CN115028073A - 一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统 - Google Patents

一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统 Download PDF

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CN115028073A CN202210876234.7A CN202210876234A CN115028073A CN 115028073 A CN115028073 A CN 115028073A CN 202210876234 A CN202210876234 A CN 202210876234A CN 115028073 A CN115028073 A CN 115028073A
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Abstract

本发明公开提供的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统。该基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统包括制动结构故障监测模块，制动结构故障分析模块，起升结构故障监测模块，起升结构故障分析模块，设备故障分析模块、设备故障预警终端数据库；本发明通过分析得到目标起重机的制动结构故障评估系数和起升结构故障评估系数，进而综合计算得到目标起重机设备故障评估系数，有效地解决了当前技术对起重机故障排查力度不够的问题，消除了当前工业设备故障分析方式的片面性，保障了起重机吊取物品的的稳定性和安全性，同时还降低了起重机吊取物品的坠落风险和损坏率，提高了厂房内物料的运输效率。

Description

一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统
技术领域
本发明属于工业设备故障分析技术领域，涉及到一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统。
技术背景
起重机械是一种能进行上下、横向负载移动，帮助吊运物料的设备，被广泛用于各种厂房中，但是起重机械的安全问题也随之逐渐上升，存在着诸多的安全隐患，由此凸显了对起重机械进行故障分析的重要性。
起重机械由机械、金属结构和电器三部分组成，目前对起重机故障分析也主要根据起重机的组成部分依次进行常规性的排查，如对钢丝绳的断丝情况、吊具磨损情况以及电器的稳定情况等，很显然，当前对工业设备故障分析还存在以下几点不足：
1、起重机械运行工作包括吊取物品、起升和放置等多个活动，而钢丝绳作为起升活动的主要部件之一，对其进行故障监测的必要性不言而喻，而当前对钢丝绳进行故障监测时仅停留在钢丝绳的磨损和断丝层面，没有对钢丝绳的受力情况进行分析，钢丝绳的拉力的均匀度是保持起重机吊取物品稳定性的重要保障，因此，当前技术无法保障起重机械吊取物品的稳定性和安全性，也无法降低起重机械吊取物品的坠落风险和损坏率；
2、制动器是起重机械运行安全的重要保障，而制动器位置内垫片的状态直接影响了起重机械制动器的制动效果，而当前对起重机械制动器的故障分析集中在起重机械制动器本身层面，没有对垫片进行故障监测，垫片脱落或者移位时，会使得起重机制动器制动效果失灵，更严重的还会使得制动器造成严重的损伤，加重了制动器制动性能的衰减程度；
3、制动器中制动带的状态决定了起重机械制动过程的顺畅性，当前仅对制动带的损伤进行故障监测，没有对制动带的安置位置进行监测分析，无法保障制动带与制动轮之间的吻合性，从而使得制动器制动过程发生偏离，同时还会造成制动器制动失控，在一定程度上还会给起重机械造成一定的损伤，从而无法保障制动器的制动安全性。
发明内容
鉴于以上现有技术存在的问题，本发明提供一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，用于解决据上述技术问题。
