CN109376170A - 一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法 - Google Patents

一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109376170A
CN109376170A CN201811285961.6A CN201811285961A CN109376170A CN 109376170 A CN109376170 A CN 109376170A CN 201811285961 A CN201811285961 A CN 201811285961A CN 109376170 A CN109376170 A CN 109376170A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
server
sensor
equipment
machine learning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811285961.6A
Other languages
English (en)
Inventor
何斌
余亮亮
高虎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Intelligent Manufacturing Research Institute Co Ltd
Original Assignee
Nanjing Intelligent Manufacturing Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Intelligent Manufacturing Research Institute Co Ltd filed Critical Nanjing Intelligent Manufacturing Research Institute Co Ltd
Priority to CN201811285961.6A priority Critical patent/CN109376170A/zh
Publication of CN109376170A publication Critical patent/CN109376170A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

本发明涉及工业生产技术领域，尤其是一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法。其将传感器安装在工业生产设备上，通过传感器将检测点的数据进行收集，通过厂区内设置的无线网络将收集的数据传送到基本服务器内，在该服务器内制成数据库，与该数据库连接有数据分析模块，数据分析模块调取服务器内的数据储存模块内的数据与数据库数据进行分析匹配。这种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，通过安装在设备上的传感器实时的对设备的运行状态进行数据采集，并且储存到服务器内，通过服务器内的数据分析模块分析数据，进而获得设备的运行状态以及可能存在故障概率以及维护倒计时。

Description

一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法
技术领域
本发明涉及工业生产技术领域，尤其是一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法。
背景技术
在企业生产的过程中，设备的运行状态不能快速有效的得知，对设备的监控以及数据的维护都为人工操作，这样的方式就会导致工人劳动量大，在实际的生产过程中，对于设备实时的状态不能得知，对于设备的信息也不能快速了解，导致使用不便。
发明内容
为了克服现有的设备工作的不足，本发明提供了一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，将传感器安装在工业生产设备上，通过传感器将检测点的数据进行收集，通过厂区内设置的无线网络将收集的数据传送到基本服务器内，在该服务器内制成数据库，与该数据库连接有数据分析模块，数据分析模块调取服务器内的数据储存模块内的数据与数据库数据进行分析匹配。
根据本发明的另一个实施例，进一步包括，将设备正常运行状态下传感器获得的数据进行收集，并且储存到服务器内的数据储存模块内。
根据本发明的另一个实施例，进一步包括，在服务器内配置有数据记录模块，数据分析模块对数据记录模块收集的数据进行分析，计算出设备运行的损耗以及维护倒计时。
本发明的有益效果是，这种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，通过安装在设备上的传感器实时的对设备的运行状态进行数据采集，并且储存到服务器内，通过服务器内的数据分析模块分析数据，进而获得设备的运行状态以及可能存在故障概率以及维护倒计时。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的框架原理示意图。
具体实施方式
如图1是本发明的框架原理示意图，一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，将传感器安装在工业生产设备上，通过传感器将检测点的数据进行收集，通过厂区内设置的无线网络将收集的数据传送到基本服务器内，在该服务器内制成数据库，与该数据库连接有数据分析模块，数据分析模块调取服务器内的数据储存模块内的数据与数据库数据进行分析匹配。
这种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，通过安装在设备上的传感器实时的对设备的运行状态进行数据采集，并且储存到服务器内，通过服务器内的数据分析模块分析数据，进而获得设备的运行状态以及可能存在故障概率以及维护倒计时。
根据本发明的另一个实施例，进一步包括，将设备正常运行状态下传感器获得的数据进行收集，并且储存到服务器内的数据储存模块内。
事先将设备正常运行的数据收集并且储存在服务器内的存储模块内，方便服务器内数据分析模块对该数据进行调取业绩对比。
根据本发明的另一个实施例，进一步包括，在服务器内配置有数据记录模块，数据分析模块对数据记录模块收集的数据进行分析，计算出设备运行的损耗以及维护倒计时。
数据分析模块与数据储存模块进行数据的交互，通过数据对比能够快速的得知设备的运行状态，并且能够预先的了解到该设备运行时存在的设备损耗，以及维护的倒计时，方便维护。
以上说明对本发明而言只是说明性的，而非限制性的，本领域普通技术人员理解，在不脱离所附权利要求所限定的精神和范围的情况下，可做出许多修改、变化或等效，但都将落入本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，其特征是，将传感器安装在工业生产设备上，通过传感器将检测点的数据进行收集，通过厂区内设置的无线网络将收集的数据传送到基本服务器内，在该服务器内制成数据库，与该数据库连接有数据分析模块，数据分析模块调取服务器内的数据储存模块内的数据与数据库数据进行分析匹配。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，其特征是，将设备正常运行状态下传感器获得的数据进行收集，并且储存到服务器内的数据储存模块内。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，其特征是，在服务器内配置有数据记录模块，数据分析模块对数据记录模块收集的数据进行分析，计算出设备运行的损耗以及维护倒计时。
CN201811285961.6A 2018-10-31 2018-10-31 一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法 Pending CN109376170A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811285961.6A CN109376170A (zh) 2018-10-31 2018-10-31 一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811285961.6A CN109376170A (zh) 2018-10-31 2018-10-31 一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109376170A true CN109376170A (zh) 2019-02-22

Family

ID=65390701

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811285961.6A Pending CN109376170A (zh) 2018-10-31 2018-10-31 一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109376170A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113154897A (zh) * 2021-04-13 2021-07-23 上海电气斯必克工程技术有限公司 一种火电厂空冷***的远程运维***

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113154897A (zh) * 2021-04-13 2021-07-23 上海电气斯必克工程技术有限公司 一种火电厂空冷***的远程运维***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2017084186A1 (zh) 挠性电路板制造过程自动监测和智能分析***及方法
CN104386449B (zh) 用于矿用皮带运输机头尾轮在线检测智能保护装置
CN104167818B (zh) 一种与gis变电站综合自动化***联动的远程智能巡检***及方法
CN102262401A (zh) 一种工业生产线监控***
CN110689148A (zh) 一种基于ar技术的计量设备故障检测方法
CN110807460B (zh) 一种基于图像识别的变电站智能巡视***及其应用方法
CN107026858A (zh) 一种基于互联网的装订机的监控管理方法
CN109242104A (zh) 一种利用数据分析实时发现设备故障异常的***
CN109117526B (zh) 一种适用于机械***设备维修指引数据记录及分析***
CN110738289A (zh) 电力作业标准化的多维联动综合研判装置及其使用方法
CN102081808A (zh) 现场设备巡检方法及***
CN110633901A (zh) 智能变电站继电保护装置运行态势感知及远程维护***
CN114640177B (zh) 一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法
CN108665132A (zh) 一种造纸设备智能点巡检管理***及使用方法
CN115060312A (zh) 一种基于人工智能的建筑材料安全监测***
CN109598309B (zh) 一种金属包装冲压机的检测***及其监测方法
CN110148290A (zh) 智能感知矿山安全生产预警与防控监管信息化大数据***
CN109376170A (zh) 一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法
CN111145393A (zh) 一种电力智能锁具运行异常监测方法及***
CN201017232Y (zh) 基于fisher的工业过程非线性故障诊断装置
CN116185757B (zh) 机房能耗智能监测***
CN112666911A (zh) 协同控制***
CN203573358U (zh) 一种中间物料位置获取***
CN116050781A (zh) 一种基于工业互联网的企业智慧管理***
CN114842870A (zh) 基于多频段自监督的声纹异常检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190222

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication