CN116882426A - 基于标识解析的机电设备管理平台 - Google Patents

基于标识解析的机电设备管理平台 Download PDF

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CN116882426A CN202310844356.2A CN202310844356A CN116882426A CN 116882426 A CN116882426 A CN 116882426A CN 202310844356 A CN202310844356 A CN 202310844356A CN 116882426 A CN116882426 A CN 116882426A
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Abstract

本发明涉及机电设备管理平台技术领域，具体为基于标识解析的机电设备管理平台，基于标识解析的机电设备管理平台是由标识管理模块、实时监测模块、维护管理模块、数据分析和报告模块、故障报警和通知模块组成。本发明中，采用标识解析和识别技术，通过扫描二维码或读取RFID标签等方式，实现对设备标识符的解析和自动识别。简化设备登记和管理的过程，提高了信息准确性和效率，根据分析和报告模块利用机器学习和数据挖掘技术对设备数据进行分析和挖掘。通过识别数据中的模式和异常行为，系统可以识别出复杂的故障模式并进行诊断。这有助于提高故障定位的准确性和速度，帮助维护人员快速解决复杂的设备故障，减少故障排查和修复的时间。

Description

基于标识解析的机电设备管理平台
技术领域
本发明涉及机电设备管理平台技术领域，尤其涉及基于标识解析的机电设备管理平台。
背景技术
机电设备管理平台是一种用于集中管理和监控机电设备的软件平台。它能够帮助组织、企业或机构有效地管理和维护各种机电设备，如发电机、电梯、空调等。该平台提供设备信息管理、维护计划和工单管理、实时监测和警报、远程控制和调度等功能。通过该平台，组织能够跟踪设备的历史和状态，制定维护计划并生成维护工单，实时监测设备并及时发出警报，进行数据分析和生成报告，远程控制和调度设备。这样可以提高设备的可靠性，减少停机时间，提升工作效率，并确保设备符合相关的安全和法规要求。机电设备管理平台为组织提供了一个集中的管理和监控系统，帮助他们更好地管理和运维机电设备。
在现有机电设备管理平台的实际使用过程中，由于现有机电管理设备往往仅具备对应工作状态的检测功能，且机电设备种类较多，管理的数据量较大，现有机电设备管理平台缺乏快捷的设备识别、录入手段，导致对于大批量、多种类别机电设备录入、识别效率较低，对于机电设备的整体监管以及后期维护工作造成了影响，且对于机电设备运行过程分析手段相对简陋，缺乏对于复杂故障的识别功能，对于机电设备的运行维护工作全面性较差，需要进行改进。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于标识解析的机电设备管理平台。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于标识解析的机电设备管理平台是由标识管理模块、实时监测模块、维护管理模块、数据分析和报告模块、故障报警和通知模块组成；
所述标识管理模块包括设备登记子模块、标识解析子模块；
所述实时监测模块包括传感器数据采集子模块、数据传输和存储子模块、数据预处理子模块；
所述维护管理模块包括故障预测和预防性维护子模块、维护计划和任务管理子模块、远程维护和远程协助子模块；
所述数据分析和报告模块包括数据挖掘和分析子模块、报告生成和可视化子模块；
所述故障报警和通知模块包括设备状态监控子模块、异常检测和智能告警子模块、重要事件通知和工作流程管理子模块。
作为本发明的进一步方案：所述设备登记子模块记录每个机电设备的详细信息，所述详细信息包括设备类型、型号、生产商、出厂日期，所述标识解析子模块基于标识解析和识别技术，利用物联网技术和图像识别算法，实现对设备标识符的解析和自动识别，扫描二维码或读取RFID标签；
所述传感器数据采集子模块负责安装传感器设备并将其连接到机电设备，实时采集包括温度、湿度、振动、电流的各运行数据，所述数据传输和存储子模块利用物联网技术，将传感器数据传输到云平台或边缘设备进行存储和处理，所述数据预处理子模块对采集到的传感器数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗、去噪、校准。