为了实现上述目的及其他目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明提供了一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，该系统包括制动结构故障监测模块，制动结构故障分析模块，起升结构故障监测模块，起升结构故障分析模块，设备故障分析模块，设备故障预警终端和数据库；
所述制动结构故障监测模块，用于通过布设的高清摄像头对目标起重机的制动结构进行图像采集，其中制动结构包括垫片和制动带，将采集的目标起重机的制动结构图像发送至制动结构故障分析模块；
所述制动结构故障分析模块，用于对接收的目标起重机的制动结构图像进行分析，进而得到目标起重机制动结构故障评估系数，并记为χ；
所述起升结构故障监测模块，用于通过布设的高清摄像头对目标起重机起升结构进行图像采集，其中目标起重机的起升结构包括卷筒、钢丝绳和吊具，同时通过拉力监测仪对各钢丝绳的拉力进行监测，将采集的目标起重机的起升结构图像和各钢丝绳的拉力值发送至起升结构故障分析模块；
所述起升结构故障分析模块，用于对接收的目标起重机的起升结构图像和各钢丝绳的拉力值进行分析，进而综合分析得到目标起重机起升结构故障评估系数，并记为η；
所述设备故障安全分析模块，用于根据目标起重机的制动结构故障评估系数和起升结构故障评估系数，综合计算得到目标起重机设备故障评估系数，并进行后台显示；
所述设备故障预警终端，用于当目标起重机设备故障评估系数达到预警值时，发送预警指令并进行预警。
根据一个优选实施方式，所述目标起重机制动结构故障评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
B1、根据目标起重机制动结构的图像信息，从中提取出目标起重机制动器与垫片之间的距离，并记为垫片间距，并提取垫片对应的缺损区域面积和垫片当前对应的中心点位置；
B2、同时还从中提取制动带对应的缺损面积、厚度和制动带与制动轮之间的接触面积；
B2、获取垫片当前对应的中心点位置，与数据库存储的垫片初始中心点位置进行对比，从而得到垫片的中心偏移距离；
B3、根据目标起重机的垫片间距、垫片缺损区域面积和垫片中心偏移距离，利用计算公式
Figure BDA0003762284050000041
分析得出目标起重机垫片故障评估系数α，其中，J表示为目标起重机对应的垫片间距，J'表示为设定的目标起重机标准垫片间距，ΔJ表示为设定的目标起重机的许可垫片间距，D表示为目标起重机对应的垫片缺损区域面积，D'表示为设定的目标起重机许可垫片缺损区域面积，E表示为目标起重机对应的垫片中心偏移距离，E'表示为设定的目标起重机许可垫片中心偏移距离，s1、s2和s3分别表示为设定的目标起重机的垫片间距、垫片缺损区域面积和垫片中心偏移距离对应的影响权重，且s1+s2+s3＝1；
B4、获取制动带对应的缺损面积、厚度以及制动带与制动轮之间的接触面积，通过分析公式
Figure BDA0003762284050000042
计算得出目标起重机制动带故障评估系数δ，其中，N表示为制动带对应的缺损面积，N'表示为制动带许可缺损面积，H表示为制动带对应的厚度，H'表示为制动带标准厚度，T表示为制动带与制动轮之间的接触面积，T'表示为制动带与制动轮之间的标准接触面积，b1、b2和b3分别表示为设定的制动带缺损面积、厚度以及制动带与制动轮之间的接触面积对应的影响权重，且b1+b2+b3＝1；
B5、根据目标起重机垫片故障评估系数和目标起重机制动带故障评估系数，通过计算公式得到目标起重机制动结构故障评估系数。
根据一个优选实施方式，所述目标起重机制动结构故障评估系数的具体计算公式如下：
Figure BDA0003762284050000051
其中，v1和v2分别表示为设定的目标起重机垫片故障和目标起重机制动带故障对应的影响权重，且v1+v2＝1。
根据一个优选实施方式，所述目标起重机起升结构故障评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
A1、根据目标起重机起升结构的图像，从中提取出目标起重机卷筒对应的裂纹数目、筒壁厚度和各条裂纹对应的尺寸，从卷筒各条裂纹对应的尺寸中筛选出最大裂纹尺寸，并记为c0max；
A2、根据目标起重机卷筒对应的裂纹数目、筒壁厚度和最大裂纹尺寸，分析得出目标起重机卷筒故障评估系数，并将其记为ε；
A3、从目标起重机起升结构的图像中提取出吊具对应的开口距离、开口形状、裂纹数目和各条裂纹对应的尺寸，从吊具各条裂纹对应的尺寸中筛选出最大裂纹尺寸，并记为c1max；
