CN111736571A - 一种故障诊断***及方法、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种故障诊断***及方法、存储介质,包括：数据采集端、数据处理服务器、数据库服务器和用户终端，所述数据采集端、用户终端通过网络连接至数据处理服务器，数据处理服务器与数据库服务器连接。数据采集端实时采集自动化设备目标部件的运行数据集合，若判断目标部件为故障部件，数据处理服务器将目标部件的运行数据集合输出到分类器中提取出异常运行数据，在数据库服务器中调取异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，数据处理服务器将解决方案列表发送至用户终端，以方便售后维修人员按照解决方案列表中的解决方案对设备进行维修，实现了自动检测自动化设备的故障并提供故障解决方案。

Description

一种故障诊断***及方法、存储介质

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，具体涉及一种故障诊断***及方法、存储介质。

背景技术

当前，自动化设备的维护维修均依赖于售后工程师的经验，然而现今行业内售后工程师流动性过大，而且大多自动化设备公司都没有设置专门的售后维护维修记录***，往往导致新手售后工程师在处理老旧设备问题时无从下手，找不到曾经的维护维修方案。即便通过多种手段找到一些解决方案，但往往是由于设备实际应用环境不同，导致单一方案无法满足设备真正的维护维修需要，售后工程师只能通过重复尝试，耗费大量时间才能找到最优维护维修方案。长此以往，将会造成自动化设备维护维修效率较低，不利于自动化设备维护维修的进行，影响设备的正常使用。

大多数自动化设备公司对于其设备维护维修过程中应用的解决方案，更多的是采用电话、邮件或纸张进行记录，一旦设备出现问题，需要耗费较多的时间去搜索、找寻解决方案，并且找到的方案往往单一，没有进行有力整合，无法适配设备在不同应用场景下的维护维修需求，不利于快速进行售后维护，特别是在自动化设备面对繁重的生产任务时，一旦设备损坏，这种滞后的解决方案找寻以及零散的解决方案带来的问题愈发暴露出来。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是如何自动检测自动化设备的故障并提供故障解决方案。

根据第一方面，一种实施例中提供一种故障诊断***,包括：数据采集端、数据处理服务器、数据库服务器和用户终端，所述数据采集端、用户终端通过网络连接至数据处理服务器，数据处理服务器与数据库服务器连接；

所述数据采集端用于采集自动化设备的目标部件对应的运行数据集合，所述运行数据集合包括多条运行数据以及每条运行数据对应的类别名；

所述数据处理服务器包括：数据接收模块、故障数据识别模块和解决方案推荐模块；

所述数据接收模块用于接收数据采集端发送的目标部件对应的运行数据集合；

所述故障数据识别模块用于判断目标部件是否为故障部件，若为故障部件，则将所述目标部件对应的运行数据集合输入分类器中得到异常运行数据，解析异常运行数据对应的类别名，得到异常运行数据所属类别；

所述解决方案推荐模块用于在数据库服务器中调取异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，将解决方案列表发送到用户终端，所述解决方案列表包括多个解决方案以及每个解决方案对应的权重；

所述用户终端用于查看异常运行数据所属类别对应的解决方案列表。

可选地，所述数据采集端采集自动化设备的目标部件对应的运行数据集合包括：

所述数据采集端定时采集自动化设备接口输出的目标部件对应的接口数据，将所述接口数据通过顺序读取的模式复制到所述数据采集端在本地自动生成的预设格式文件中；

所述数据采集端读取预设格式文件，并对预设格式文件解析后生成结构化的运行数据，将所述结构化的运行数据组成的运行数据集合存储在所述数据采集端自带的缓存器中进行缓存；

所述数据采集端将缓存器中缓存的运行数据集合中的运行数据逐条发送给数据接收模块。

可选地，所述数据采集端还用于采集自动化设备发送的故障信号，并将所述故障信号发送至数据处理服务器中的数据接收模块，所述故障信号用于标识故障部件。

可选地，所述故障数据识别模块用于判断目标部件是否为故障部件包括：

所述故障数据识别模块根据故障信号判断目标部件是否为故障部件。

可选地，所述数据处理服务器还包括数据筛选模块和数据转换模块；

所述数据筛选模块用于将运行数据集合中每条运行数据的结构与预设结构进行比对，根据比对结果对运行数据进行筛选；

所述数据转换模块用于将筛选后的运行数据转换为相同格式的运行数据。

可选地，所述用户终端包括显示器，所述显示器用于显示异常运行数据所属类别对应的解决方案列表。

根据第二方面，一种实施例中提供一种故障诊断方法，应用于数据处理服务器，包括：

获取来自于数据采集端的目标部件对应的运行数据集合；所述数据采集端用于采集自动化设备的目标部件对应的运行数据集合，所述运行数据集合包括多条运行数据以及每条运行数据对应的类别名；

判断所述目标部件是否为故障部件，若为故障部件，将所述运行数据集合输入分类器中得到异常运行数据，解析异常运行数据对应的类别名，得到异常运行数据的类别；

在数据库服务器中调取异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，将解决方案列表发送到用户终端，所述解决方案列表包括多个解决方案以及每个解决方案对应的权重；所述用户终端用于查看异常运行数据所属类别对应的解决方案列表。

可选地，判断所述目标部件是否为故障部件包括：

根据故障信号判断目标部件是否为故障部件，所述故障信号为数据采集端采集自动化设备中故障部件所输出的信号，用于标识故障部件。

可选地，在判断所述目标部件是否为故障部件之前，所述方法还包括：

将运行数据集合中每条运行数据的结构与预设结构进行比对，根据比对结果对运行数据进行筛选；

将筛选后的运行数据转换为相同格式的运行数据。

根据第三方面，一种实施例中提供一种计算机可读存储介质，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现上述实施例所述的方法。

依据上述实施例的故障诊断***及方法、存储介质，通过数据采集端实时采集自动化设备目标部件的运行数据集合，若判断目标部件为故障部件，数据处理服务器将目标部件的运行数据集合输出到分类器中提取出异常运行数据，在数据库服务器中调取异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，数据处理服务器将解决方案列表发送至用户终端，以方便售后维修人员按照解决方案列表中的解决方案对设备进行维修，实现了自动检测自动化设备的故障并提供故障解决方案。

附图说明

图1为一种实施例的故障诊断***的结构框图；

图2为一种实施例的数据处理服务器的结构框图；

图3为一种实施例的故障诊断方法流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。

另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。

在本发明实施例中，请参考图1，图1为一种实施例的故障诊断***的结构框图，故障诊断***包括数据采集端10、数据处理服务器20、数据库服务器30和用户终端40，数据采集端10、用户终端40通过网络连接至数据处理服务器20，数据处理服务器20与数据库服务器30连接。数据采集端用于采集自动化设备目标部件对应的运行数据集合，数据处理服务器20用于接收数据采集端所采集的运行数据集合，若判断目标部件为故障部件，提取出运行数据集合中的异常运行数据，在数据库服务器中调取异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，数据库服务器30中存储有自动化设备各个部件的所有异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，调取到异常运行数据所属类别对应的解决方案列表并发送至用户终端40，售后维修人员通过用户终端40查看解决方案列表，售后维修人员可按照解决方案列表中每个解决方案权重从大到小的顺序依次按照相应解决方案对故障部件进行维修，实现了自动化设备的自动故障检测及提供故障解决方案，提高了自动化设备故障解决效率。

数据采集端10用于采集自动化设备的目标部件对应的运行数据集合，所采集的运行数据集合以预设格式文件存储在数据采集端中。本实施例中的目标部件为自动化设备中的任一部件，例如电机、某个传感器、发动机等，数据采集端10在自动化设备启动会对设备中所有部件对应的运行数据均进行采集，本实施例以任一部件作为目标部件来说明故障部件的诊断方式。

在本实施例中，数据采集端10可以为集成在自动化设备的数控***、PLC***以及机床电控***的客户端，客户端通过网关转换后与自动化设备连接并对设备各个部件的各项运行数据进行采集。其中，每个部件包括多项运行数据，即组成了运行数据集合，例如电机包括电机温度、电机转速、电机主回路电压等运行数据，这些运行数据组成了电机对应的运行数据集合。