作为本发明的进一步方案：所述故障预测和预防性维护子模块利用机器学习算法和预测模型，分析历史数据和实时监测数据，实现设备故障的预测和提前维护，所述维护计划和任务管理子模块根据故障预测结果，生成维护计划和工单，并分配给相关的维护人员，确保维护工作的及时执行和跟踪，所述远程维护和远程协助子模块利用物联网连接和远程控制功能，实现对设备的远程维护和协助，减少维护人员的出差和减少维修时间；
所述数据挖掘和分析子模块利用机器学习和数据分析技术，对设备数据进行模式发现、异常检测、数据关联分析，所述报告生成和可视化子模块根据分析结果，生成设备健康状况报告、维护建议以及关键性能指标的可视化图表；
所述设备状态监控子模块监测实时设备数据，监控异常状态，所述异常检测和智能告警子模块利用机器学习和模式识别算法，检测设备数据中的异常模式，并发送智能化告警通知，所述重要事件通知和工作流程管理子模块根据设备的状态变化和维护需求，发送通知给相关的人员，并管理维护工作流程。
作为本发明的进一步方案：所述设备登记子模块的构建步骤为：
创建设备登记数据库，用于存储每个机电设备的详细信息，设备登记数据库采用MySQL关系型数据库；
对于每个设备，录入设备类型、型号、生产商、出厂日期详细信息；
所述设备标识解析子模块的运算流程具体为：
接收用户输入的设备标识符，所述设备标识符包括二维码、RFID标签；
利用物联网技术，通过扫描二维码或读取RFID标签，获取设备标识符的数据；
采用图像识别算法、文本识别方式，对标识符进行解析和自动识别工作；
根据解析结果，查询设备登记数据库，获取与设备标识符对应的设备详细信息，返回解析结果和设备详细信息给用户。
作为本发明的进一步方案：所述传感器数据采集子模块的搭建流程具体为：
基于机电设备所需获取温度、湿度、振动和电流数据，选择装配温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器；
通过接口和电缆将传感器设备连接到数据采集模块；
获取传感器设备所测量的温度、湿度、振动、电流等运行数据，并将其发送给数据传输和存储子模块。
作为本发明的进一步方案：所述数据传输和存储子模块的传输存储流程具体为：
基于包括Wi-Fi、5G数据网络的物联网技术，将传感器数据传输到云平台或边缘设备；
将传感器数据存储到云平台的数据库或边缘设备的本地存储器中；
所述数据预处理子模块的预处理流程具体为：
对采集到的传感器数据进行清洗，去除无效或异常值；
应用傅里叶变换信号处理技术，去除传感器数据中的噪声和干扰；
根据传感器设备的特性和校准曲线，对传感器数据进行校正。
作为本发明的进一步方案：所述故障预测和预防性维护子模块的预测步骤具体为：
获取历史数据和实时监测数据，包括传感器数据和设备状态数据；
从数据中提取包括温度变化趋势、湿度波动、振动频谱的特征；
采用预测模型训练模型，将历史数据作为输入，故障情况作为目标，建立故障预测模型；
根据实时监测数据，使用训练好的模型进行故障预测，评估设备的健康状况，预测可能的故障发生和时间。
作为本发明的进一步方案：所述维护计划和任务管理子模块的维护计划生成、管理步骤具体为：
根据预测的故障情况和设备优先级，生成维护计划，确定哪些设备需要进行维护和维护的时间安排；
根据维护计划，生成维护工单，包括维护任务的描述、设备信息、维护人员的分配；
将生成的工单分配给相关的维护人员，确保维护工作得到及时执行和跟踪；
所述远程维护和远程协助子模块的远程维护流程具体为：
通过物联网连接和远程控制功能，实现与设备的远程通信和控制；
通过物联网连接，远程监测设备的状态、运行情况和故障信息，进行远程维护和故障排除；
通过远程协助功能，共享实时数据、图像或视频，获取指导和建议。
作为本发明的进一步方案：所述数据挖掘和分析子模块的处理流程具体为：
数据挖掘和分析子模块应用数据挖掘技术，联合执行聚类分析和关联规则挖掘，探索设备数据中的模式和群集，以发现设备行为和性能的隐含规律；
基于机器学习算法使用异常检测算法，检测设备数据中的异常现象，识别潜在的故障或异常条件；
通过数据关联技术，执行序列模式挖掘，发现不同设备变量或事件之间的关联关系，建立关联；
所述报告生成和可视化子模块的报告生成流程具体为：
根据数据挖掘和分析子模块的输出，归类关键分析结果、设备健康状况评估和维护建议；
根据归类的分析结果，生成设备健康状况报告，包括设备状态、预测故障、关键指标；
使用数据可视化技术，生成图表、图形和仪表盘，展示设备关键指标的变化趋势、故障预测结果和其他指标的关联关系。
作为本发明的进一步方案：所述设备状态监控子模块的监控流程具体为：
采用流式处理技术，实时处理设备数据流；
将实时设备数据可视化处理，并进行实时监控；
利用增量学习和自适应阈值技术，动态更新阈值，以适应设备行为的变化并减少误报率；