A4、根据目标起重机吊具对应的开口距离、开口形状、裂纹数目和最大裂纹尺寸，分析得出目标起重机吊具故障评估系数，并将其记为β；
A5、根据目标起重机起升结构的图像信息，从中提取出目标起重机各钢丝绳中存在的断丝数目；
A6、根据目标起重机各钢丝绳对应的断丝数目和拉力值，分析得出目标起重机钢丝绳故障评估系数，并将其记为
Figure BDA0003762284050000052
A7、基于目标起重机卷筒故障评估系数、目标起重机吊具故障评估系数和目标起重机钢丝绳故障评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003762284050000061
计算得出目标起重机起升结构故障评估系数η，其中，d1、d2和d3分别表示为设定的目标起重机卷筒故障、吊具故障和钢丝绳故障对应的影响因子，且d1+d2+d3＝1。
根据一个优选实施方式，所述目标起重机卷筒故障评估系数,具体计算公式如下：
Figure BDA0003762284050000062
其中，G、S分别表示为目标起重机卷筒对应的裂纹数目、筒壁厚度，G'、S'分别表示为设定的目标起重机卷筒对应的许可裂纹数目、标准筒壁厚度，c′0分别表示为设定的目标起重机卷筒对应的许可最大裂纹尺寸，f1、f2和f3分别表示为设定的目标起重机卷筒裂纹数目、筒壁厚度和最大裂纹尺寸对应的权重因子，且f1+f2+f3＝1。
根据一个优选实施方式，所述目标起重机吊具故障评估系数,具体计算过程如下：
D1、将目标起重机吊具对应的开口形状与吊具初始开口形状进行轮廓比对，从而得到目标起重机吊具对应的开口形变度；
D2、利用计算公式，
Figure BDA0003762284050000063
计算得出目标起重机吊具故障评估系数β，其中，K、X和Q分别表示为目标起重机吊具对应的开口距离、开口形变度和裂纹数目，K'、X'和Q'分别表示为目标起重机吊具对应的初始开口距离、许可形变度和许可裂纹数目，ΔK、ΔX分别表示为设定的目标起重机吊具对应的许可开口距离差和许可形变度差，c′分别表示为设定的目标起重机吊具对应的许可最大裂纹尺寸，a1、a2、a3和a4分别表示为设定的目标起重机吊具开口距离、开口形状、裂纹数目和最大裂纹尺寸对应的权重因子，且a1+a2+a3+a4＝1。
根据一个优选实施方式，所述目标起重机钢丝绳故障评估系数,具体计算公式如下：
Figure BDA0003762284050000071
其中，i表示为各钢绳对应的编号，i＝1,2，......y，Pi表示为第i个钢丝绳对应的断丝数目，P'表示为设定的钢丝绳许可断丝数目，Ri表示为第i个钢丝绳对应的拉力值，ΔR表示为设定的钢丝绳许可拉力差，h1和h2分别表示为各钢丝绳断丝数目和各钢丝绳拉力值对应的影响权重，且h1+h2＝1。
根据一个优选实施方式，所述目标起重机设备故障评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
基于目标起重机的制动结构故障评估系数和起升结构故障评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003762284050000072
计算得出设备故障评估系数
Figure BDA0003762284050000073
其中，m1和m2分别表示为设定的目标起重机的制动结构故障和起升结构故障对应的权重因子，且m1+m2＝1。
根据一个优选实施方式，所述数据库用于存储目标起重机吊具对应的许可裂纹数目、初始开口距离、初始开口形状和许可形变度，还用于存储制动带许可缺损面积、制动带标准厚度和制动带与制动轮之间的标准接触面积，并存储垫片初始中心点位置。
如上所述，本发明提供的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，至少具有以下有益效果：
(1)本发明提供的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，通过对目标起重机的制动结构和起升结构进行数据采集，分析得到目标起重机的制动结构故障评估系数和起升结构故障评估系数，进而综合计算得到目标起重机设备故障评估系数，有效地解决了当前技术对起重机故障排查力度不够的问题，消除了当前工业设备故障分析方式中存在的局限性和片面性，保障了后续起重机吊取物品的的稳定性和安全性，同时还降低了起重机吊取物品的坠落风险和损坏率；