本实施例中的数据采集端10随着自动化设备的启动也自行启动；数据采集端10启动后定时轮询采集自动化设备接口输出的目标部件对应的接口数据，将接口数据通过顺序读取的模式复制到数据采集端10在本地自动生成的预设格式文件中。本实施例中的自动化设备接口为自动化设备的输入/输出接口，由于自动化设备中很多关键部件本身具有传感采集单元，其可将自身的各项运行数据采集后通过输入/输出接口进行输出。此外，对于自动化设备中的一部分部件的运行数据无法通过其自身进行采集，需要借助对应的检测工具，因此在另一种实施方式下，所述的故障诊断***还包括检测装置，所述检测装置用于检测自动化设备目标部件的运行数据，本实施例中的目标部件为自身不带有传感采集单元的部件，即无法自行采集运行数据的部件，检测装置将运行数据按照顺序逐条发送至数据采集端10，数据采集端10将从检测装置接收的运行数据通过顺序读取的模式复制到数据采集端10在本地自动生成的预设格式文件中。本实施例中的检测装置为任一现有的设备数据检测工具，例如温度传感器等检测工具。本实施例中的预设格式文件可以为JSON、XML、YAML等格式的文件。

数据采集端10读取预设格式文件，并对预设格式文件解析后生成结构化的运行数据，将所述结构化的运行数据组成的运行数据集合存储在所述数据采集端自带的缓存器中进行缓存。在预设格式文件中每条运行数据对应有一个类别名，该类别名可用于标识运行数据所属类别，例如“MotorTemperature”对应于电机温度，“EngineSpeed”对应于发动机转速。

请参考图2，图2为一种实施例的数据处理服务器的结构框图，数据处理服务器20包括：数据接收模块201、数据筛选模块202、数据转换模块203、故障数据识别模块204和解决方案推荐模块205。

数据接收模块201用于接收数据采集端发送的目标部件对应的运行数据集合。

本实施例中数据接收模块201通过与数据采集端10建立网络连接实现运行数据的传输，网络连接可以是通过互联网的无线或有线网络连接，也可以是通过局域网的无线或有线网络连接，数据采集端10将缓存器中缓存的结构化的运行数据逐条发送给数据接收模块201，数据接收模块201将所接收的结构化的运行数据逐条发送给故障数据识别模块204。

在故障数据识别模块204确定运行数据集合中异常运行数据之前，由于运行数据中往往包含许多非设备运行数据的数据，例如数据采集端10对设备的运行数据采集采用的是软件方式，其中包括一些软件编程人员加入的软件用语，其并不属于运行数据，若将这些数据一块发送给故障识别模块204确定异常运行数据时，可能会导致其确定的异常运行数据并非运行数据，导致误识别，并且加大了工作量，因此先要对运行数据进行筛选。

数据筛选模块202用于将运行数据的结构与预设结构进行比对，根据比对结果对运行数据进行筛选。本实施例中的预设结构为结构化的运行数据预先定义的标准结构，运行数据的结构与预设结构进行比对后，若运行数据与预设结构不同，则为非运行数据，将该运行数据去掉；否则，保留该运行数据。

本实施例还包括数据转换模块203，数据转换模块203用于将筛选后的运行数据转换为相同格式的运行数据。在运行数据中通常包含许多不同格式的运行数据，例如同一个电机故障的数据，有的格式数据可在PC中直接编码但不能在PLC中直接编码，因此需要将运行数据的格式进行统一。

故障数据识别模块204用于判断目标部件是否为故障部件，若为故障部件，则将目标部件对应的运行数据集合输入分类器中得到异常运行数据，解析异常运行数据对应的类别名，得到异常运行数据所属类别。

由于目标部件可能是没有发生故障的部件，也有可能是发生故障的部件，因此需判断目标部件是否为故障部件，若为故障部件，则找出故障部件对应的运行数据集合中的异常运行数据，并提供解决方案。若为没有故障的正常部件，数据处理服务器20对该目标部件对应的运行数据集合不做任何处理。

在本实施例中，自动化设备的某个部件若发生故障，其自身会发出相应的故障信号，不同的部件对应于不同的故障信号，因此数据采集端10在采集自动化设备各部件对应的运行数据的同时，若自动化设备发出故障信号，数据采集端10同时采集故障信号，并将故障信号传输给数据处理服务器的数据接收模块201。数据接收模块201接收到故障信号后，判断故障信号对应的部件是否为目标部件，若是，则目标部件为故障部件，若不是，则将故障信号对应的部件作为故障部件。

