CN115744839A - 基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，涉及制氮制氧设备技术领域，包括：当制氮制氧设备工作时，实时采集制氮制氧设备的工作参数数据并上传至控制中心；控制中心用于对接收到的工作参数数据进行预处理后发送至运行分析模块进行预警系数WX分析，判断制氮制氧设备运行是否存在风险，提示管理人员对制氮制氧设备进行检修，从而提高检测效率，消弭设备隐患；控制中心用于对接收到的设备检修任务进行优处值YC分析，并按照优处值YC大小依次处理；获取排序第一的设备检修任务，分配传输值CS最大的维修人员作为选中人员；然后获取排序第二的设备检修任务，分配传输值CS次之的维修人员作为选中人员，依次类推；提高检修效率。

Description

基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法

技术领域

本发明涉及制氮制氧设备技术领域，具体是基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法。

背景技术

制氮机是指以空气为原料，利用物理方法将其中的氧和氮分离而获得氮气的设备，根据分类方法的不同，即深冷空分法、分子筛空分法和膜空分法，制氮机以优质进口碳分子筛为吸附剂，采用常温下变压吸附原理分离空气制取高纯度的氮气，通常使用两吸附塔并联，由进口plc控制进口气动阀自动运行，交替进行加压吸附和解压再生，完成氮氧分离，获得所需高纯度的氮气。

现有的制氮制氧设备控制系统，不能够实时监测制氮制氧设备的运行数据并进行检测分析，无法判断制氮制氧设备的损耗状态，这会造成极大的安全隐患；以及在制氮制氧设备出现故障的时候，不能够及时得到维修。基于以上不足，本发明提出基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，包括：

步骤一：当制氮制氧设备工作时，实时采集所述制氮制氧设备的工作参数数据并上传至控制中心；所述工作参数数据包括温度信息、电压信息、电流信息、功率信息、振动频率信息和加速度信息；

步骤二：控制中心用于对接收到的工作参数数据进行清洗、转换、整理、合并和运算，并将处理后的工作参数数据发送至运行分析模块进行预警系数WX分析，判断所述制氮制氧设备运行是否存在风险；

若WX≥预设预警阈值，则判定所述制氮制氧设备运行存在风险，生成运行异常信号，并将对应制氮制氧设备标记为异常设备；

步骤三：若所述制氮制氧设备运行存在风险，则生成设备检修任务至控制中心，所述控制中心用于对接收到的设备检修任务进行优处值YC分析，并按照优处值YC大小依次处理；

步骤四：获取排序第一的设备检修任务，分配传输值CS最大的维修人员作为选中人员进行处理；然后获取排序第二的设备检修任务，分配传输值CS次之的维修人员作为选中人员进行处理，依次类推。

进一步地，所述运行分析模块的具体分析步骤为：

将工作参数数据中对应的温度信息、电压信息、电流信息、功率信息、振动频率信息和加速度信息依次标记为W1、D1、L1、P1、Z1以及V1；

利用公式YX=W1×a1+D1×a2+L1×a3+P1×a4+Z1×a5+V1×a6计算得到所述制氮制氧设备的运行值YX，其中a1、a2、a3、a4、a5、a6均为系数因子；建立运行值YX随时间变化的曲线图；

将运行值YX与预设运行阈值相比较；若YX大于预设运行阈值，则在对应的曲线图中截取对应的曲线段并进行标注，记为预警曲线段；

在预设时间段内，统计预警曲线段的数量为C1；将预警曲线段上对应YX与预设运行阈值的差值对时间进行积分并进行求和得到预警参考面积M1；利用公式WX=C1×b1+M1×b2计算得到预警系数WX，其中b1、b2均为系数因子。