(2)本发明通过对制动器中的垫片进行信息采集，分析得出目标起重机垫片间距评估系数和目标起重机垫片缺损评估系数，降低了垫片脱落或移位的风险，保障了起重机制动器的制动效果，进一步避免了制动器造成严重的损伤，同时还降低了制动器制动性能的衰减程度，提高了起重机的运行安全性；
(3)本发明通过对制动器中的制动带进行信息采集，对制动带的安置位置进行监测分析，得出目标起重机制动带评估系数，保障了制动带与制动轮之间的吻合性，避免了制动带在制动过程中发生偏离的情况发生，在一定程度上降低了起重机的制动损伤，从而保障了制动器的制动安全性，并且还有效的降低了起重机工作过程中的危险性，同时还降低了厂房事故的发生率，提高了工业设备的使用效率，在另一层面而言，还有效地规避了潜在的故障问题；
(4)本发明通过对目标起重机钢丝绳进行拉力监测仪布设和高清摄像头装置对工业设备故障进行监测与分析，消除了人工监测的误差，确保了工业设备故障分析信息的可靠性、参考性和合理性，提高了工业设备故障监测数据的精准性，智能化和自动化水平高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，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。
图1为本发明的系统模块连接示意图。
具体实施方式
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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明提供一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，包括制动结构故障监测模块，制动结构故障分析模块，起升结构故障监测模块，起升结构故障分析模块，设备故障分析模块，设备故障预警终端和数据库。
所述制动结构故障监测模块与制动结构故障分析模块连接，所述起升结构故障监测模块与起升结构故障分析模块连接，所述设备故障分析模块与制动结构故障分析模块和起升结构故障分析模块连接，所述设备故障预警终端与设备故障分析模块连接，所述数据库与制动结构故障分析模块和起升结构故障分析模块连接。
所述制动结构故障监测模块，用于通过布设的高清摄像头对目标起重机的制动结构进行图像采集，其中制动结构包括垫片和制动带，将采集的目标起重机的制动结构图像发送至制动结构故障分析模块。
所述制动结构故障分析模块，用于对接收的目标起重机的制动结构图像进行分析，进而得到目标起重机制动结构故障评估系数，并记为χ。
在本申请较佳的技术方案中，所述目标起重机制动结构故障评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
B1、根据目标起重机制动结构的图像信息，从中提取出目标起重机制动器与垫片之间的距离，并记为垫片间距，并提取垫片对应的缺损区域面积和垫片当前对应的中心点位置；
B2、同时还从中提取制动带对应的缺损面积、厚度和制动带与制动轮之间的接触面积；
B2、获取垫片当前对应的中心点位置，与数据库存储的垫片初始中心点位置进行对比，从而得到垫片的中心偏移距离；
B3、根据目标起重机的垫片间距、垫片缺损区域面积和垫片中心偏移距离，利用计算公式
Figure BDA0003762284050000111
分析得出目标起重机垫片故障评估系数α，其中，J表示为目标起重机对应的垫片间距，J'表示为设定的目标起重机标准垫片间距，ΔJ表示为设定的目标起重机的许可垫片间距，D表示为目标起重机对应的垫片缺损区域面积，D'表示为设定的目标起重机许可垫片缺损区域面积，E表示为目标起重机对应的垫片中心偏移距离，E'表示为设定的目标起重机许可垫片中心偏移距离，s1、s2和s3分别表示为设定的目标起重机的垫片间距、垫片缺损区域面积和垫片中心偏移距离对应的影响权重，且s1+s2+s3＝1；
B4、获取制动带对应的缺损面积、厚度以及制动带与制动轮之间的接触面积，通过分析公式
Figure BDA0003762284050000112