所述异常检测和智能告警子模块的告警流程具体为：
使用复杂模式识别技术，识别和学习设备数据中的复杂异常模式；
将来自不同传感器和设备的数据进行融合，以综合分析设备的整体状态，并检测更复杂的故障模式；
基于异常检测结果和相关性分析，采用基于优先级排序的智能告警策略，通知相关人员；
所述重要事件通知和工作流程管理子模块的通知管理流程具体为：
基于设备状态和维护需求，建立自动化工作流程，执行自动任务分派、智能排程和执行跟踪；
结合数据挖掘和机器学习技术，构建决策支持系统，调度和优化维护任务；
重要事件通知和工作流程管理模块集成到协同平台，协同工作、共享实时数据和进行实时沟通。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，采用标识解析和识别技术，通过扫描二维码或读取RFID标签等方式，实现对设备标识符的解析和自动识别。这样可以大大简化设备登记和管理的过程，减少了手动记录和输入的工作量，提高了信息准确性和效率。通过实时监测模块，可以连续采集机电设备的各项运行数据，如温度、湿度、振动、电流等。这些数据可以实时传输到云平台或边缘设备进行存储和处理，并通过故障预测和预防性维护子模块进行分析。一旦监测到设备出现异常或偏离预设的工作状态，系统将立即发出警报，提醒相关人员采取及时的维修措施。这可以帮助避免设备故障的进一步恶化，并减少设备停机时间和生产损失。数据分析和报告模块利用机器学习和数据挖掘技术对设备数据进行分析和挖掘。通过识别数据中的模式和异常行为，系统可以识别出复杂的故障模式并进行诊断。这有助于提高故障定位的准确性和速度，帮助维护人员快速解决复杂的设备故障，减少故障排查和修复的时间。
附图说明
图1为本发明提出基于标识解析的机电设备管理平台的系统主框架示意图；
图2为本发明提出基于标识解析的机电设备管理平台的标识管理模块流程图；
图3为本发明提出基于标识解析的机电设备管理平台的实时监测模块流程图；
图4为本发明提出基于标识解析的机电设备管理平台的维护管理模块流程图；
图5为本发明提出基于标识解析的机电设备管理平台的数据分析和报告模块流程图；
图6为本发明提出基于标识解析的机电设备管理平台的故障报警和通知模块流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，基于标识解析的机电设备管理平台是由标识管理模块、实时监测模块、维护管理模块、数据分析和报告模块、故障报警和通知模块组成；
标识管理模块包括设备登记子模块、标识解析子模块；
实时监测模块包括传感器数据采集子模块、数据传输和存储子模块、数据预处理子模块；
维护管理模块包括故障预测和预防性维护子模块、维护计划和任务管理子模块、远程维护和远程协助子模块；
数据分析和报告模块包括数据挖掘和分析子模块、报告生成和可视化子模块；
故障报警和通知模块包括设备状态监控子模块、异常检测和智能告警子模块、重要事件通知和工作流程管理子模块。
设备登记子模块记录每个机电设备的详细信息，详细信息包括设备类型、型号、生产商、出厂日期，标识解析子模块基于标识解析和识别技术，利用物联网技术和图像识别算法，实现对设备标识符的解析和自动识别，扫描二维码或读取RFID标签；
传感器数据采集子模块负责安装传感器设备并将其连接到机电设备，实时采集包括温度、湿度、振动、电流的各运行数据，数据传输和存储子模块利用物联网技术，将传感器数据传输到云平台或边缘设备进行存储和处理，数据预处理子模块对采集到的传感器数据进行预处理，预处理包括数据清洗、去噪、校准；
故障预测和预防性维护子模块利用机器学习算法和预测模型，分析历史数据和实时监测数据，实现设备故障的预测和提前维护，维护计划和任务管理子模块根据故障预测结果，生成维护计划和工单，并分配给相关的维护人员，确保维护工作的及时执行和跟踪，远程维护和远程协助子模块利用物联网连接和远程控制功能，实现对设备的远程维护和协助，减少维护人员的出差和减少维修时间；
数据挖掘和分析子模块利用机器学习和数据分析技术，对设备数据进行模式发现、异常检测、数据关联分析，报告生成和可视化子模块根据分析结果，生成设备健康状况报告、维护建议以及关键性能指标的可视化图表；
设备状态监控子模块监测实时设备数据，监控异常状态，异常检测和智能告警子模块利用机器学习和模式识别算法，检测设备数据中的异常模式，并发送智能化告警通知，重要事件通知和工作流程管理子模块根据设备的状态变化和维护需求，发送通知给相关的人员，并管理维护工作流程。