进一步地，其中，所述控制中心用于对接收到的设备检修任务进行优处值YC分析，具体分析步骤为：

将设备检修任务对应的异常设备标记为待检修设备；

自动从云平台获取所述待检修设备的生产优值CY；设定所述待检修设备的运行年限为Wx，设定所述待检修设备的购买价格为G1；

利用公式YC=CY×b3+Wx×b4+G1×b5计算得到对应设备检修任务的优处值YC，其中b3、b4、b5均为系数因子。

进一步地，其中，该方法还包括：采集各个制氮制氧设备的历史生产记录并进行生产优值进行分析，并将制氮制氧设备的生产优值CY打上时间戳并存储至云平台；具体分析步骤为：

获取各个制氮制氧设备在预设时间段内所有的历史生产记录；将每个历史生产记录中的生产时长、耗电量、制氮制氧总量依次标记为Ti、Ei以及Fi；利用公式SCi=(Fi×d1)/(Ti×d2+Ei×d3)计算得到对应制氮制氧设备的生产系数SCi，其中d1、d2、d3为系数因子；

将SCi与生产阈值相比较；若SCi大于生产阈值，则反馈产优信号至控制中心；统计产优信号的出现次数为Pz，截取相邻产优信号之间的时间段为产优缓冲时段；统计每个产优缓冲时段内的对应制氮制氧设备的生产次数为产优缓冲频次Ln；将产优缓冲频次Ln与缓冲频次阈值相比较；

统计Ln大于缓冲频次阈值的次数为Pv；当Ln大于缓冲频次阈值时，获取Ln与缓冲 频次阈值的差值并求和得到超缓总值CH；利用公式Cv=Pv×d4+CH×d5计算得到超缓系数 Cv，其中d4、d5为系数因子；利用公式

计算得到对应制氮制氧设备的生产优值 CY，其中d6、d7为系数因子。

进一步地，该方法还包括：对维修人员进行传输值分析，具体步骤为：

将维修人员的当前位置与待检修设备的位置进行距离差计算获取得到传输间距并标记为CT；获取维修人员手机终端实时网速的稳态值Wi；

设定维修人员的维修总次数为Wc，设定维修人员的年龄为N1；利用公式CS=(Wi×g1+Wc×g2-∣N1-32∣×g3)/(CT×g4)计算得到维修人员的传输值CS，其中g1、g2、g3、g4为预设系数因子。

进一步地，该方法还包括：监控维修人员的手机终端的实时网速，并对实时网速进行稳态值分析，具体分析过程如下：

从初始时刻起，每间隔Tc时间采集一次实时网速，将该实时网速标记为Ri，其中，Tc为预设值；令最新采集的实时网速为Rn，取Rn及其前X1组实时网速的值，将其标记为区间网速Ji，i＝n-X1，…，n；X1为预设值；

求取区间网速Ji的均值JK；按照标准差公式计算得到区间网速Ji的标准差α；遍历区间网速Ji，将Ji的最大值标记为Jmax，将Ji的最小值标记为Jmin；利用公式Cb=(Jmax-Jmin)/Jmin计算得到差异比Cb；

利用公式

获取得到稳态值Wi；其中A4、A5和A6为预 设比例系数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中控制中心用于对接收到的工作参数数据进行清洗、转换、整理、合并和运算，并将处理后的工作参数数据发送至运行分析模块进行预警分析，判断所述制氮制氧设备运行是否存在风险；根据所述制氮制氧设备的工作参数数据计算得到所述制氮制氧设备的运行值YX，建立运行值YX随时间变化的曲线图，根据运行值YX的时空变化情况计算得到预警系数WX，若WX≥预设预警阈值，则判定所述制氮制氧设备运行存在风险，生成运行异常信号，提示管理人员对制氮制氧设备进行检修，从而提高检测效率，消弭设备隐患；

2、本发明中若所述制氮制氧设备运行存在风险，则生成设备检修任务至控制中心，所述控制中心用于对接收到的设备检修任务进行优处值YC分析，并按照优处值YC大小依次处理；结合所述待检修设备的生产优值CY、运行年限Wx以及购买价格G1，计算得到对应设备检修任务的优处值YC；获取排序第一的设备检修任务，分配传输值CS最大的维修人员作为选中人员进行处理；然后获取排序第二的设备检修任务，分配传输值CS次之的维修人员作为选中人员进行处理，依次类推；提高检修效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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为本发明基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法的原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，包括：