计算得出目标起重机制动带故障评估系数δ，其中，N表示为制动带对应的缺损面积，N'表示为制动带许可缺损面积，H表示为制动带对应的厚度，H'表示为制动带标准厚度，T表示为制动带与制动轮之间的接触面积，T'表示为制动带与制动轮之间的标准接触面积，b1、b2和b3分别表示为设定的制动带缺损面积、厚度以及制动带与制动轮之间的接触面积对应的影响权重，且b1+b2+b3＝1；
B5、根据目标起重机垫片故障评估系数和目标起重机制动带故障评估系数，通过计算公式得到目标起重机制动结构故障评估系数。
本发明实施例通过对制动器中的垫片进行信息采集，分析得出目标起重机垫片间距评估系数和目标起重机垫片缺损评估系数，降低了垫片脱落或移位的风险，保障了起重机制动器的制动效果，进一步避免了制动器造成严重的损伤，同时还降低了制动器制动性能的衰减程度，提高了起重机的运行安全性。
本发明实施例通过对制动器中的制动带进行信息采集，对制动带的安置位置进行监测分析，得出目标起重机制动带评估系数，保障了制动带与制动轮之间的吻合性，避免了制动带在制动过程中发生偏离的情况发生，在一定程度上降低了起重机的制动损伤，从而保障了制动器的制动安全性，并且还有效的降低了起重机工作过程中的危险性，同时还降低了厂房事故的发生率，提高了工业设备的使用效率，在另一层面而言，还有效地规避了潜在的故障问题。
在本申请较佳的技术方案中，所述目标起重机制动结构故障评估系数的具体计算公式如下：
Figure BDA0003762284050000121
其中，v1和v2分别表示为设定的目标起重机垫片故障和目标起重机制动带故障对应的影响权重，且v1+v2＝1。
所述起升结构故障监测模块，用于通过布设的高清摄像头对目标起重机起升结构进行图像采集，其中目标起重机的起升结构包括卷筒、钢丝绳和吊具，同时通过拉力监测仪对各钢丝绳的拉力进行监测，将采集的目标起重机的起升结构图像和各钢丝绳的拉力值发送至起升结构故障分析模块。
所述起升结构故障分析模块，用于对接收的目标起重机的起升结构图像和各钢丝绳的拉力值进行分析，进而综合分析得到目标起重机起升结构故障评估系数，并记为η。
在本申请较佳的技术方案中，所述目标起重机起升结构故障评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
A1、根据目标起重机起升结构的图像，从中提取出目标起重机卷筒对应的裂纹数目、筒壁厚度和各条裂纹对应的尺寸，从卷筒各条裂纹对应的尺寸中筛选出最大裂纹尺寸，并记为c0max；
A2、根据目标起重机卷筒对应的裂纹数目、筒壁厚度和最大裂纹尺寸，分析得出目标起重机卷筒故障评估系数，并将其记为ε；
A3、从目标起重机起升结构的图像中提取出吊具对应的开口距离、开口形状、裂纹数目和各条裂纹对应的尺寸，从吊具各条裂纹对应的尺寸中筛选出最大裂纹尺寸，并记为c1max；
A4、根据目标起重机吊具对应的开口距离、开口形状、裂纹数目和最大裂纹尺寸，分析得出目标起重机吊具故障评估系数，并将其记为β；
A5、根据目标起重机起升结构的图像信息，从中提取出目标起重机各钢丝绳中存在的断丝数目；
A6、根据目标起重机各钢丝绳对应的断丝数目和拉力值，分析得出目标起重机钢丝绳故障评估系数，并将其记为
Figure BDA0003762284050000131
A7、基于目标起重机卷筒故障评估系数、目标起重机吊具故障评估系数和目标起重机钢丝绳故障评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003762284050000132
计算得出目标起重机起升结构故障评估系数η，其中，d1、d2和d3分别表示为设定的目标起重机卷筒故障、吊具故障和钢丝绳故障对应的影响因子，且d1+d2+d3＝1。
在本申请较佳的技术方案中，所述目标起重机卷筒故障评估系数,具体计算公式如下：
Figure BDA0003762284050000141
其中，G、S分别表示为目标起重机卷筒对应的裂纹数目、筒壁厚度，G'、S'分别表示为设定的目标起重机卷筒对应的许可裂纹数目、标准筒壁厚度，c′0分别表示为设定的目标起重机卷筒对应的许可最大裂纹尺寸，f1、f2和f3分别表示为设定的目标起重机卷筒裂纹数目、筒壁厚度和最大裂纹尺寸对应的权重因子，且f1+f2+f3＝1。
在本申请较佳的技术方案中，所述目标起重机吊具故障评估系数,具体计算过程如下：
