(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211337132.4 (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 中用科技有限公司 地址 230000 安徽省合肥市蜀山区宿松路 3963号智能装备 科技园E栋12层 (72)发明人 胡增　杨坤龙　张志强　 (74)专利代理 机构 合肥洪雷知识产权代理事务 所(普通合伙) 34164 专利代理师 张悦 (51)Int.Cl. G06Q 10/00(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于存算一体技术的工业设备预测性维护 系统及方法 (57)摘要 本发明公开了基于存算一体技术的工业设 备预测性维护系统及方法,所述预 警方法将工业 设备管理预测与维护实施阶段当中的预测与维 护风险控制阶段划分为若干个预测与维护参数 评估风险点， 然后 在各个预测与维护风险点发生 时将其操作进展参数与对应的风险点预警标准 水平值进行比较， 并在预测与维护风险点的操作 进展参数超过对应风险点预警标准水平值时发 出相应的非正常预警提示； 本发 明中还公开了相 应预警系统， 本发明中的基于存算一体技术的工 业设备预测性维护系统及方法能够对预测与维 护实施前的各个预测与维护风险控制阶段进行 非正常预警提示， 从而能够提升对工业设备管理 预测与维护实施的预测与维护风险管控效果。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115511135 A 2022.12.23 CN 115511135 A 1.基于存算一体技术的工业设备预测性维护方法， 其特征在于： 将工业设备管理预测 与维护实施阶段当中的预测与维护风险控制阶段划分为若干个预测与维护参数评估风险 点， 然后在各个预测与维护风险点发生时将其操作进展参数与对应的风险点预警标准水平 值进行比较， 并在预测与维护风险点的操作进展参数超过对应风险点预警标准水平值时发 出相应的非正常预警提 示。 2.如权利要求1所述的基于存算一体技术的工业设备预测性维护方法， 其特征在于， 具 体包括如下步骤： S1： 通过智能振动传感器采集工业设备的振动数据， 将一部分数据作为训练集， 一部分 作为测试集， 对数据进行预处理， 包括数据预处理和特征提取， 对数据进行过滤和整理， 识 别数据中工况信息， 剔除非重要变量； S2： 将处理后的数据导入深度神经网络模型进行训练， 把训练好的深度神经网络模型 存入存算一体化芯片中， 将工业设备管理预测与维护实施阶段当中的预测与维护风险控制 阶段对应划分为若干个预测与维护参数评估风险点； 然后根据工业设备管理的预测与维护 进展程度对应生成各个预测与维护风险点的风险点预警标准水平值， 以及预测与维护实施 阶段的预测与维护实施预警标准水平值； S3： 采集实时的振动数据， 传输给智能数据采集分析箱， 存算一体化芯片对数据进行分 析， 并和历史数据库进行结合对比， 在预测与维护风险点发生时获取该预测与维护风险点 的操作进展参数， 然后 将该预测与维护风险点的操作进展参数与对应的风险点预警标准水 平值作比较， 并在操作进展参数大于对应风险点预警标准水平值时发出相应的非正常预警 提示， 将最终结果发生给 预测性维护管理平台； S4： 在预测与维护实施阶段获取对应的操作进展参数， 然后将预测与维护实施阶段的 操作进展参数与对应的预测与维护实施预警标准水平值作比较， 并在操作进展参数大于对 应预测与维护实施预警标准水平值时发出相应的非正常预警提示， 工作人员根据预测性 维 护管理平台的内容， 对工业设备运行情况进行研判， 制定预测性维护方案 。 3.如权利要求2所述的基于存算一体技术的工业设备预测性维护方法， 其特征在于： 步 骤S2中， 还根据工业设备管 理的预测与维护进展程度生 成对应各个预测与维护风险点的风 险点评估等级值； 步骤S3中， 在预测与维护风险点发生时， 将该预测与维护风险点的操作进展参数与对 应的风险点评估等级值作比较， 并在操作进展参数小于对应风险点评估等级值时发出相应 的风险预警提 示。 4.如权利要求2所述的基于存算一体技术的工业设备预测性维护方法， 其特征在于： 步 骤S2中， 当前一预测与维护风险点的操作进展参数小于其对应的风险点预警标准水平值 时， 根据该前一预测与维护风险点的操作进展参数和风险点预警标准水平值对后一预测与 维护风险点的风险点预警标准水平值进行调整。 5.如权利要求2所述的基于存算一体技术的工业设备预测性维护方法， 其特征在于， 步 骤S4中具体包括以下步骤： S41： 在预测与维护实施阶段的送审信息通过后， 获取预测与维护实施阶段的初步风险 等级和进 展风险等级； S42： 将初步风险等级与对应预测与维护实施预警标准水平值作比较， 若初步风险等级权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115511135 A 2大于预测与维护实施预警标准水平值， 则发出相应的非正常预警提示； 否则， 进入下一步 骤； S43： 将进展风险等级与对应预测与维护实施预警标准水平值作比较， 若进展风险等级 大于预测与维护实施预警标准水平值， 则发出相应的非正常预警提示； 否则， 进入下一步 骤； S44： 进入工业设备 管理风险控制阶段。 6.如权利要求5所述的基于存算一体技术的工业设备预测性维护方法， 其特征在于： 预 测与维护实施预警标准水平值 为工业设备 管理预测与维护进 展程度的百分之九十五。 7.如权利要求3所述的基于存算一体技术的工业设备预测性维护方法， 其特征在于： 步 骤S2中， 将工业设备管理预测与维护实施阶段当中的预测与维护风险控制阶段对应划分为 预测与维护开始风险点、 预测与维护中期风险点、 预测与维护修改风险点和预测与维护完 成风险点。 8.如权利要求7所述的基于存算一体技术的工业设备预测性维护方法， 其特征在于： 预 测与维护开始风险点的风险点预警标准水平值为预测与维护进展程度的百分之四十， 预测 与维护开始 风险点的风险点评估等级值为预测与维护进展程度的百分之二十； 预测与维护 中期风险点和预测与维护修改风险点的风险点预警标准水平值为预测与维护进展程度的 百分之七十， 预测与维护中期风险点和预测与维护修改风险点的风险点评估等级值为预测 与维护进展程度的百分之五十； 预测与维护完成风险点的风险点预警标准水平值为预测与 维护进展程度的百分之八十， 预测与维护完成风险点的风险点评估等级值为预测与维护进 展程度的百分之六十 。 9.基于存算一体技术的工业设备预测性维护系统， 其特征在于， 基于权利要求1中所述 的预测与维护实施管控非正常预警提 示方法实施， 具体包括： 工业设备管理预测与维护划分模块， 用于将工业设备管理预测与维护实施阶段当中的 预测与维护风险控制阶段划分为若干个预测与维护参数评估风险点； 工业设备管理预测与维护风险点监测模块， 用于在预测与维护风险点发生 时获取该预 测与维护风险点的操作进 展参数， 以及该工业设备 管理的预测与维护进 展程度； 工业设备管理预测与维护控制模块， 用于将预测与维护风险点的操作进展参数输入至 预先建立的预测与维护风险预警模型内并获取预测与维护风险预警模型输出的预测与维 护风险预警结果； 所述预测与维护风险预警模型根据预测与维护进展程度生成对应预测与维护风险点 的风险点预警标准水平值， 然后将该预测与维护风险点的操作进展参数与对应的风险点预 警标准水平值作比较， 当操作进展参数大于对应风险点预警标准水平值时， 输出相应的预 测与维护风险评分并发出非正常预警提 示作为预测与维护风险预警结果。 10.如权利要求9所述的基于存算一体技术的工业设备预测性维护系统， 其特征在于： 所述预测与维护风险预警模型根据预测与维护各维度参数和历史预测与维护信息建立； 所 述预测与维护各维度参数包括预测与维护风险点、 预测与维护风险点起止时间、 预测与维 护风险因素、 预测与维护人为工作内容和预测与维护进 展程度； 所述预测与维护风险预警模型根据人工神经网络模型计算对应的风险点预警标准水 平值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115511135 A 3