将所述运行数据集合输入分类器中得到异常运行数据，解析异常运行数据对应的类别名，得到异常运行数据的类别。

本实施例中的分类器为已训练的神经网络，将多条运行数据输入至该分类器中，分类器将其分为正常运行数据和异常运行数据后分别进行输出，故障数据识别模块204从分类器输出中提取异常运行数据，按照异常运行数据对应的类别名，得到异常运行数据的类别。例如“MotorTemperature”对应于电机温度，“EngineSpeed”对应于发动机转速。

解决方案推荐模块206用于在数据库服务器中调取异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，将解决方案列表发送到用户终端，所述解决方案列表包括多个解决方案以及每个解决方案对应的权重。在本实施例中，解决方案列表中存储与异常运行数据所属类别对应的历史解决方案，历史解决方案是通过售后人员在每次对相同类别的异常进行维修时采用的解决方案，也就是，售后人员完成维修后会将能够最终解决该异常运行数据所属类别的解决方案上传至数据库服务器30对应的异常运行数据所属类别对应的解决方案列表中，其中解决方案列表中每个解决方案的权重与售后人员最终解决该类别异常所采用解决方案的次数有关，次数越多，权重越大，在解决方案列表中权重越大的解决方案排序更靠前。

用户终端40用于查看数据处理服务器20发送的解决方案列表。本实施例中的用户终端40可以为手机、平板电脑、智能移动穿戴设备等智能移动终端，也可以为PC机。本实施例中的用户终端包括显示器，用于显示异常运行数据所属类别对应的解决方案列表。

通过本实施例提供的故障诊断***，解决了自动化设备故障解决方案无***性记录、无分析整合，由于设备实际应用环境不同，导致单一方案无法满足设备真正的维修需要，售后工程师只能通过重复尝试，耗费大量时间才能找到最优解决方案的问题，且简单方便，可节省60％以上售后人员查找故障解决方案的时间，提升了自动化设备维护维修效率。

请参考图3，图3为一种实施例的故障诊断方法流程图，所述的方法包括以下步骤：

S10，数据采集端10采集自动化设备目标部件对应的运行数据集合，其中所采集的运行数据集合以JSON、XML、YAML等预设格式文件存储在数据采集端10中。

其中数据采集端10采集自动化设备的运行数据具体包括以下步骤：

S101，在自动化设备上安装数据采集端10(数据采集客户端)，并配置相应的参数。自动化设备启动后，数据采集端10也随之自行启动。

S102，数据采集端10定时轮询自动化设备接口输出的目标部件对应的接口数据，将接口数据通过顺序读取的模式复制到数据采集端10在本地自动生成的预设格式文件中。本实施例中的自动化设备接口为自动化设备的输入/输出接口，由于自动化设备中很多关键部件本身具有传感采集单元，其可将自身的各项运行数据采集后通过输入/输出接口进行输出。此外，对于自动化设备中的一部分部件的运行数据无法通过其自身进行采集，需要借助对应的检测工具，因此在另一种实施方式下，所述的故障诊断***还包括检测装置，所述检测装置用于检测自动化设备目标部件的运行数据，本实施例中的目标部件为自身不带有传感采集单元的部件，即无法自行采集运行数据的部件，检测装置将运行数据按照顺序逐条发送至数据采集端10，数据采集端10将从检测装置接收的运行数据通过顺序读取的模式复制到数据采集端10在本地自动生成的预设格式文件中。本实施例中的检测装置为任一现有的设备数据检测工具，例如温度传感器等检测工具。

S103，数据采集端读取预设格式文件，并对预设格式文件解析后生成结构化的运行数据，将结构化的运行数据组成的运行数据集合存储在所述数据采集端自带的缓存器中进行缓存。在预设格式文件中每条运行数据对应有一个参数，该参数可用于标识运行数据所属类别，例如“MotorTemperature”对应于电机温度，“EngineSpeed”对应于发动机转速。

