在显示终端中进行显示。

进一步地，再将每个模块的剩余寿命与显示终端预设的寿命信息比对。若模块剩余寿命小于寿命信息中的第一阈值，则剩余寿命为正常寿命，并将模块剩余寿命标记为绿色。若模块剩余寿命大于所述寿命信息中的第一阈值且小于第二阈值，则模块剩余寿命为异常寿命，并将模块剩余寿命标记为黄色。若模块剩余寿命大于所述寿命信息中的第二阈值，则模块剩余寿命为即将终止寿命，并将模块剩余寿命标记为红色。这样可以更加直观的了解到每个模块的具体寿命情况。

进一步地，首先获取设备模块集中的模块信息。然后将模块信息存储到报表数据库中。其中，模块信息至少包括以下任一项：模块数量、模块ID、模块成本。然后再将每个模块的剩余寿命，存储到报表数据库中对应的存储位置。将模块信息与对应的剩余寿命传送到预测模块进行计算，得到预算信息。其中，预测模块是用来计算每个模块月度、季度、年度的预算。并将预算信息传送到报表数据库中的模块预算报表中。再将模块预算报表发送到显示终端，并在显示终端的窗口中显示出每个模块的预算结果。根据预算结果，就可以让工作人员知道每个模块的预算，再与其成本做比较，达到最大的利益效果。

在一个实施例中，在获取到一个模块的剩余寿命时，通过这个模块的成本和其季度生产出的价值，进行计算，得到这个模块还能在剩余寿命期间创造出多大的价值，有利于工作人员能及时估算出该模块在季度中所带来的价值，从而确定整个设备在该季度所带来的效益，帮助工作人员更好的进行生产活动。

另外，本申请实施例还提供了一种设备健康监控与预警系统，如图2所示，基于机理模型的设备健康监控与预警系统200具体包括：

采集模块210，用于基于预设时间间隔，获取设备模块集的当前生产数据以及历史相关数据；其中，设备模块集是一个工业设备中包含的多个模块；

提取模块220，用于在历史相关数据中，提取不同类型的影响因素数据；其中，影响因素数据的类型至少包括：故障发生率、维护率、平均故障时间间隔、平均维护时间间隔；

剩余寿命评估模块230，用于基于预设算法，对影响因素数据进行评估，得到设备模块集中，每个模块的剩余寿命评估值；

剩余寿命预测模块240，用于计算当前生产数据与标准生产数据的差值结果；其中，标准生产数据为当前生产数据的标准阈值；以及根据差值结果以及寿命预测模型，得到设备模块集中每个模块的剩余寿命预测值；对剩余寿命评估值与剩余寿命预测值进行加权计算，得到每个模块的剩余寿命；

显示模块250，用于将每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使显示终端显示设备模块集中每个模块的剩余寿命。

本申请实施例提供了一种设备健康监控与预警方法及系统，通过直观的查看设备中每个模块的剩余寿命，方便对其进行检修、维护和替换等操作，保证每个模块的正常运行，解决了人工根据经验检查维修模块的复杂性，以及避免提前换掉正常生产的模块，造成不必要的资源浪费等问题。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请的实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，所述方法包括：

基于预设时间间隔，获取设备模块集的当前生产数据以及历史相关数据；其中，所述设备模块集是一个工业设备中包含的多个模块；

在所述历史相关数据中，提取不同类型的影响因素数据；其中，所述影响因素数据的类型至少包括：故障发生率、维护率、平均故障时间间隔、平均维护时间间隔；

基于预设算法，对所述影响因素数据进行评估，得到所述设备模块集中，每个模块的剩余寿命评估值；

计算所述当前生产数据与标准生产数据的差值结果；其中，所述标准生产数据为所述当前生产数据的标准阈值；

根据所述差值结果以及寿命预测模型，得到所述设备模块集中每个模块的剩余寿命预测值；

对所述剩余寿命评估值与所述剩余寿命预测值进行加权计算，得到所述每个模块的剩余寿命；

将所述每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使所述显示终端显示所述设备模块集中每个模块的剩余寿命。

2.根据权利要求1所述的一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，基于预设算法，对所述影响因素数据进行评估，得到所述设备模块集中，每个模块的剩余寿命评估值，具体包括：

根据所述影响因素数据，得到评估因素矩阵U＝[u₁,u₂,……,u_n]；其中，u_i为第i种影响因素数据；n为影响因素数据的种类数；

基于设备模块集中各模块的类型，获取对应的预设评价矩阵V＝[v₁,v₂,……，v_n]以及预设权重矩阵A＝[a₁，a₂，……，a_n]；其中，a_i≥0；且

根据

得到所述第i种影响因素数据对评价矩阵的隶属度P_i；其中，n为常数，无实际意义；

根据所述隶属度，得到所述评估因素矩阵U对于所述评价矩阵V的隶属度矩阵P＝[P₁，P₂，……，P_n]；

根据B＝A·P＝[b₁,b₂,……,b_n]，得到影响因素评价矩阵；其中，所述影响因素评价矩阵中的元素b_i为第i种影响因素的评价指标；

根据

得到第j个模块的剩余寿命评估值t_j。

3.根据权利要求1所述的一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，计算所述当前生产数据与标准生产数据的差值结果，具体包括：