采用标识解析和识别技术，通过扫描二维码或读取RFID标签等方式，实现对设备标识符的解析和自动识别。这样可以大大简化设备登记和管理的过程，减少了手动记录和输入的工作量，提高了信息准确性和效率。通过实时监测模块，可以连续采集机电设备的各项运行数据，如温度、湿度、振动、电流等。这些数据可以实时传输到云平台或边缘设备进行存储和处理，并通过故障预测和预防性维护子模块进行分析。一旦监测到设备出现异常或偏离预设的工作状态，系统将立即发出警报，提醒相关人员采取及时的维修措施。这可以帮助避免设备故障的进一步恶化，并减少设备停机时间和生产损失。数据分析和报告模块利用机器学习和数据挖掘技术对设备数据进行分析和挖掘。通过识别数据中的模式和异常行为，系统可以识别出复杂的故障模式并进行诊断。这有助于提高故障定位的准确性和速度，帮助维护人员快速解决复杂的设备故障，减少故障排查和修复的时间。
请参阅图2，创建设备登记数据库，用于存储每个机电设备的详细信息，设备登记数据库采用MySQL关系型数据库；
对于每个设备，录入设备类型、型号、生产商、出厂日期详细信息；
设备标识解析子模块的运算流程具体为：
接收用户输入的设备标识符，设备标识符包括二维码、RFID标签；
利用物联网技术，通过扫描二维码或读取RFID标签，获取设备标识符的数据；
采用图像识别算法、文本识别方式，对标识符进行解析和自动识别工作；
根据解析结果，查询设备登记数据库，获取与设备标识符对应的设备详细信息，返回解析结果和设备详细信息给用户。
创建设备登记数据库采用MySQL关系型数据库，用于存储每个机电设备的详细信息，包括设备类型、型号、生产商和出厂日期等。这样的集中管理和记录提高了数据的准确性和完整性，使信息查询和更新更加方便和规范。设备标识解析子模块利用物联网技术和图像识别算法，接收用户输入的设备标识符，如二维码或RFID标签，自动解析和识别标识符，并查询设备登记数据库获取相应的设备详细信息。通过这样的解析流程，提升了设备标识解析的效率和准确性。整合起来，创建设备登记数据库和使用设备标识解析子模块的有益效果包括提高数据管理的准确性和便利性，简化设备信息的查询和更新过程，提升机电设备管理的效率和规范性。
请参阅图3，传感器数据采集子模块的搭建流程具体为：
基于机电设备所需获取温度、湿度、振动和电流数据，选择装配温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器；
通过接口和电缆将传感器设备连接到数据采集模块；
获取传感器设备所测量的温度、湿度、振动、电流等运行数据，并将其发送给数据传输和存储子模块；
数据传输和存储子模块的传输存储流程具体为：
基于包括Wi-Fi、5G数据网络的物联网技术，将传感器数据传输到云平台或边缘设备；
将传感器数据存储到云平台的数据库或边缘设备的本地存储器中；
数据预处理子模块的预处理流程具体为：
对采集到的传感器数据进行清洗，去除无效或异常值；
应用傅里叶变换信号处理技术，去除传感器数据中的噪声和干扰；
根据传感器设备的特性和校准曲线，对传感器数据进行校正。
搭建感器数据采集子模块的流程包括选择合适的传感器设备、连接设备到数据采集模块、获取传感器数据并传输存储，以及对传感器数据进行预处理。通过选择适当的传感器设备，如温度传感器、湿度传感器、振动传感器和电流传感器，可以获取全面的设备运行数据，从而实时了解设备的状态。通过物联网技术将传感器数据远程传输到云平台或边缘设备的数据库中，提供了数据的安全存储和全球访问的能力。在数据传输及存储的过程中，对传感器数据进行清洗、噪声去除和校正等预处理，提高数据的质量和准确性。这些有益效果包括实现远程访问和分析数据、优化机电设备管理和维护，以及提供决策支持和故障诊断的基础。综上所述，通过该感器数据采集子模块的搭建，可以提高数据的可靠性和准确性，并为设备管理和维护提供重要的数据支持。
请参阅图4，故障预测和预防性维护子模块的预测步骤具体为：
获取历史数据和实时监测数据，包括传感器数据和设备状态数据；
从数据中提取包括温度变化趋势、湿度波动、振动频谱的特征；
采用预测模型训练模型，将历史数据作为输入，故障情况作为目标，建立故障预测模型；
根据实时监测数据，使用训练好的模型进行故障预测，评估设备的健康状况，预测可能的故障发生和时间；
维护计划和任务管理子模块的维护计划生成、管理步骤具体为：
根据预测的故障情况和设备优先级，生成维护计划，确定哪些设备需要进行维护和维护的时间安排；
根据维护计划，生成维护工单，包括维护任务的描述、设备信息、维护人员的分配；
将生成的工单分配给相关的维护人员，确保维护工作得到及时执行和跟踪；
远程维护和远程协助子模块的远程维护流程具体为：
通过物联网连接和远程控制功能，实现与设备的远程通信和控制；
通过物联网连接，远程监测设备的状态、运行情况和故障信息，进行远程维护和故障排除；
