基于物联网和运行大数据的设备状态监测诊断

设备健康状态的监测、诊断以及维护将直接影响企业的生产经营和经济效益。有效的设备预防性维护过程,可在设备健康状况发生恶化之前制定合理的维护决策,杜绝设备的安全隐患。对移动互联网、物联网、大数据带来的设备健康状态感知、高速数据传输、分布式计算和诊断分析等先进技术进行了调研,并研究了以设备故障监测、诊断、预防性维护为手段,基于物联网和运行大数据的设备健康状态监测诊断模式。在感知层、网络层和应用层的3层系统框架下,应用机器学习算法对设备运行大数据进行数据挖掘,建立专家知识库,获得与故障有关的诊断规则,实现了集设备健康状态在线监测、远程监控、远程诊断、故障匹配识别为一体的智能、高效监测诊断模式。该模式对于设备运行维护具有指导意义。