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一种基于大数据的设备管理系统及方法
摘要文本
本发明公开了一种基于大数据的设备管理系统及方法,属于大数据技术领域。本发明通过架设监控设备对工厂设备的运行状态数据进行采集,通过数据库对设备的历史运行数据和设备对应的实质数据进行预处理;结合设备实时运行状态数据和历史数据,构建切片二叉树对数据进行预处理,并构建实质数据因果曲线,分析曲线差异情况和实质数据波动值,并判断区域内设备是否存在异常运行设备;对设备进行局部子区域划分并进行标记,构建异常特征方阵图结合设备的异常运行数据对当前设备的存在的故障隐患类型进行分析,并对故障存在的子区域分布概率分析;将存在异常运行状况的设备编号、对应的故障隐患类型和具体故障发生区域通过反馈报告提示管理人员。
申请人信息
- 申请人:长春电子科技学院
- 申请人地址:130000 吉林省长春市高新区博才路399号
- 发明人: 长春电子科技学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于大数据的设备管理系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410217928.9 |
| 申请日 | 2024/2/28 |
| 公告号 | CN117787926A |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G06Q10/10 |
| 权利人 | 长春电子科技学院 |
| 发明人 | 张秋燕; 刘香溪; 李平阳 |
| 地址 | 吉林省长春市高新区博才路399号 |
专利主权项内容
1.一种基于大数据的设备管理方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:S100、通过架设在工厂设备运行区域的监控设备对设备的运行状态数据进行采集,通过数据库对设备的历史运行数据和设备对应的实质数据进行提取和预处理;S200、结合设备实时运行状态数据和历史数据,通过构建切片二叉树对数据进行预处理,根据处理后的数据构建实质数据因果曲线,通过分析曲线差异情况和实质数据波动值,对区域内各设备进行异常分析,根据分析结果判断区域内设备是否存在异常运行设备;S300、根据设备的组成结构对设备进行局部子区域划分并进行标记,通过构建异常设备的异常特征方阵图结合设备的异常运行数据对当前设备的存在的故障隐患类型进行分析,并对故障存在的子区域分布概率分析;S400、将存在异常运行状况的设备编号、对应的故障隐患类型分析结果和具体故障发生区域通过反馈报告提示管理人员。