CN114548437A - 一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统及运维方法 - Google Patents

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CN114548437A CN202210155880.4A CN202210155880A CN114548437A CN 114548437 A CN114548437 A CN 114548437A CN 202210155880 A CN202210155880 A CN 202210155880A CN 114548437 A CN114548437 A CN 114548437A
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Abstract

本发明公开了一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统及运维方法，该系统包括：无线智能温振传感器，用于数据的采集和传输；智能运维传感器管理系统，用于设备监测的业务管理，保证智能运维数据在系统内的准确获取与分析；智能运维数据流转分析系统，用于数据分析，并将原始数据及分析处理数据存储到数据库中；智能运维数据监测系统，用于分析结果的呈现，提供直观的设备和系统监测诊断信息。本发明的旋转设备智能运维系统可以有效对旋转设备进行统一的运维管理，避免了故障信息漏判和报警信息的漏报，保证旋转设备的安全性，降低了企业的管理复杂度。

Description

一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统及运维方法
技术领域
本发明涉及旋转设备智能运维领域，更具体的，涉及一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统及运维方法。
背景技术
随着现代工业的迅猛发展，各种机械旋转设备广泛应用于各工业领域。旋转设备的正常运转，是企业正常和安全生产的重要保障。在机械旋转设备的运行过程中，为防止由于设备故障引起的生产安全风险事故以及非计划停机导致的生产损失，需要对旋转设备的工作状态进行监测；一旦发现故障，需要进行及时的故障报警并进行相关维护维修工作安排。目前，为了提早检查旋转设备的潜在故障，避免非计划的停机损失和生产安全风险，旋转设备健康状态监测和诊断分析手段被广泛应用。
传统的设备测量及诊断分析手段通过在设备测点位置安装振动传感器并将振动传感器连接到在设备现场的专用的数据采集仪，再将数据采集仪与装有专用数据分析软件的电脑连接，对振动信号进行数据分析，判断设备的状态异常情况以及故障原因，指定对应的维修策略。可以看出，传统的设备测量及诊断分析手段存在以下问题：
1)需要在现场对振动传感器、专用数据采集仪和电脑进行有线连接，现场施工复杂，操作步骤繁琐且易出错，并且设备成本极高；
2)专用数据采集仪需要根据设备结构和参数制定并配置测量方案，测量完成后需要在专用数据分析软件上进行状态监测数据分析和故障诊断图谱分析；此过程需要很强的行业和专业知识，降低了用户友好性且容易造成由于用户行业和专业知识的缺失造成的故障信息漏判和报警信息的漏报；
3)当出现比较复杂的故障时，需要用户求助专家，时间成本和金钱成本均极高。传统的设备测量及诊断分析手段和设备的数据及故障诊断方法不共享，也不能对获得的故障数据进行有效的对比分析和自学习功能，不能作为后期故障判断的依据，造成监测数据利用率不高和宝贵的有故障的监测数据的浪费。
发明内容
为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统及运维方法。
本发明第一方面提供了一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统，包括：
无线智能温振传感器，用于数据的采集和传输；
智能运维传感器管理系统，用于设备监测的业务管理，保证智能运维数据在系统内的准确获取与分析；
