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专利名称：一种信息化设备集中管理系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410543375.6

专利申请（专利权）人：西藏梵晨文化开云优惠体育网页版入口有限公司
权利人地址：西藏自治区拉萨市柳梧新区香格里拉大街雪域天街1-92号

专利发明（设计）人：何玉成,杨露,金鹏,严秦

专利摘要：本发明公开了一种信息化设备集中管理系统，涉及信息化设备管理技术领域，通过数据成型端用于获取到目标设备在出现异常时的异常数据包，并对异常数据包进行处理得到异变区间和异常警戒值；之后通过数据采集端对目标设备的对应异常数据的参数进行实时监控，并借助分析端结合数据成型端对实时参数进行分析，在实时参数大于等于异常警戒值的X2倍时，产生警戒信号，X2为预设数值，此时每间隔T1时间获取一次对应实时参数，当其连续三次检测到单位时间内的变化值处于异变区间时，将对应的实时参数标记为存变参数；本申请能够对目标设备进行提前量的监控，根据以往的异常数据模型，进行预测性维护，避免后续设备出现问题导致的大修。

主权利要求：
1.一种信息化设备集中管理系统，其特征在于，包括：
数据成型端，用于获取到目标设备在出现异常时的异常数据包，异常数据包包括异常数据、异常上差、异常下差和异常历经时，并根据近三年的异常数据包数据进行初步分析，将异常上差中离散程度最高的数据依次删除，直到其剩余数据的离散程度小于等于设定值，剩余的异常上差的最小值到最大值分别减去标准参数后，再除以根据异常历经时的均值，得到的范围标记为异变区间；
再给异常下差中离散程度最高的数据依次删除，直到其剩余数据的离散程度小于等于设定值，剩余的异常下差最小值标记为异常警戒值；
数据采集端，用于对目标设备的对应异常数据的参数进行实时监控，将其标记为实时参数，并将实时参数传输到分析端；
分析端用于结合数据成型端对实时参数进行分析，在实时参数大于等于异常警戒值的X2倍时，产生警戒信号，X2为预设数值，此时每间隔T1时间获取一次对应实时参数，当其连续三次检测到单位时间内的变化值处于异变区间时，将对应的实时参数标记为存变参数，T1为预设数值；
任意一个目标设备的存变参数与实时参数的个数之比超过X3时，将该目标设备标记为维护设备，X3为预设数值。
2.根据权利要求1所述的一种信息化设备集中管理系统，其特征在于，数据成型端包括数据获取单元，数据获取单元用于获取到每一个目标设备的在出现异常时的异常数据包，异常数据包包括异常数据、异常差、异常历经时；异常数据也就是对应信息化设备出现异常的数据名称；
异常差包括异常上差和异常下差，异常上差指代为在异常状态下异常数据的数值与其对应的标准参数的最大差值，异常下值则指代为在异常状态下异常数据的数值与其对应的标准参数的最小差值；
异常历经时指代为异常数据从标准参数到异常上差所耗费的时间；标准参数也就是对应目标设备对应参数的额定数值；异常历经时、异常差与异常数据为一一对应的关系。
3.根据权利要求1所述的一种信息化设备集中管理系统，其特征在于，数据成型端还包括交互单元、初分析单元；
数据获取单元用于将异常数据包传输到交互单元，交互单元用于将异常数据包传输到初分析单元，初分析单元接收交互单元传输的异常数据包，并对其进行初步分析，初步分析这一过程设定时间进行一次；初步分析具体方式为：首先任意选定一个目标设备，获取到其近三年所有的异常数据包；
任选一异常数据，获取到其所有的异常历经时和异常差，将异常上差标记为Si，i＝
1、...、n，异常下差标记为Xi，i＝1、...、n，异常历经时标记为Ti，i＝1、...、n；此处n为大于等于1的正整数，表示为存在n个异常上差值；
选定异常上差Si，自动计算其平均值，将其标记为P，之后利用公式计算其偏离值Pl，偏离值具体计算公式为：当Pl超过设定值X1时，产生筛选信号，按照|Si?P|从大到小的顺序对Si进行排序，之后按照顺序依次选中Si，每选中一个Si之后，将其删除，删除后重新计算Pl，当其还是超过设定值X1时，继续选中下一个Si，将其删除后重新计算Pl，持续进行直到Pl不超过设定值X1；
将删除的标记为待删上差；
之后对异常下差Xi和异常历经时Ti进行相同处理，将删除后的数据分别标记为删除下差和删除历经时；
当任意的异常数据的异常上差Si、异常下差Xi和异常历经时Ti中存在任意两个数据被删除时，将对应的异常数据删除，剩余的所有的异常数据及其对应的异常上差Si、异常下差Xi、异常历经时Ti构成初处数据包；此处i＝1、...、m，此处m≤n；
对其余的异常数据进行相同处理，得到所有处理后的初处数据；
再对其余的目标设备进行处理，得到所有目标设备的所有初处数据。