将采集的所述当前生产数据与所述标准生产数据进行差值计算；其中，所述当前生产数据至少包括以下任一项：模块实际工作时的电压U_a、电流I_a、温度T_a；

根据所述模块实际工作时的电压U_a，以及所述标准生产数据中的标准电压U_b，计算差值ΔU；

根据所述模块实际工作时的电流I_a，以及所述标准生产数据中的标准电流I_b，计算差值ΔI；

根据所述模块实际工作时的温度T_a，以及所述标准生产数据中的标准温度T_b，计算差值ΔT。

4.根据权利要求1所述的一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，根据所述差值结果以及剩余寿命预测模型，得到所述设备模块集中每个模块的剩余寿命预测值，具体包括：

确定所述模块的工作周期，以及一个工作周期中的工序周期；其中，所述工作周期为所述模块从启动到停止运行所经过的时间；所述工序周期为所述工作周期内每一个工序所经过的时间；

根据

计算所述模块的变化功率ΔP；

将所述变化功率ΔP以及所述变化温度ΔT，输入所述寿命预测模型中，得到所述模块的已消耗寿命N_f；

根据

得到一个工作周期内所述模块的寿命消耗比例K；其中，n为所述工作周期中包含的工序周期的个数；

对所述寿命消耗比例K进行倒数运算，得到所述模块还能承受的工作周期的数目，并与一个工作周期的长度相乘，得到所述模块的剩余寿命预测值。

5.根据权利要求1所述的一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，对所述剩余寿命评估值与所述剩余寿命预测值进行加权计算，得到所述每个模块的剩余寿命，具体包括：

获取所述寿命预测模型的预测准确率，以及获取所述预设算法的计算准确率；

基于所述预测准确率与所述计算准确率所占的比重，确定所述剩余寿命评估值的第一权重以及所述剩余寿命预测值的第二权重；其中，所述第一权重与所述第二权重的和为1；

基于所述第一权重与所述第二权重，对所述剩余寿命评估值与所述剩余寿命预测值进行加权计算，得到所述剩余寿命。

6.根据权利要求1所述的一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，在将所述每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使所述显示终端显示所述设备模块集中每个模块的剩余寿命之后，所述方法还包括：

将所述剩余寿命与所述显示终端预设的寿命信息比对；

若所述剩余寿命小于所述寿命信息中的第一阈值，则所述剩余寿命为正常寿命，并将所述剩余寿命标记为绿色；

若所述剩余寿命大于所述寿命信息中的第一阈值且小于第二阈值，则所述剩余寿命为异常寿命，并将所述剩余寿命标记为黄色；

若所述剩余寿命大于所述寿命信息中的第二阈值，则所述剩余寿命为即将终止寿命，并将所述剩余寿命标记为红色。

7.根据权利要求1所述的一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，在将所述每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使所述显示终端显示所述设备模块集中每个模块的剩余寿命之后，所述方法还包括：

获取所述设备模块集中的模块信息；

将所述模块信息存储到报表数据库中；其中，所述模块信息至少包括以下任一项：模块数量、模块ID、模块成本；

将每个模块的剩余寿命，存储到所述报表数据库中对应的存储位置；

将所述模块信息与对应的剩余寿命传送到预测模块进行计算，得到预算信息；其中，所述预测模块是用来计算所述每个模块月度、季度、年度的预算；

将所述预算信息传送到所述报表数据库中的模块预算报表中；

将所述模块预算报表发送到所述显示终端，并在所述显示终端的窗口中显示出所述每个模块的预算结果。

8.根据权利要求1所述的一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，将所述模块剩余寿命预测信息传送到显示终端，并在所述显示终端显示所述设备模块集中每一个模块的剩余寿命之前，所述方法还包括：

在所述显示终端预先存储所述设备模块集中每一个模块的基本信息，所述基本信息至少包括以下任一项：模块ID、模块安装时间、模块数量。

9.根据权利要求1所述的一种设备健康监控与预警方法，其特征在于，将所述模块剩余寿命预测信息传送到显示终端，并在所述显示终端显示所述设备模块集中每一个模块的剩余寿命，具体包括：

根据所述显示终端，将所述模块剩余寿命存储到对应的所述每一个模块窗口中；

根据所述每一个模块的剩余寿命，将所述模块按照剩余寿命由小到大的顺序，在所述显示终端中进行显示。

10.一种设备健康监控与预警系统，其特征在于，所述系统包括：

采集模块，用于基于预设时间间隔，获取设备模块集的当前生产数据以及历史相关数据；其中，所述设备模块集是一个工业设备中包含的多个模块；

提取模块，用于在所述历史相关数据中，提取不同类型的影响因素数据；其中，所述影响因素数据的类型至少包括：故障发生率、维护率、平均故障时间间隔、平均维护时间间隔；

剩余寿命评估模块，用于基于预设算法，对所述影响因素数据进行评估，得到所述设备模块集中，每个模块的剩余寿命评估值；

剩余寿命预测模块，用于计算所述当前生产数据与标准生产数据的差值结果；其中，所述标准生产数据为所述当前生产数据的标准阈值；以及根据所述差值结果以及寿命预测模型，得到所述设备模块集中每个模块的剩余寿命预测值；对所述剩余寿命评估值与所述剩余寿命预测值进行加权计算，得到所述每个模块的剩余寿命；

显示模块，用于将所述每个模块的剩余寿命传送到显示终端，以使所述显示终端显示所述设备模块集中每个模块的剩余寿命。

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