智能运维数据流转分析系统，用于数据分析，并将原始数据及分析处理数据存储到数据库中；
智能运维数据监测系统，用于分析结果的呈现，提供直观的设备和系统监测诊断信息。
本方案中，所述无线智能温振传感器，具体为：完成数据采集，为整个系统提供数据输入，将所采集的信号进行边缘存储和边缘计算，利用WiFi无线传输技术将数据上传至系统服务器并接收系统服务器下发的数据采集配置信息。
本方案中，所述智能运维传感器管理系统，具体为：通过所述智能运维传感器管理系统实现传感器信息管理、设备信息管理、传感器与设备耦合配置管理；
所述传感器信息管理包括传感器类型及性能管理，实现系统对多种类型传感器数据的接入；
所述设备信息管理包括设备类型及各类型设备的典型故障管理，实现设备确定其类型后典型故障的自动调用；
所述传感器与设备耦合配置管理通过预设规则生成传感器安装位置编码，并利用传感器的MAC地址自动生成传感器编码；通过所述传感器编码与所述安装位置编码的耦合实现传感器与设备的对应关系，实现对设备各测点准确有效的数据分析。
本方案中，所述智能运维数据流转分析系统包括数据接口模块、数据处理模块及数据库模块；
所述数据接口模块将不同来源的输入数据的格式转换为数据处理模块所需的标准数据格式；
所述数据处理模块对接入到系统中的具有标准数据格式的数据进行处理，包括状态异常检测模块、故障诊断模块、剩余寿命计算模块和自动报警模块；
所述数据库模块将原始数据和数据处理模块的分析处理结果数据进行存储，方便原始数据和结果数据的存储、管理和快速调用。
本方案中，所述智能运维数据监测系统按公司和工厂对需要监测的旋转设备进行分组，获取旋转设备的设备监测统计信息及报警统计信息，并按照分组通过预设方式进行显示。
本方案中，所述智能运维数据监测系统还包括账号管理功能，根据用户的身份信息提供不同的内容访问权利。
本发明第二方面还提供了一种基于工业物联网的旋转设备智能运维方法，包括如下步骤：
通过无线智能运维传感器管理系统完成对传感器信息和所监测旋转设备信息的配置和管理；
无线智能温振传感器采集旋转设备的振动信号和温度信号，将所采集的信号进行边缘存储和边缘计算，通过无线方式将数据传输至路由器或网关；
路由器或网关将数据传输到智能运维数据流转分析平台，完成数据的接收、处理和数据库存储；
并通过智能运维监测系统展示故障信息结果和基于故障信息的设备智能运维建议及报警信息。
本方案中，通过旋转设备的振动信号及温度信息对旋转设备的工作状态进行监测，具体为：
获取旋转设备的振动信号和温度信号，将所述振动信号和温度信号进行特征提取，生成振动信号及温度信号的特征曲线；
通过大数据分析获取旋转设备的振动及温度信号的阈值基准曲线，将所述特征曲线与所述阈值基准曲线进行对比；
判断所述特征曲线某一时刻的点值是否大于此刻阈值基准曲线的点值，若大于，则将生成异常报警信息；
将所述旋转设备的振动谱图与常见故障的故障特征频率进行对比计算相似度，根据相似度计算结果生成故障类型；
将所述故障类型及异常报警信息按照预设方式进行显示。
本方案中，通过设备健康状态监测特征计算设备的健康度，用于定量度量设备的健康状态，具体为：
所述健康度是一个量化指标，取值范围是[0，1]，0表示故障状态，1表示完全健康状态；
所述旋转设备智能运维方法同时监测多个性能参数，采用基于模糊逻辑的隶属度函数和权重向量计算多指标综合健康度评价值；
所述基于模糊逻辑的隶属度函数计算公式为：
Figure BDA0003512573170000041
其中，x为设备健康状态监测值的归一化值，m和σ分别为隶属度函数的参数均值和方差，μ(x)为设备健康都的隶属度值；
所述设备健康状态监测值的归一化公式为：
Figure BDA0003512573170000051
其中，d健康为设备健康状态参数正常值，d故障为设备故障时的健康状态参数阈值，dt为t时刻设备健康状态参数的实际测量值，xt为t时刻设备的健康度计算值；
所述权重向量wi的计算公式为：
设
Figure BDA0003512573170000052
k是设备健康状态监测序列Xi的数据点数目；
设备健康状态检测值离期望值1越远，发生故障的概率越大，权重越大，设
Figure BDA0003512573170000053
xij是设备健康状态监测序列Xi的第j个数据点；
组合两个权重向量并归一化得所述权重向量wi
Figure BDA0003512573170000054
本方案中，还包括：
获取用户在终端发送的访问智能运维数据监测系统的请求信息，所述访问请求信息包括用户身份信息、终端的地址信息、IP地址信息及验证信息；
通过所述验证信息判断请求访问的用户是否为合法用户；
若为合法用户，则根据所述身份信息查询所述用户的权限级别生成对应的访问页面，所述访问页面包括至少一个功能权限按钮；
根据所述功能权限按钮进行访问页面中功能菜单的修改。
附图说明
图1示出了本发明一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统的示意图；
图2示出了本发明无线智能温振传感器的工作流程图；
图3示出了本发明通过智能运维数据监测系统的工作流程图；
图4示出了本发明根据用户的身份信息提供不同的内容访问权限的流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
术语“第一”、“第二”、“第三”等在本文中可用于描述各种元件、组件和/或层，这些元件、组件和/或层不应受这些术语的限制。这些术语用于将一个元件、组件或层与另一个元件、组件或层区分开来。因此，下面描述的第一元件、组件或层可以被称为第二元件、组件或层，而不脱离本公开的范围。
图1示出了本发明一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统的示意图。
如图1所述，本发明第一方面提供了一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统，包括如下模块：
无线智能温振传感器10，用于数据的采集和传输；
智能运维传感器管理系统20，用于设备监测的业务管理，保证智能运维数据在系统内的准确获取与分析；
智能运维数据流转分析系统30，用于数据分析，并将原始数据及分析处理数据存储到数据库中；
智能运维数据监测系统40，用于分析结果的呈现，提供直观的设备和系统监测诊断信息。
图2示出了本发明无线智能温振传感器的工作流程图；
需要说明的是，所述无线智能温振传感器，具体为：完成数据采集，为整个系统提供数据输入，将所采集的信号进行边缘存储和边缘计算，利用WiFi无线传输技术将数据上传至系统服务器并接收系统服务器下发的数据采集配置信息，如采样频率、采样时间间隔、量程选择、每次联网上传包数等。所述的边缘存储是指可对采集到的数据进行智能传感器本地的存储，边缘存储为边缘计算提供输入数据并存储边缘计算结果；将采集到的数据进行本地存储，配合接收到的服务器下发的每次联网上传包数，实现高频率采集低频率发送的数据上传策略，从而减少功耗损耗；当联网不成功时将未上传的数据进行本地存储，并在下次联网成功时进行数据上传。所述的边缘计算是指利用智能温振传感器本地计算能力进行的数据分析和计算，包括：温振传感器本地的数字滤波器和重采样算法，温振传感器本地的振动RMS计算、基于实测数据的自适应阈值计算以及其趋势性判定算法和超阈值的数据采集和上传自动触发机制。利用边缘计算可有效提高数据的可分析性和数据的有效性以及主动抓取含有丰富故障信息的监测数据。
传感器可通过路由器或边缘智慧网关连接外网，其中，路由器和边缘智慧网关可以通过网线有线或者无线方式连接至外网；无网线情况下通过蜂窝网络运行商，如4G和5G等，连接至外网。路由器实现至外网的数据透传，不能对数据进行路由器边缘端的计算分析和存储；边缘智慧网关可实现智慧网关边缘端的计算分析和存储。
需要说明的是，所述智能运维传感器管理系统，具体为：通过所述智能运维传感器管理系统实现传感器信息管理、设备信息管理、传感器与设备耦合配置管理；实现对物联网无线智能传感器和相关工业设备信息的准确配置、管理和维护；保证智能运维数据在系统内的准确获取和分析；所述传感器信息管理包括传感器类型及性能管理，实现系统对多种类型传感器数据的接入；所述设备信息管理包括设备类型及各类型设备的典型故障管理，实现设备确定其类型后典型故障的自动调用；所述传感器与设备耦合配置管理通过预设规则生成传感器安装位置编码，并利用传感器的MAC地址自动生成传感器编码；通过所述传感器编码与所述安装位置编码的耦合实现传感器与设备的对应关系，实现对设备各测点准确有效的数据分析。
需要说明的是，所述智能运维数据流转分析系统包括数据接口模块、数据处理模块及数据库模块；所述数据接口模块将不同来源的输入数据的格式转换为数据处理模块所需的标准数据格式；所述数据处理模块对接入到系统中的具有标准数据格式的数据进行处理，包括状态异常检测模块、故障诊断模块、剩余寿命计算模块和自动报警模块；所述数据库模块将原始数据和数据处理模块的分析处理结果数据进行存储，方便原始数据和结果数据的存储、管理和快速调用。
图3示出了本发明通过智能运维数据监测系统的工作流程图；
需要说明的是，所述智能运维数据监测系统按公司和工厂对需要监测的旋转设备进行分组，获取旋转设备的设备监测统计信息及报警统计信息，并按照分组通过预设方式进行显示。
需要说明的是，智能运维数据监测系统展示机械旋转设备智能运维的原始数据和分析结果数据，呈现相关设备健康状态信息、故障信息和报警及维修建议信息，所述智能运维数据监测系统按公司和工厂对需要监测的旋转设备进行分组，获取旋转设备的健康状态、振动图谱、特征曲线、报警信息统计和智能传感器工作状态的自检功能；具体的，提供首页、报警记录页和设备监测页，并按照分组通过预设方式进行显示。
其中，首页展示一般性的设备监测统计信息，如健康指数、故障旭日图、厂区设备总览、报警处理概况、最新报警信息和报警历史统计等；报警记录页提供报警的设备监测位置、报警时间、报警内容、报警状态、处理人和处理内容等信息；设备监测页展示设备概览、设备监测配置详情(含传感器配置参数和设备转速信息等)、振动分析图谱(含时域波形图和频谱图等)、状态特征趋势图(含振动加速度和振动速度的RMS值和峭度值等)和传感器自检图(含电池电压监测和数据上传速度监测等)等信息，为用户提供直观的设备和系统监测诊断信息。
需要说明的是，图4示出了本发明根据用户的身份信息提供不同的内容访问权限的流程图，所述智能运维数据监测系统还包括账号管理功能，根据用户的身份信息提供不同的内容访问权利。例如，客户工厂的管理层更加关注工厂的整体健康状态，可通过账号访问权限更多的开放有关工厂整体健康状态的内容信息，而减少或不开放谱图分析和趋势性分析相关的内容信息；客户工厂的技术人员更加关注设备健康状态劣化和故障出现的原因，可通过账号访问权限更多的开放关于谱图分析和趋势性分析相关的内容信息。
本发明第二方面还提供了一种基于工业物联网的旋转设备智能运维方法，包括如下步骤：
通过无线智能运维传感器管理系统完成对传感器信息和所监测旋转设备信息的配置和管理；
无线智能温振传感器采集旋转设备的振动信号和温度信号，将所采集的信号进行边缘存储和边缘计算，通过无线方式将数据传输至路由器或网关；
路由器或网关将数据传输到智能运维数据流转分析平台，完成数据的接收、处理和数据库存储；
并通过智能运维监测系统展示故障信息结果和基于故障信息的设备智能运维建议及报警信息。
根据本发明实施例，通过旋转设备的振动信号及温度信息对旋转设备的工作状态进行监测，具体为：
获取旋转设备的振动信号和温度信号，将所述振动信号和温度信号进行特征提取，生成振动信号及温度信号的特征曲线；
通过大数据分析获取旋转设备的振动及温度信号的阈值基准曲线，将所述特征曲线与所述阈值基准曲线进行对比；
判断所述特征曲线某一时刻的点值是否大于此刻阈值基准曲线的点值，若大于，则将生成异常报警信息；
将所述旋转设备的振动谱图与常见故障的故障特征频率进行对比计算相似度，根据相似度计算结果生成故障类型；
将所述故障类型及异常报警信息按照预设方式进行显示。
根据本发明实施例，通过设备健康状态监测特征计算设备的健康度，用于定量度量设备的健康状态，具体为：
所述健康度是一个量化指标，取值范围是[0，1]，0表示故障状态，1表示完全健康状态；
所述旋转设备智能运维方法同时监测多个性能参数，采用基于模糊逻辑的隶属度函数和权重向量计算多指标综合健康度评价值；
所述基于模糊逻辑的隶属度函数计算公式为：
Figure BDA0003512573170000101
其中，x为设备健康状态监测值的归一化值，m和σ分别为隶属度函数的参数均值和方差，μ(x)为设备健康都的隶属度值；
所述设备健康状态监测值的归一化公式为：
Figure BDA0003512573170000111
其中，d健康为设备健康状态参数正常值，d故障为设备故障时的健康状态参数阈值，dt为t时刻设备健康状态参数的实际测量值，xt为t时刻设备的健康度计算值；
所述权重向量wi的计算公式为：
设
Figure BDA0003512573170000112
k是设备健康状态监测序列Xi的数据点数目；
设备健康状态检测值离期望值1越远，发生故障的概率越大，权重越大，设
Figure BDA0003512573170000113
xij是设备健康状态监测序列Xi的第j个数据点；
组合两个权重向量并归一化得所述权重向量wi
Figure BDA0003512573170000114
根据本发明实施例，根据用户的身份信息提供不同的内容访问权利，包括：
获取用户在终端发送的访问智能运维数据监测系统的请求信息，所述访问请求信息包括用户身份信息、终端的地址信息、IP地址信息及验证信息；
通过所述验证信息判断请求访问的用户是否为合法用户；
若为合法用户，则根据所述身份信息查询所述用户的权限级别生成对应的访问页面，所述访问页面包括至少一个功能权限按钮；
根据所述功能权限按钮进行访问页面中功能菜单的修改。
需要说明的是，所述智能运维数据监测系统还包括账号管理功能，根据用户的身份信息提供不同的内容访问权利。例如，客户工厂的管理层更加关注工厂的整体健康状态，可通过账号访问权限更多的开放有关工厂整体健康状态的内容信息，而减少或不开放谱图分析和趋势性分析相关的内容信息；客户工厂的技术人员更加关注设备健康状态劣化和故障出现的原因，可通过账号访问权限更多的开放关于谱图分析和趋势性分析相关的内容信息。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统，其特征在于，包括：
无线智能温振传感器，用于数据的采集和传输；
智能运维传感器管理系统，用于设备监测的业务管理，保证智能运维数据在系统内的准确获取与分析；
智能运维数据流转分析系统，用于数据分析，并将原始数据及分析处理数据存储到数据库中；
智能运维数据监测系统，用于分析结果的呈现，提供直观的设备和系统监测诊断信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统，其特征在于，所述无线智能温振传感器，具体为：完成数据采集，为整个系统提供数据输入，将所采集的信号进行边缘存储和边缘计算，利用WiFi无线传输技术将数据上传至系统服务器并接收系统服务器下发的数据采集配置信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统，其特征在于，所述智能运维传感器管理系统，具体为：通过所述智能运维传感器管理系统实现传感器信息管理、设备信息管理、传感器与设备耦合配置管理；
所述传感器信息管理包括传感器类型及性能管理，实现系统对多种类型传感器数据的接入；
所述设备信息管理包括设备类型及各类型设备的典型故障管理，实现设备确定其类型后典型故障的自动调用；
所述传感器与设备耦合配置管理通过预设规则生成传感器安装位置编码，并利用传感器的MAC地址自动生成传感器编码；通过所述传感器编码与所述安装位置编码的耦合实现传感器与设备的对应关系，实现对设备各测点准确有效的数据分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统，其特征在于，所述智能运维数据流转分析系统包括数据接口模块、数据处理模块及数据库模块；
所述数据接口模块将不同来源的输入数据的格式转换为数据处理模块所需的标准数据格式；
所述数据处理模块对接入到系统中的具有标准数据格式的数据进行处理，包括状态异常检测模块、故障诊断模块、剩余寿命计算模块和自动报警模块；