通过远程协助功能，共享实时数据、图像或视频，获取指导和建议。
感器数据采集子模块用于获取设备的实时数据，包括温度、湿度、振动和电流等指标。故障预测和预防性维护子模块利用历史和实时数据，提取特征并训练预测模型，预测可能的设备故障并评估设备健康状况。维护计划和任务管理子模块生成合理的维护计划，并创建工单和分配任务给维护人员。远程维护和远程协助子模块通过物联网连接，实现远程通信、控制、监测和故障排除。
整合这些子模块带来的有益效果包括：
提高设备管理效率：通过感器数据采集，可以实时获取设备数据，提供全面的监测和分析能力，帮助及早发现潜在故障，并通过故障预测和预防性维护提前采取措施，避免设备损坏和生产中断。
优化维护计划和任务管理：故障预测和预防性维护子模块提供准确的故障预测和设备健康状况评估，基于这些信息，生成合理的维护计划，并创建工单和分配任务，提高维护任务的准确性和及时性。
实现远程维护和故障排除：通过远程维护和远程协助子模块，维护人员可以远程监测设备状态、运行情况和故障信息，减少故障排除的时间和成本，提高设备的可用性和生产效率。
请参阅图5，数据挖掘和分析子模块的处理流程具体为：
数据挖掘和分析子模块应用数据挖掘技术，联合执行聚类分析和关联规则挖掘，探索设备数据中的模式和群集，以发现设备行为和性能的隐含规律；
基于机器学习算法使用异常检测算法，检测设备数据中的异常现象，识别潜在的故障或异常条件；
通过数据关联技术，执行序列模式挖掘，发现不同设备变量或事件之间的关联关系，建立关联；
报告生成和可视化子模块的报告生成流程具体为：
根据数据挖掘和分析子模块的输出，归类关键分析结果、设备健康状况评估和维护建议；
根据归类的分析结果，生成设备健康状况报告，包括设备状态、预测故障、关键指标；
使用数据可视化技术，生成图表、图形和仪表盘，展示设备关键指标的变化趋势、故障预测结果和其他指标的关联关系。
数据挖掘和分析子模块的处理流程涵盖了聚类分析、关联规则挖掘和异常检测等技术。报告生成和可视化子模块则负责将分析结果归类、生成设备健康状况报告，并利用数据可视化技术呈现关键指标和预测结果。以下是这些子模块的有益效果：
发现设备行为和性能规律：通过应用数据挖掘技术，包括聚类分析和关联规则挖掘，可以在设备数据中探索模式和群集，从而发现设备行为和性能的隐含规律。这有助于了解设备运行的基本模式、特点和异常情况，为后续的故障预测和维护工作提供重要依据。
检测设备数据中的异常现象：利用机器学习算法执行异常检测，可以识别设备数据中的异常现象，例如异常的温度、湿度、振动或电流值。通过识别这些异常情况，可以及早发现潜在的故障或异常条件，并采取相应的措施进行修复或预防，减少设备损坏风险和生产中断。
发现设备变量和事件之间的关联关系：通过数据关联技术，如序列模式挖掘，可以发现不同设备变量或事件之间的关联关系。这有助于了解设备内部的相互作用和影响，揭示潜在的关键因素，为设备管理和维护决策提供更全面的信息。
生成设备健康状况报告和可视化展示：根据数据挖掘和分析的结果，报告生成和可视化子模块可以将关键分析结果、设备健康状况评估和维护建议进行归类，并生成相应的设备健康状况报告。同时，利用数据可视化技术，如图表、图形和仪表盘，能够直观地展示关键指标的变化趋势、故障预测结果以及其他指标之间的关联关系。这有助于用户快速理解数据分析结果，提高决策的准确性和效率。
综上所述，数据挖掘和分析子模块以及报告生成和可视化子模块的有益效果包括发现设备行为和规律、检测异常现象、发现变量关联，生成设备健康状况报告以及通过可视化展示提高用户理解。这些效果有助于提高设备管理的智能性和决策支持能力，促进设备的最佳性能和可靠性。
请参阅图6，设备状态监控子模块的监控流程具体为：
采用流式处理技术，实时处理设备数据流；
将实时设备数据可视化处理，并进行实时监控；
利用增量学习和自适应阈值技术，动态更新阈值，以适应设备行为的变化并减少误报率；
异常检测和智能告警子模块的告警流程具体为：
使用复杂模式识别技术，识别和学习设备数据中的复杂异常模式；
将来自不同传感器和设备的数据进行融合，以综合分析设备的整体状态，并检测更复杂的故障模式；
基于异常检测结果和相关性分析，采用基于优先级排序的智能告警策略，通知相关人员；
重要事件通知和工作流程管理子模块的通知管理流程具体为：
基于设备状态和维护需求，建立自动化工作流程，执行自动任务分派、智能排程和执行跟踪；
结合数据挖掘和机器学习技术，构建决策支持系统，调度和优化维护任务；
重要事件通知和工作流程管理模块集成到协同平台，协同工作、共享实时数据和进行实时沟通。