D1、将目标起重机吊具对应的开口形状与吊具初始开口形状进行轮廓比对，从而得到目标起重机吊具对应的开口形变度；
D2、利用计算公式，
Figure BDA0003762284050000142
计算得出目标起重机吊具故障评估系数β，其中，K、X和Q分别表示为目标起重机吊具对应的开口距离、开口形变度和裂纹数目，K'、X'和Q'分别表示为目标起重机吊具对应的初始开口距离、许可形变度和许可裂纹数目，ΔK、ΔX分别表示为设定的目标起重机吊具对应的许可开口距离差和许可形变度差，c′1分别表示为设定的目标起重机吊具对应的许可最大裂纹尺寸，a1、a2、a3和a4分别表示为设定的目标起重机吊具开口距离、开口形状、裂纹数目和最大裂纹尺寸对应的权重因子，且a1+a2+a3+a4＝1。
在本申请较佳的技术方案中，所述目标起重机钢丝绳故障评估系数,具体计算公式如下：
Figure BDA0003762284050000151
其中，i表示为各钢绳对应的编号，i＝1,2，......y，Pi表示为第i个钢丝绳对应的断丝数目，P'表示为设定的钢丝绳许可断丝数目，Ri表示为第i个钢丝绳对应的拉力值，ΔR表示为设定的钢丝绳许可拉力差，h1和h2分别表示为各钢丝绳断丝数目和各钢丝绳拉力值对应的影响权重，且h1+h2＝1。
本发明实施例通过对目标起重机钢丝绳进行拉力监测仪布设和高清摄像头装置对工业设备故障进行监测与分析，消除了人工监测的误差，确保了工业设备故障分析信息的可靠性、参考性和合理性，提高了工业设备故障监测数据的精准性，智能化和自动化水平高。
所述设备故障安全分析模块，用于根据目标起重机的制动结构故障评估系数和起升结构故障评估系数，综合计算得到目标起重机设备故障评估系数，并进行后台显示。
在本申请较佳的技术方案中，所述目标起重机设备故障评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
基于目标起重机的制动结构故障评估系数和起升结构故障评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003762284050000152
计算得出设备故障评估系数
Figure BDA0003762284050000153
其中，m1和m2分别表示为设定的目标起重机的制动结构故障和起升结构故障对应的权重因子，且m1+m2＝1。
所述设备故障预警终端，用于当目标起重机设备故障评估系数达到预警值时，发送预警指令并进行预警。
在一个具体实施例中，将目标起重机设备故障评估系数与设定的目标起重机设备故障预警评估系数进行对比，若目标起重机设备故障评估系数大于目标起重机设备故障预警评估系数，则发送预警指令并进行预警。
在本申请较佳的技术方案中，所述数据库用于存储目标起重机吊具对应的许可裂纹数目、初始开口距离、初始开口形状和许可形变度，还用于存储制动带许可缺损面积、制动带标准厚度和制动带与制动轮之间的标准接触面积，并存储垫片初始中心点位置。
本发明提供的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，通过对目标起重机的制动结构和起升结构进行数据采集，分析得到目标起重机的制动结构故障评估系数和起升结构故障评估系数，进而综合计算得到目标起重机设备故障评估系数，有效地解决了当前技术对起重机故障排查力度不够的问题，消除了当前工业设备故障分析方式中存在的局限性和片面性，保障了后续起重机吊取物品的的稳定性和安全性，同时还降低了起重机吊取物品的坠落风险和损坏率。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，其特征在于：该系统包括制动结构故障监测模块，制动结构故障分析模块，起升结构故障监测模块，起升结构故障分析模块，设备故障分析模块，设备故障预警终端和数据库；
所述制动结构故障监测模块，用于通过布设的高清摄像头对目标起重机的制动结构进行图像采集，其中制动结构包括垫片和制动带，将采集的目标起重机的制动结构图像发送至制动结构故障分析模块；
所述制动结构故障分析模块，用于对接收的目标起重机的制动结构图像进行分析，进而得到目标起重机制动结构故障评估系数，并记为χ；
所述起升结构故障监测模块，用于通过布设的高清摄像头对目标起重机起升结构进行图像采集，其中目标起重机的起升结构包括卷筒、钢丝绳和吊具，同时通过拉力监测仪对各钢丝绳的拉力进行监测，将采集的目标起重机的起升结构图像和各钢丝绳的拉力值发送至起升结构故障分析模块；