所述数据库模块将原始数据和数据处理模块的分析处理结果数据进行存储，方便原始数据和结果数据的存储、管理和快速调用。
5.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统，其特征在于，所述智能运维数据监测系统按公司和工厂对需要监测的旋转设备进行分组，获取旋转设备的设备监测统计信息及报警统计信息，并按照分组通过预设方式进行显示。
6.根据权利要求5所述的一种基于工业物联网的旋转设备智能运维系统，其特征在于，所述智能运维数据监测系统还包括账号管理功能，根据用户的身份信息提供不同的内容访问权利。
7.一种基于工业物联网的旋转设备智能运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过无线智能运维传感器管理系统完成对传感器信息和所监测旋转设备信息的配置和管理；
无线智能温振传感器采集旋转设备的振动信号和温度信号，将所采集信号进行边缘存储和边缘计算，通过无线方式将数据传输至路由器或网关；
路由器或网关将数据传输到智能运维数据流转分析平台，完成数据的接收、处理和数据库存储；
并通过智能运维监测系统展示故障信息结果和基于故障信息的设备智能运维建议及报警信息。
8.根据权利要求7所述的一种基于工业物联网的旋转设备智能运维方法，其特征在于，通过旋转设备的振动信号及温度信息对旋转设备的工作状态进行监测，具体为：
获取旋转设备的振动信号和温度信号，将所述振动信号和温度信号进行特征提取，生成振动信号及温度信号的特征曲线；
通过大数据分析获取旋转设备的振动及温度信号的阈值基准曲线，将所述特征曲线与所述阈值基准曲线进行对比；
判断所述特征曲线某一时刻的点值是否大于此刻阈值基准曲线的点值，若大于，则将生成异常报警信息；
将所述旋转设备的振动谱图与常见故障的故障特征频率进行对比计算相似度，根据相似度计算结果生成故障类型；
将所述故障类型及异常报警信息按照预设方式进行显示。
9.根据权利要求7所述的一种基于工业物联网的旋转设备智能运维方法，其特征在于，通过设备健康状态监测特征计算设备的健康度，用于定量度量设备的健康状态，具体为：
所述健康度是一个量化指标，取值范围是[0，1]，0表示故障状态，1表示完全健康状态；
所述旋转设备智能运维方法同时监测多个性能参数，采用基于模糊逻辑的隶属度函数和权重向量计算多指标综合健康度评价值；
所述基于模糊逻辑的隶属度函数计算公式为：
Figure FDA0003512573160000041
其中，x为设备健康状态监测值的归一化值，m和σ分别为隶属度函数的参数均值和方差，μ(x)为设备健康都的隶属度值；
所述设备健康状态监测值的归一化公式为：
Figure FDA0003512573160000042
其中，d健康为设备健康状态参数正常值，d故障为设备故障时的健康状态参数阈值，dt为t时刻设备健康状态参数的实际测量值，xt为t时刻设备的健康度计算值；
所述权重向量wi的计算公式为：
设
Figure FDA0003512573160000043
k是设备健康状态监测序列Xi的数据点数目；
设备健康状态检测值离期望值1越远，发生故障的概率越大，权重越大，设
Figure FDA0003512573160000051
xij是设备健康状态监测序列Xi的第j个数据点；
组合两个权重向量并归一化得所述权重向量wi
Figure FDA0003512573160000052
10.根据权利要求7所述的一种基于工业物联网的旋转设备智能运维方法，其特征在于，还包括：
获取用户在终端发送的访问智能运维数据监测系统的请求信息，所述访问请求信息包括用户身份信息、终端的地址信息、IP地址信息及验证信息；
通过所述验证信息判断请求访问的用户是否为合法用户；
若为合法用户，则根据所述身份信息查询所述用户的权限级别生成对应的访问页面，所述访问页面包括至少一个功能权限按钮；根据所述功能权限按钮进行访问页面中功能菜单的修改。
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