设备状态监控子模块的监控流程包括实时处理设备数据流、可视化处理和实时监控，并利用增量学习和自适应阈值技术进行动态更新和减少误报率。异常检测和智能告警子模块的告警流程包括使用复杂模式识别技术识别异常模式、融合数据进行综合分析和检测复杂故障模式，并采用智能告警策略通知相关人员。重要事件通知和工作流程管理子模块的通知管理流程包括自动化任务分派和智能排程、数据挖掘和机器学习支持的决策系统，以及集成到协同平台实现协同工作。以下是对这些子模块有益效果：
实时监控设备状态：设备状态监控子模块能够利用流式处理技术实时处理设备数据，使实时数据可视化，并进行实时监控。通过持续监测设备状态，可以及时发现异常情况和性能下降，从而迅速采取相应的措施，减少设备故障和带来的损失。
动态阈值更新和减少误报：采用增量学习和自适应阈值技术，可以根据设备行为的变化动态更新阈值，以适应设备数据的变化。这有助于减少误报率，并确保只有真正重要的异常情况才会被报警。
智能化异常检测和告警策略：异常检测和智能告警子模块能够识别和学习设备数据中的复杂异常模式，并融合不同传感器和设备的数据分析整体状态。基于这些分析结果，采用基于优先级排序的智能告警策略，通知相关人员，提供实时的故障警报和应急响应。
自动化工作流程管理和决策支持：重要事件通知和工作流程管理子模块通过自动化工作流程、智能排程以及数据挖掘和机器学习技术提供决策支持。这可以帮助进行任务分派、排程和执行跟踪，优化维护任务并提高工作效率。
实时协同和共享数据：重要事件通知和工作流程管理模块的集成到协同平台，使得团队成员可以进行实时协同工作、共享实时数据，并进行实时沟通。这有助于加强团队协作，高效处理重要事件和及时响应维护需求。
综上所述，设备状态监控子模块、异常检测和智能告警子模块，以及重要事件通知和工作流程管理子模块的有益效果包括实时监控设备状态、动态阈值更新、智能化异常检测和告警、自动化工作流程管理和决策支持，以及实时协同和共享数据。这些效果有助于实现设备管理的及时性、精确性和高效性，提高维护效果和协同工作的质量。
工作原理：标识管理模块包括设备登记子模块(创建设备登记数据库，用于存储每个机电设备的详细信息，设备登记数据库采用MySQL关系型数据库；对于每个设备，录入设备类型、型号、生产商、出厂日期详细信息)、标识解析子模块(接收用户输入的设备标识符，设备标识符包括二维码、RFID标签；利用物联网技术，通过扫描二维码或读取RFID标签，获取设备标识符的数据；采用图像识别算法、文本识别方式，对标识符进行解析和自动识别工作；根据解析结果，查询设备登记数据库，获取与设备标识符对应的设备详细信息，返回解析结果和设备详细信息给用户)；
实时监测模块包括传感器数据采集子模块(基于机电设备所需获取温度、湿度、振动和电流数据，选择装配温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器；通过接口和电缆将传感器设备连接到数据采集模块；获取传感器设备所测量的温度、湿度、振动、电流等运行数据，并将其发送给数据传输和存储子模块)、数据传输和存储子模块(基于包括Wi-Fi、5G数据网络的物联网技术，将传感器数据传输到云平台或边缘设备；将传感器数据存储到云平台的数据库或边缘设备的本地存储器中)、数据预处理子模块(对采集到的传感器数据进行清洗，去除无效或异常值；应用傅里叶变换信号处理技术，去除传感器数据中的噪声和干扰；根据传感器设备的特性和校准曲线，对传感器数据进行校正)；
维护管理模块包括故障预测和预防性维护子模块(获取历史数据和实时监测数据，包括传感器数据和设备状态数据；从数据中提取包括温度变化趋势、湿度波动、振动频谱的特征；采用预测模型训练模型，将历史数据作为输入，故障情况作为目标，建立故障预测模型；根据实时监测数据，使用训练好的模型进行故障预测，评估设备的健康状况，预测可能的故障发生和时间)、维护计划和任务管理子模块(根据预测的故障情况和设备优先级，生成维护计划，确定哪些设备需要进行维护和维护的时间安排；根据维护计划，生成维护工单，包括维护任务的描述、设备信息、维护人员的分配；将生成的工单分配给相关的维护人员，确保维护工作得到及时执行和跟踪)、远程维护和远程协助子模块(通过物联网连接和远程控制功能，实现与设备的远程通信和控制；通过物联网连接，远程监测设备的状态、运行情况和故障信息，进行远程维护和故障排除；通过远程协助功能，共享实时数据、图像或视频，获取指导和建议)；
数据分析和报告模块包括数据挖掘和分析子模块(数据挖掘和分析子模块应用数据挖掘技术，联合执行聚类分析和关联规则挖掘，探索设备数据中的模式和群集，以发现设备行为和性能的隐含规律；基于机器学习算法使用异常检测算法，检测设备数据中的异常现象，识别潜在的故障或异常条件；通过数据关联技术，执行序列模式挖掘，发现不同设备变量或事件之间的关联关系，建立关联)、报告生成和可视化子模块(根据数据挖掘和分析子模块的输出，归类关键分析结果、设备健康状况评估和维护建议；根据归类的分析结果，生成设备健康状况报告，包括设备状态、预测故障、关键指标；使用数据可视化技术，生成图表、图形和仪表盘，展示设备关键指标的变化趋势、故障预测结果和其他指标的关联关系)；