所述起升结构故障分析模块，用于对接收的目标起重机的起升结构图像和各钢丝绳的拉力值进行分析，进而综合分析得到目标起重机起升结构故障评估系数，并记为η；
所述设备故障安全分析模块，用于根据目标起重机的制动结构故障评估系数和起升结构故障评估系数，综合计算得到目标起重机设备故障评估系数，并进行后台显示；
所述设备故障预警终端，用于当目标起重机设备故障评估系数达到预警值时，发送预警指令并进行预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，其特征在于：所述目标起重机制动结构故障评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
B1、根据目标起重机制动结构的图像信息，从中提取出目标起重机制动器与垫片之间的距离，并记为垫片间距，并提取垫片对应的缺损区域面积和垫片当前对应的中心点位置；
B2、同时还从中提取制动带对应的缺损面积、厚度和制动带与制动轮之间的接触面积；
B2、获取垫片当前对应的中心点位置，与数据库存储的垫片初始中心点位置进行对比，从而得到垫片的中心偏移距离；
B3、根据目标起重机的垫片间距、垫片缺损区域面积和垫片中心偏移距离，利用计算公式
Figure FDA0003762284040000021
分析得出目标起重机垫片故障评估系数α，其中，J表示为目标起重机对应的垫片间距，J'表示为设定的目标起重机标准垫片间距，ΔJ表示为设定的目标起重机的许可垫片间距，D表示为目标起重机对应的垫片缺损区域面积，D'表示为设定的目标起重机许可垫片缺损区域面积，E表示为目标起重机对应的垫片中心偏移距离，E'表示为设定的目标起重机许可垫片中心偏移距离，s1、s2和s3分别表示为设定的目标起重机的垫片间距、垫片缺损区域面积和垫片中心偏移距离对应的影响权重，且s1+s2+s3＝1；
B4、获取制动带对应的缺损面积、厚度以及制动带与制动轮之间的接触面积，通过分析公式
Figure FDA0003762284040000031
计算得出目标起重机制动带故障评估系数δ，其中，N表示为制动带对应的缺损面积，N'表示为制动带许可缺损面积，H表示为制动带对应的厚度，H'表示为制动带标准厚度，T表示为制动带与制动轮之间的接触面积，T'表示为制动带与制动轮之间的标准接触面积，b1、b2和b3分别表示为设定的制动带缺损面积、厚度以及制动带与制动轮之间的接触面积对应的影响权重，且b1+b2+b3＝1；
B5、根据目标起重机垫片故障评估系数和目标起重机制动带故障评估系数，通过计算公式得到目标起重机制动结构故障评估系数。
3.根据权利要求2所述的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，其特征在于：所述目标起重机制动结构故障评估系数的具体计算公式如下：
Figure FDA0003762284040000032
其中，v1和v2分别表示为设定的目标起重机垫片故障和目标起重机制动带故障对应的影响权重，且v1+v2＝1。
4.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，其特征在于：所述目标起重机起升结构故障评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
A1、根据目标起重机起升结构的图像，从中提取出目标起重机卷筒对应的裂纹数目、筒壁厚度和各条裂纹对应的尺寸，从卷筒各条裂纹对应的尺寸中筛选出最大裂纹尺寸，并记为c0max；
A2、根据目标起重机卷筒对应的裂纹数目、筒壁厚度和最大裂纹尺寸，分析得出目标起重机卷筒故障评估系数，并将其记为ε；
A3、从目标起重机起升结构的图像中提取出吊具对应的开口距离、开口形状、裂纹数目和各条裂纹对应的尺寸，从吊具各条裂纹对应的尺寸中筛选出最大裂纹尺寸，并记为c1max；
A4、根据目标起重机吊具对应的开口距离、开口形状、裂纹数目和最大裂纹尺寸，分析得出目标起重机吊具故障评估系数，并将其记为β；
A5、根据目标起重机起升结构的图像信息，从中提取出目标起重机各钢丝绳中存在的断丝数目；
A6、根据目标起重机各钢丝绳对应的断丝数目和拉力值，分析得出目标起重机钢丝绳故障评估系数，并将其记为