S20，数据处理服务器20中的数据接收模块201接收数据采集端10发送的目标部件对应的运行数据集合。

数据处理服务器20中的数据接收模块建立与数据采集端10的连接，该连接可以是通过互联网的无线或有线网络连接，也可以是通过局域网的无线或有线网络连接，数据采集端10将缓存器中缓存的结构化的运行数据逐条发送给数据接收模块。

S30，数据处理服务器20中的故障数据识别模块204判断目标部件是否为故障部件，若为故障部件，则将目标部件对应的运行数据集合发送至故障数据识别模块。

S40，数据处理服务器20中的故障数据识别模块204用于将运行数据集合输入分类器中得到异常运行数据，解析异常运行数据对应的类别名，得到异常运行数据的类别。

S50，数据处理服务器20中的解决方案推荐模块204在数据库服务器中调取异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，解决方案列表包括多个解决方案以及每个解决方案对应的权重。

S60，数据处理服务器20中的解决方案推荐模块204将解决方案列表发送到用户终端。售后维修人员通过用户终端40查看数据处理服务器20发送的解决方案列表，按照解决方案列表的排序依次对故障进行解决，并将最终解决故障的解决方案返回数据库服务器对应故障数据的解决方案列表中，修正对应解决方案的权重。

由于运行数据中包含许多格式不统一以及不需要的数据，故在步骤S40之前需要对运行数据进行筛选以及格式转换。

数据处理服务器20中的数据筛选模块202将运行数据的结构与预设结构进行比对，根据比对结果对运行数据进行筛选。

数据处理服务器20中的数据转换模块将筛选后的运行数据转换为相同格式的运行数据。在运行数据中通常包含许多不同格式的运行数据，例如同一个电机故障的数据，有的格式数据可在PC中直接编码但不能在PLC中直接编码，因此需要将运行数据的格式进行统一。

在本实施例中，数据库服务器30用于存储有自动化设备各个部件的所有异常运行数据所属类别对应的解决方案列表。

在本实施例中，解决方案列表中存储与异常运行数据所属类别对应的历史解决方案，历史解决方案是通过售后人员在每次对相同类别的异常进行维修时采用的解决方案，也就是，售后人员完成维修后会将能够最终解决该异常运行数据所属类别的解决方案上传至数据库服务器30对应的异常运行数据所属类别对应的解决方案列表中，其中解决方案列表中每个解决方案的权重与售后人员最终解决该类别异常所采用解决方案的次数有关，次数越多，权重越大，在解决方案列表中权重越大的解决方案排序更靠前。

例如，对于处于同一车间、功能一致、零部件一致的自动化设备A和自动化设备B，其中设备A和设备B均发生了电机故障，对于电机故障一般的解决方案可以为1.更换大容量驱动器及匹配电机；2.减轻负载，加大加减速时间；3.增大单次的运行中的加减速时间；4.重新调整增益；5.排除机械因素；6.改善伺服驱动器的冷却条件，降低环境温度。在维修售后人员只知道电机故障的前提下，售后人员只能将上述这些方案每个都试一下，才能解决故障。

然而，通过故障诊断***进行故障识别后，发现设备A的电机对应的运行数据中电机温度为异常运行数据，也就是电机温度不在正常值范围内，在电机温度异常这个类别下，在数据库服务器中可查找到电机温度异常对应的解决方案为改善伺服驱动器的冷却条件，降低环境温度，然后对于其余5个解决方案按照权重进行排序，该权重由售后维修人员在以前针对电机故障所采用解决方案的次数决定，因此可得到的解决方案列表为：1.改善伺服驱动器的冷却条件，降低环境温度；2.重新调整增益；3.排除机械因素；4.减轻负载，加大加减速时间；5.增大单次的运行中的加减速时间；6.更换大容量驱动器及匹配电机。售后维修人员可按照上述顺序依次尝试解决方案，提升了解决故障的效率。再进一步对设备B的故障进行识别，可判断设备B的故障数据为电机当前负载超出正常值，在电机负载异常这个类别下，在数据库服务器中可查找到电机当前负载异常对应的解决方案为减轻负载，加大加减速时间；然后对于其余5个解决方案按照权重进行排序，该权重由售后维修人员在以前针对电机故障所采用解决方案的次数决定，因此可得到的解决方案列表为：1.减轻负载，加大加减速时间；2.改善伺服驱动器的冷却条件，降低环境温度；3.重新调整增益；4.排除机械因素；5.增大单次的运行中的加减速时间；6.更换大容量驱动器及匹配电机。售后维修人员可通过上述解决方案列表中的排序依次尝试解决方案。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的***进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (10)