故障报警和通知模块包括设备状态监控子模块(采用流式处理技术，实时处理设备数据流；将实时设备数据可视化处理，并进行实时监控；利用增量学习和自适应阈值技术，动态更新阈值，以适应设备行为的变化并减少误报率)、异常检测和智能告警子模块(使用复杂模式识别技术，识别和学习设备数据中的复杂异常模式；将来自不同传感器和设备的数据进行融合，以综合分析设备的整体状态，并检测更复杂的故障模式；基于异常检测结果和相关性分析，采用基于优先级排序的智能告警策略，通知相关人员)、重要事件通知和工作流程管理子模块(基于设备状态和维护需求，建立自动化工作流程，执行自动任务分派、智能排程和执行跟踪；结合数据挖掘和机器学习技术，构建决策支持系统，调度和优化维护任务；重要事件通知和工作流程管理模块集成到协同平台，协同工作、共享实时数据和进行实时沟通)。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述基于标识解析的机电设备管理平台是由标识管理模块、实时监测模块、维护管理模块、数据分析和报告模块、故障报警和通知模块组成；
所述标识管理模块包括设备登记子模块、标识解析子模块；
所述实时监测模块包括传感器数据采集子模块、数据传输和存储子模块、数据预处理子模块；
所述维护管理模块包括故障预测和预防性维护子模块、维护计划和任务管理子模块、远程维护和远程协助子模块；
所述数据分析和报告模块包括数据挖掘和分析子模块、报告生成和可视化子模块；
所述故障报警和通知模块包括设备状态监控子模块、异常检测和智能告警子模块、重要事件通知和工作流程管理子模块。
2.根据权利要求1所述的基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述设备登记子模块记录每个机电设备的详细信息，所述详细信息包括设备类型、型号、生产商、出厂日期，所述标识解析子模块基于标识解析和识别技术，利用物联网技术和图像识别算法，实现对设备标识符的解析和自动识别，扫描二维码或读取RFID标签；
所述传感器数据采集子模块负责安装传感器设备并将其连接到机电设备，实时采集包括温度、湿度、振动、电流的各运行数据，所述数据传输和存储子模块利用物联网技术，将传感器数据传输到云平台或边缘设备进行存储和处理，所述数据预处理子模块对采集到的传感器数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗、去噪、校准。
3.根据权利要求1所述的基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述故障预测和预防性维护子模块利用机器学习算法和预测模型，分析历史数据和实时监测数据，实现设备故障的预测和提前维护，所述维护计划和任务管理子模块根据故障预测结果，生成维护计划和工单，并分配给相关的维护人员，确保维护工作的及时执行和跟踪，所述远程维护和远程协助子模块利用物联网连接和远程控制功能，实现对设备的远程维护和协助，减少维护人员的出差和减少维修时间；
所述数据挖掘和分析子模块利用机器学习和数据分析技术，对设备数据进行模式发现、异常检测、数据关联分析，所述报告生成和可视化子模块根据分析结果，生成设备健康状况报告、维护建议以及关键性能指标的可视化图表；
所述设备状态监控子模块监测实时设备数据，监控异常状态，所述异常检测和智能告警子模块利用机器学习和模式识别算法，检测设备数据中的异常模式，并发送智能化告警通知，所述重要事件通知和工作流程管理子模块根据设备的状态变化和维护需求，发送通知给相关的人员，并管理维护工作流程。
4.根据权利要求1所述的基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述设备登记子模块的构建步骤为：
创建设备登记数据库，用于存储每个机电设备的详细信息，设备登记数据库采用MySQL关系型数据库；
对于每个设备，录入设备类型、型号、生产商、出厂日期详细信息；
所述设备标识解析子模块的运算流程具体为：
接收用户输入的设备标识符，所述设备标识符包括二维码、RFID标签；
利用物联网技术，通过扫描二维码或读取RFID标签，获取设备标识符的数据；
采用图像识别算法、文本识别方式，对标识符进行解析和自动识别工作；