Figure FDA0003762284040000041
A7、基于目标起重机卷筒故障评估系数、目标起重机吊具故障评估系数和目标起重机钢丝绳故障评估系数，利用计算公式
Figure FDA0003762284040000042
计算得出目标起重机起升结构故障评估系数η，其中，d1、d2和d3分别表示为设定的目标起重机卷筒故障、吊具故障和钢丝绳故障对应的影响因子，且d1+d2+d3＝1。
5.根据权利要求4所述的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，其特征在于：所述目标起重机卷筒故障评估系数,具体计算公式如下：
Figure FDA0003762284040000043
其中，G、S分别表示为目标起重机卷筒对应的裂纹数目、筒壁厚度，G'、S'分别表示为设定的目标起重机卷筒对应的许可裂纹数目、标准筒壁厚度，c′0分别表示为设定的目标起重机卷筒对应的许可最大裂纹尺寸，f1、f2和f3分别表示为设定的目标起重机卷筒裂纹数目、筒壁厚度和最大裂纹尺寸对应的权重因子，且f1+f2+f3＝1。
6.根据权利要求4所述的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，其特征在于：所述目标起重机吊具故障评估系数,具体计算过程如下：
D1、将目标起重机吊具对应的开口形状与吊具初始开口形状进行轮廓比对，从而得到目标起重机吊具对应的开口形变度；
D2、利用计算公式，
Figure FDA0003762284040000051
计算得出目标起重机吊具故障评估系数β，其中，K、X和Q分别表示为目标起重机吊具对应的开口距离、开口形变度和裂纹数目，K'、X'和Q'分别表示为目标起重机吊具对应的初始开口距离、许可形变度和许可裂纹数目，ΔK、ΔX分别表示为设定的目标起重机吊具对应的许可开口距离差和许可形变度差，c1′分别表示为设定的目标起重机吊具对应的许可最大裂纹尺寸，a1、a2、a3和a4分别表示为设定的目标起重机吊具开口距离、开口形状、裂纹数目和最大裂纹尺寸对应的权重因子，且a1+a2+a3+a4＝1。
7.根据权利要求4所述的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，其特征在于：所述目标起重机钢丝绳故障评估系数,具体计算公式如下：
Figure FDA0003762284040000061
其中，i表示为各钢绳对应的编号，i＝1,2，......y，Pi表示为第i个钢丝绳对应的断丝数目，P'表示为设定的钢丝绳许可断丝数目，Ri表示为第i个钢丝绳对应的拉力值，ΔR表示为设定的钢丝绳许可拉力差，h1和h2分别表示为各钢丝绳断丝数目和各钢丝绳拉力值对应的影响权重，且h1+h2＝1。
8.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，其特征在于：所述目标起重机设备故障评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
基于目标起重机的制动结构故障评估系数和起升结构故障评估系数，利用计算公式
Figure FDA0003762284040000062
计算得出设备故障评估系数
Figure FDA0003762284040000063
其中，m1和m2分别表示为设定的目标起重机的制动结构故障和起升结构故障对应的权重因子，且m1+m2＝1。
9.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的智慧工厂工业设备故障分析评估系统，其特征在于：所述数据库用于存储目标起重机吊具对应的许可裂纹数目、初始开口距离、初始开口形状和许可形变度，还用于存储制动带许可缺损面积、制动带标准厚度和制动带与制动轮之间的标准接触面积，并存储垫片初始中心点位置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116796490A (zh) * 2022-12-08 2023-09-22 武汉轩游嘟嘟信息咨询有限公司 一种基于全周期监测的工业设备使用寿命评估方法

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