步骤一：当制氮制氧设备工作时，实时采集制氮制氧设备的工作参数数据并上传至控制中心；工作参数数据包括温度信息、电压信息、电流信息、功率信息、振动频率信息和加速度信息；

步骤二：控制中心用于对接收到的工作参数数据进行清洗、转换、整理、合并和运算，并将处理后的工作参数数据发送至运行分析模块进行预警分析，判断制氮制氧设备运行是否存在风险；

运行分析模块的具体分析步骤为：

采集制氮制氧设备的工作参数数据，将对应的温度信息、电压信息、电流信息、功率信息、振动频率信息和加速度信息依次标记为W1、D1、L1、P1、Z1以及V1；利用公式YX=W1×a1+D1×a2+L1×a3+P1×a4+Z1×a5+V1×a6计算得到制氮制氧设备的运行值YX，其中a1、a2、a3、a4、a5、a6均为系数因子；

建立运行值YX随时间变化的曲线图，将运行值YX与预设运行阈值相比较；若YX大于预设运行阈值，则在对应的曲线图中截取对应的曲线段并进行标注，记为预警曲线段；

在预设时间段内，统计预警曲线段的数量为C1；将预警曲线段上对应YX与预设运行阈值的差值对时间进行积分并进行求和得到预警参考面积M1；利用公式WX=C1×b1+M1×b2计算得到预警系数WX，其中b1、b2均为系数因子；将预警系数WX与预设预警阈值相比较；

若WX≥预设预警阈值，则判定 制氮制氧设备运行存在风险，生成运行异常信号，并将对应制氮制氧设备标记为异常设备；

控制中心接收到运行异常信号后控制对应制氮制氧设备停机，并控制报警模块发出警报，提示管理人员对制氮制氧设备进行检修，从而提高检测效率，消弭设备隐患；

步骤三：若制氮制氧设备运行存在风险，则生成设备检修任务至控制中心，控制中心用于对接收到的设备检修任务进行优处值YC分析，并按照优处值YC大小依次处理；具体分析步骤为：

将设备检修任务对应的异常设备标记为待检修设备；

自动从云平台获取待检修设备的生产优值CY；设定待检修设备的运行年限为Wx，设定待检修设备的购买价格为G1；

利用公式YC=CY×b3+Wx×b4+G1×b5计算得到对应设备检修任务的优处值YC，其中b3、b4、b5均为系数因子；

步骤四：获取排序第一的设备检修任务，分配传输值CS最大的维修人员作为选中人员进行处理；然后获取排序第二的设备检修任务，分配传输值CS次之的维修人员作为选中人员进行处理，依次类推；

其中，该方法还包括：对维修人员进行传输值分析，具体步骤为：

将维修人员的当前位置与待检修设备的位置进行距离差计算获取得到传输间距并标记为CT；获取维修人员手机终端实时网速的稳态值Wi；

设定维修人员的维修总次数为Wc，设定维修人员的年龄为N1；

将传输间距、稳态值、维修总次数、年龄进行归一化处理并取其数值，利用公式CS=(Wi×g1+Wc×g2-∣N1-32∣×g3)/(CT×g4)计算得到维修人员的传输值CS，其中g1、g2、g3、g4为预设系数因子；

其中，该方法还包括：监控维修人员的手机终端的实时网速，并对实时网速进行稳态值分析，具体分析过程如下：

从初始时刻起，每间隔Tc时间采集一次实时网速，将该实时网速标记为Ri，i＝1，…，n；其中，Tc为预设值；

令最新采集的实时网速为Rn，取Rn及其前X1组实时网速的值，将其标记为区间网速Ji，i＝n-X1，…，n；X1为预设值；

求取区间网速Ji的均值，将该均值标记为JK；根据均值JK和区间网速Ji，求取实时网速的稳态值Wi，具体计算方法为：

按照标准差公式计算得到区间网速Ji的标准差，并标记为α；遍历区间网速Ji，将Ji的最大值标记为Jmax，将Ji的最小值标记为Jmin；利用公式Cb=(Jmax-Jmin)/Jmin计算得到差异比Cb；

利用公式

获取得到稳态值Wi；其中A4、A5和A6为预 设比例系数；

其中，该方法还包括：采集各个制氮制氧设备的历史生产记录并进行生产优值进行分析，并将制氮制氧设备的生产优值CY打上时间戳并存储至云平台；具体分析步骤为：

针对任意一台制氮制氧设备，获取对应制氮制氧设备在预设时间段内所有的历史生产记录；将每个历史生产记录中的生产时长、耗电量、制氮制氧总量依次标记为Ti、Ei以及Fi；

利用公式SCi=(Fi×d1)/(Ti×d2+Ei×d3)计算得到对应制氮制氧设备的生产系数SCi，其中d1、d2、d3为系数因子；将SCi与生产阈值相比较；若SCi大于生产阈值，则反馈产优信号至控制中心；

统计产优信号的出现次数为Pz，截取相邻产优信号之间的时间段为产优缓冲时段；统计每个产优缓冲时段内的对应制氮制氧设备的生产次数为产优缓冲频次Ln；将产优缓冲频次Ln与缓冲频次阈值相比较；

统计Ln大于缓冲频次阈值的次数为Pv；当Ln大于缓冲频次阈值时，获取Ln与缓冲频次阈值的差值并求和得到超缓总值CH；利用公式Cv=Pv×d4+CH×d5计算得到超缓系数Cv，其中d4、d5为系数因子；

利用公式

计算得到对应制氮制氧设备的生产优值CY，其中d6、d7为系 数因子。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

本发明的工作原理：

基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，在工作时，当制氮制氧设备工作时，实时采集制氮制氧设备的工作参数数据并上传至控制中心；控制中心用于对接收到的工作参数数据进行清洗、转换、整理、合并和运算，并将处理后的工作参数数据发送至运行分析模块进行预警分析，判断制氮制氧设备运行是否存在风险；根据制氮制氧设备的工作参数数据计算得到制氮制氧设备的运行值YX，建立运行值YX随时间变化的曲线图，根据运行值YX的时空变化情况计算得到预警系数WX，若WX≥预设预警阈值，则判定制氮制氧设备运行存在风险，生成运行异常信号，提示管理人员对制氮制氧设备进行检修，从而提高检测效率，消弭设备隐患；

若制氮制氧设备运行存在风险，则生成设备检修任务至控制中心，控制中心用于对接收到的设备检修任务进行优处值YC分析，并按照优处值YC大小依次处理；结合待检修设备的生产优值CY、运行年限Wx以及购买价格G1，计算得到对应设备检修任务的优处值YC；获取排序第一的设备检修任务，分配传输值CS最大的维修人员作为选中人员进行处理；然后获取排序第二的设备检修任务，分配传输值CS次之的维修人员作为选中人员进行处理，依次类推；提高检修效率。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，其特征在于，包括：

步骤一：当制氮制氧设备工作时，实时采集所述制氮制氧设备的工作参数数据并上传至控制中心；所述工作参数数据包括温度信息、电压信息、电流信息、功率信息、振动频率信息和加速度信息；

步骤二：控制中心用于对接收到的工作参数数据进行清洗、转换、整理、合并和运算，并将处理后的工作参数数据发送至运行分析模块进行预警系数WX分析，判断所述制氮制氧设备运行是否存在风险；

若WX≥预设预警阈值，则判定所述制氮制氧设备运行存在风险，生成运行异常信号，并将对应制氮制氧设备标记为异常设备；

步骤三：若所述制氮制氧设备运行存在风险，则生成设备检修任务至控制中心，所述控制中心用于对接收到的设备检修任务进行优处值YC分析，并按照优处值YC大小依次处理；

步骤四：获取排序第一的设备检修任务，分配传输值CS最大的维修人员作为选中人员进行处理；然后获取排序第二的设备检修任务，分配传输值CS次之的维修人员作为选中人员进行处理，依次类推。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，其特征在于，所述运行分析模块的具体分析步骤为：