根据解析结果，查询设备登记数据库，获取与设备标识符对应的设备详细信息，返回解析结果和设备详细信息给用户。
5.根据权利要求1所述的基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述传感器数据采集子模块的搭建流程具体为：
基于机电设备所需获取温度、湿度、振动和电流数据，选择装配温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器；
通过接口和电缆将传感器设备连接到数据采集模块；
获取传感器设备所测量的温度、湿度、振动、电流等运行数据，并将其发送给数据传输和存储子模块。
6.根据权利要求1所述的基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述数据传输和存储子模块的传输存储流程具体为：
基于包括Wi-Fi、5G数据网络的物联网技术，将传感器数据传输到云平台或边缘设备；
将传感器数据存储到云平台的数据库或边缘设备的本地存储器中；
所述数据预处理子模块的预处理流程具体为：
对采集到的传感器数据进行清洗，去除无效或异常值；
应用傅里叶变换信号处理技术，去除传感器数据中的噪声和干扰；
根据传感器设备的特性和校准曲线，对传感器数据进行校正。
7.根据权利要求1所述的基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述故障预测和预防性维护子模块的预测步骤具体为：
获取历史数据和实时监测数据，包括传感器数据和设备状态数据；
从数据中提取包括温度变化趋势、湿度波动、振动频谱的特征；
采用预测模型训练模型，将历史数据作为输入，故障情况作为目标，建立故障预测模型；
根据实时监测数据，使用训练好的模型进行故障预测，评估设备的健康状况，预测可能的故障发生和时间。
8.根据权利要求1所述的基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述维护计划和任务管理子模块的维护计划生成、管理步骤具体为：
根据预测的故障情况和设备优先级，生成维护计划，确定哪些设备需要进行维护和维护的时间安排；
根据维护计划，生成维护工单，包括维护任务的描述、设备信息、维护人员的分配；
将生成的工单分配给相关的维护人员，确保维护工作得到及时执行和跟踪；
所述远程维护和远程协助子模块的远程维护流程具体为：
通过物联网连接和远程控制功能，实现与设备的远程通信和控制；
通过物联网连接，远程监测设备的状态、运行情况和故障信息，进行远程维护和故障排除；
通过远程协助功能，共享实时数据、图像或视频，获取指导和建议。
9.根据权利要求1所述的基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述数据挖掘和分析子模块的处理流程具体为：
数据挖掘和分析子模块应用数据挖掘技术，联合执行聚类分析和关联规则挖掘，探索设备数据中的模式和群集，以发现设备行为和性能的隐含规律；
基于机器学习算法使用异常检测算法，检测设备数据中的异常现象，识别潜在的故障或异常条件；
通过数据关联技术，执行序列模式挖掘，发现不同设备变量或事件之间的关联关系，建立关联；
所述报告生成和可视化子模块的报告生成流程具体为：
根据数据挖掘和分析子模块的输出，归类关键分析结果、设备健康状况评估和维护建议；
根据归类的分析结果，生成设备健康状况报告，包括设备状态、预测故障、关键指标；
使用数据可视化技术，生成图表、图形和仪表盘，展示设备关键指标的变化趋势、故障预测结果和其他指标的关联关系。
10.根据权利要求1所述的基于标识解析的机电设备管理平台，其特征在于：所述设备状态监控子模块的监控流程具体为：
采用流式处理技术，实时处理设备数据流；
将实时设备数据可视化处理，并进行实时监控；
利用增量学习和自适应阈值技术，动态更新阈值，以适应设备行为的变化并减少误报率；
所述异常检测和智能告警子模块的告警流程具体为：
使用复杂模式识别技术，识别和学习设备数据中的复杂异常模式；
将来自不同传感器和设备的数据进行融合，以综合分析设备的整体状态，并检测更复杂的故障模式；
基于异常检测结果和相关性分析，采用基于优先级排序的智能告警策略，通知相关人员；
所述重要事件通知和工作流程管理子模块的通知管理流程具体为：
基于设备状态和维护需求，建立自动化工作流程，执行自动任务分派、智能排程和执行跟踪；
结合数据挖掘和机器学习技术，构建决策支持系统，调度和优化维护任务；
重要事件通知和工作流程管理模块集成到协同平台，协同工作、共享实时数据和进行实时沟通。
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