1.一种故障诊断***,其特征在于包括：数据采集端、数据处理服务器、数据库服务器和用户终端，所述数据采集端、用户终端通过网络连接至数据处理服务器，数据处理服务器与数据库服务器连接；

所述数据采集端用于采集自动化设备的目标部件对应的运行数据集合，所述运行数据集合包括多条运行数据以及每条运行数据对应的类别名；

所述数据处理服务器包括：数据接收模块、故障数据识别模块和解决方案推荐模块；

所述数据接收模块用于接收数据采集端发送的目标部件对应的运行数据集合；

所述故障数据识别模块用于判断目标部件是否为故障部件，若为故障部件，则将所述目标部件对应的运行数据集合输入分类器中得到异常运行数据，解析异常运行数据对应的类别名，得到异常运行数据所属类别；

所述解决方案推荐模块用于在数据库服务器中调取异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，将解决方案列表发送到用户终端，所述解决方案列表包括多个解决方案以及每个解决方案对应的权重；

所述用户终端用于查看异常运行数据所属类别对应的解决方案列表。

2.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据采集端用于采集自动化设备的目标部件对应的运行数据集合包括：

所述数据采集端定时采集自动化设备接口输出的目标部件对应的接口数据，将所述接口数据通过顺序读取的模式复制到所述数据采集端在本地自动生成的预设格式文件中；

所述数据采集端读取预设格式文件，并对预设格式文件解析后生成结构化的运行数据，将所述结构化的运行数据组成的运行数据集合存储在所述数据采集端自带的缓存器中进行缓存；

所述数据采集端将缓存器中缓存的运行数据集合中的运行数据逐条发送给数据接收模块。

3.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据采集端还用于采集自动化设备发送的故障信号，并将所述故障信号发送至数据处理服务器中的数据接收模块，所述故障信号用于标识故障部件。

4.如权利要求3所述的***，其特征在于，所述故障数据识别模块用于判断目标部件是否为故障部件包括：

所述故障数据识别模块根据故障信号判断目标部件是否为故障部件。

5.如权利要求1至4中任一项所述的***，其特征在于，所述数据处理服务器还包括数据筛选模块和数据转换模块；

所述数据筛选模块用于将运行数据集合中每条运行数据的结构与预设结构进行比对，根据比对结果对运行数据进行筛选；

所述数据转换模块用于将筛选后的运行数据转换为相同格式的运行数据。

6.如权利要求1至4中任一项所述的***，其特征在于，所述用户终端包括显示器，所述显示器用于显示异常运行数据所属类别对应的解决方案列表。

7.一种故障诊断方法，其特征在于，应用于数据处理服务器，包括：

获取来自于数据采集端的目标部件对应的运行数据集合；所述数据采集端用于采集自动化设备的目标部件对应的运行数据集合，所述运行数据集合包括多条运行数据以及每条运行数据对应的类别名；

判断所述目标部件是否为故障部件，若为故障部件，将所述运行数据集合输入分类器中得到异常运行数据，解析异常运行数据对应的类别名，得到异常运行数据的类别；

在数据库服务器中调取异常运行数据所属类别对应的解决方案列表，将解决方案列表发送到用户终端，所述解决方案列表包括多个解决方案以及每个解决方案对应的权重；所述用户终端用于查看异常运行数据所属类别对应的解决方案列表。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，判断所述目标部件是否为故障部件包括：

根据故障信号判断目标部件是否为故障部件，所述故障信号为数据采集端采集自动化设备中故障部件所输出的信号，用于标识故障部件。

9.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于，在判断所述目标部件是否为故障部件之前，所述方法还包括：

将运行数据集合中每条运行数据的结构与预设结构进行比对，根据比对结果对运行数据进行筛选；

将筛选后的运行数据转换为相同格式的运行数据。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求7-9中任一项所述的方法。

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