将工作参数数据中对应的温度信息、电压信息、电流信息、功率信息、振动频率信息和加速度信息依次标记为W1、D1、L1、P1、Z1以及V1；

利用公式YX=W1×a1+D1×a2+L1×a3+P1×a4+Z1×a5+V1×a6计算得到所述制氮制氧设备的运行值YX，其中a1、a2、a3、a4、a5、a6均为系数因子；建立运行值YX随时间变化的曲线图；

将运行值YX与预设运行阈值相比较；若YX大于预设运行阈值，则在对应的曲线图中截取对应的曲线段并进行标注，记为预警曲线段；

在预设时间段内，统计预警曲线段的数量为C1；将预警曲线段上对应YX与预设运行阈值的差值对时间进行积分并进行求和得到预警参考面积M1；利用公式WX=C1×b1+M1×b2计算得到预警系数WX，其中b1、b2均为系数因子。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，其特征在于，其中，所述控制中心用于对接收到的设备检修任务进行优处值YC分析，具体分析步骤为：

将设备检修任务对应的异常设备标记为待检修设备；

自动从云平台获取所述待检修设备的生产优值CY；设定所述待检修设备的运行年限为Wx，设定所述待检修设备的购买价格为G1；

利用公式YC=CY×b3+Wx×b4+G1×b5计算得到对应设备检修任务的优处值YC，其中b3、b4、b5均为系数因子。

4.根据权利要求3所述的基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，其特征在于，其中，该方法还包括：采集各个制氮制氧设备的历史生产记录并进行生产优值进行分析，并将制氮制氧设备的生产优值CY打上时间戳并存储至云平台；具体分析步骤为：

获取各个制氮制氧设备在预设时间段内所有的历史生产记录；将每个历史生产记录中的生产时长、耗电量、制氮制氧总量依次标记为Ti、Ei以及Fi；

利用公式SCi=(Fi×d1)/(Ti×d2+Ei×d3)计算得到对应制氮制氧设备的生产系数SCi，其中d1、d2、d3为系数因子；将SCi与生产阈值相比较；若SCi大于生产阈值，则反馈产优信号至控制中心；

统计产优信号的出现次数为Pz，截取相邻产优信号之间的时间段为产优缓冲时段；统计每个产优缓冲时段内的对应制氮制氧设备的生产次数为产优缓冲频次Ln；将产优缓冲频次Ln与缓冲频次阈值相比较；

统计Ln大于缓冲频次阈值的次数为Pv；当Ln大于缓冲频次阈值时，获取Ln与缓冲频次 阈值的差值并求和得到超缓总值CH；利用公式Cv=Pv×d4+CH×d5计算得到超缓系数Cv，其 中d4、d5为系数因子；利用公式

计算得到对应制氮制氧设备的生产优值CY，其 中d6、d7为系数因子。

5.根据权利要求3所述的基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，其特征在于，该方法还包括：对维修人员进行传输值分析，具体步骤为：

将维修人员的当前位置与待检修设备的位置进行距离差计算获取得到传输间距并标记为CT；获取维修人员手机终端实时网速的稳态值Wi；

设定维修人员的维修总次数为Wc，设定维修人员的年龄为N1；利用公式CS=(Wi×g1+Wc×g2-∣N1-32∣×g3)/(CT×g4)计算得到维修人员的传输值CS，其中g1、g2、g3、g4为预设系数因子。

6.根据权利要求5所述的基于物联网的制氮制氧设备远程控制方法，其特征在于，该方法还包括：监控维修人员的手机终端的实时网速，并对实时网速进行稳态值分析，具体分析过程如下：

从初始时刻起，每间隔Tc时间采集一次实时网速，将该实时网速标记为Ri，其中，Tc为预设值；令最新采集的实时网速为Rn，取Rn及其前X1组实时网速的值，将其标记为区间网速Ji，i＝n-X1，…，n；X1为预设值；

求取区间网速Ji的均值JK；按照标准差公式计算得到区间网速Ji的标准差α；遍历区间网速Ji，将Ji的最大值标记为Jmax，将Ji的最小值标记为Jmin；利用公式Cb=(Jmax-Jmin)/Jmin计算得到差异比Cb；

利用公式

获取得到稳态值Wi；其中A4、A5和A6为预设比 例系数。

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