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一种智能车间设备运维管理系统的制作方法

2025-09-17 11:40:07 411次浏览

技术特征:

1.一种智能车间设备运维管理系统,包括数据传输模块、数据处理模块、膜过滤设备故障预测模块以及实时预警模块,其特征在于:

2.一种智能车间设备运维管理方法,其特征在于,使用了权利要求1所述的一种智能车间设备运维管理系统,包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的一种智能车间设备运维管理方法,其特征在于,光纤接入设备部署在膜过滤设备附近,并连接至传感器的数据采集终端;

4.根据权利要求3所述的一种智能车间设备运维管理方法,其特征在于,边缘计算设备部署在膜过滤设备附近,边缘计算设备通过双千兆网络连接传感器和数据采集终端;

5.根据权利要求4所述的一种智能车间设备运维管理方法,其特征在于,边缘计算节点上的初步分析包括:

6.根据权利要求5所述的一种智能车间设备运维管理方法,其特征在于,模型输入包括步骤2中的结构化数据包;

7.根据权利要求6所述的一种智能车间设备运维管理方法,其特征在于,通过流量和压差数据的变化趋势进行污堵预测的方式为:

8.根据权利要求7所述的一种智能车间设备运维管理方法,其特征在于,lstm模型预测步骤包括:yc=mp(xt),此处mp表示模型预测过程,yc表示预测的污堵概率;

9.根据权利要求8所述的一种智能车间设备运维管理方法,其特征在于,lstm模型结构包括:

10.根据权利要求9所述的一种智能车间设备运维管理方法,其特征在于,预测压差变化方式与膜过滤设备的污堵情况一致,同样采用预训练的lstm模型进行预测:


技术总结
本发明公开了一种智能车间设备运维管理系统,涉及车间设备运维管理技术领域,本发明通过采用流量传感器、高频压差传感器和化学成分传感器,结合双千兆网络和唯一的IPv6地址,实现实时、高频的数据采集和快速传输,大幅提升数据的时效性和准确性;在设备附近部署边缘计算节点,实现本地化数据处理和初步分析;采用长短期记忆网络LSTM模型,通过时序数据分析和故障预测,实现对污堵、压差变化和化学侵蚀的精准预测;同时设定预警阈值,在故障发生前预警,能够及时通知运维人员进行维护,提升了预警的及时性和有效性;通过双千兆网络的结合,实现高带宽、低延迟、可靠的数据传输,保障数据传输和处理的稳定性。

技术研发人员:瞿亚明,苏胜晖,王军峻
受保护的技术使用者:开能健康科技集团股份有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/28
文档序号 : 【 40164550 】

技术研发人员:瞿亚明,苏胜晖,王军峻
技术所有人:开能健康科技集团股份有限公司

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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瞿亚明苏胜晖王军峻开能健康科技集团股份有限公司
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