4.根据权利要求1所述的一种信息化设备集中管理系统，其特征在于，数据成型端还包括次分析单元和暂态数据库；
初分析单元用于将所有目标设备的初处数据传输到次分析单元，次分析单元用于对所有目标设备的初处数据进行次分析处理，次分析处理具体方式为：任选一目标设备的初处数据，从初处数据中任选一异常数据；
获取到该异常数据对应的异常上差Si中的最小值和最大值，将其标记为标的范围；之后获取到对应初处数据在正常运行时的标准参数；
获取到异常历经时的均值将其标记为历经标时，将异常上差中的最大值减去标准参数后除以历经标时，得到数值标记为潜变上值，将异常上差中的最小值减去对应正值后除以历经标时，得到数值标记为潜变下值；
将潜变下值到潜变上值的范围标记为对应目标设备对应异常数据的异变区间；将异常下差中的最小值标记为对应异常数据的异常警戒值；
之后对目标设备其他的初处数据进行相同处理，得到所有目标设备的所有的异常数据对应的异变区间和异常警戒值；
次分析单元用于将所有目标设备的所有的异常数据对应的异变区间和异常警戒值传输到暂态数据库。
5.根据权利要求4所述的一种信息化设备集中管理系统，其特征在于，暂态数据库在接收到所有目标设备的所有的异常数据对应的异变区间和异常警戒值时，会自动覆盖前述相同的数据，将新的数据进行存储。
6.根据权利要求1所述的一种信息化设备集中管理系统，其特征在于，分析端进行实时分析的具体方式为：任选一实时参数，当实时参数相较于对应的标准参数产生的差值大于等于X2倍的异常警戒值时，产生警戒信号，此处X2为预设数值，且X2≤0.85；
之后每间隔T1时间获取一次对应实时参数，并以时间为横轴实时参数的数值为纵轴构建变化曲线，当任意存在连续三个点的斜率处于异变区间时，自动将该实时参数标记为存变参数；此处T1为预设数值；
对其余的实时参数进行相同处理，得到所有的存变参数；
当对应目标设的存变参数与实时参数之间的比例超过X3时，将该目标设备标记为维护设备。 说明书 : 一种信息化设备集中管理系统技术领域[0001] 本发明属信息化设备技术领域，具体是一种信息化设备集中管理系统。背景技术[0002] 信息化设备是指用于接收、处理和输出数据的设备，它们在现代信息技术中扮演着至关重要的角色；[0003] 公开号为CN103618635A的专利公开了一种信息化设备分层关联管控系统，包括：数据采集层，用于连接需监控的信息化设备，并调用预先集成的多个数据采集工具采集所述信息化设备发出的告警信息；数据汇聚层，用于接收所述数据采集层采集到的告警信息，对告警信息进行预处理工作；展示层，用于生成所述信息化设备的拓扑结构，将预处理后的告警信息按所述拓扑结构进行分类展示。本发明能实现告警信息的分层展现，使得运维人员能够直观了解信息化设备的运行情况。[0004] 但是，针对信息化设备的预测性维护，何时进行，是一个难题，过多或者过少频率的维护都不能起到很好效果，过多提高成本，过少达不到预测性这一效果；因此，我们需要一种能够通过对设备运行数据的全面分析和预测，设备管理系统可以实现预测性维护。这意味着系统能够预测设备可能出现的故障和性能下降，从而提前采取措施，避免生产中断和更高的维修成本。基于此，提供一种方案。发明内容[0005] 本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；[0006] 为此，本发明提出了一种信息化设备集中管理系统，包括：[0007] 数据成型端，用于获取到目标设备在出现异常时的异常数据包，异常数据包包括异常数据、异常上差、异常下差和异常历经时，并根据近三年的异常数据包数据进行初步分析，将异常上差中离散程度最高的数据依次删除，直到其剩余数据的离散程度小于等于设定值，剩余的异常上差的最小值到最大值分别减去标准参数后，再除以根据异常历经时的均值，得到的范围标记为异变区间；[0008] 再给异常下差中离散程度最高的数据依次删除，直到其剩余数据的离散程度小于等于设定值，剩余的异常下差最小值标记为异常警戒值；[0009] 数据采集端，用于对目标设备的对应异常数据的参数进行实时监控，将其标记为实时参数，并将实时参数传输到分析端；[0010] 分析端用于结合数据成型端对实时参数进行分析，在实时参数大于等于异常警戒值的X2倍时，产生警戒信号，X2为预设数值，此时每间隔T1时间获取一次对应实时参数，当其连续三次检测到单位时间内的变化值处于异变区间时，将对应的实时参数标记为存变参数；[0011] 任意一个目标设备的存变参数与实时参数的个数之比超过X3时，将该目标设备标记为维护设备。[0012] 进一步地，数据成型端包括数据获取单元，数据获取单元用于获取到每一个目标设备的在出现异常时的异常数据包，异常数据包包括异常数据、异常差、异常历经时；异常数据也就是对应信息化设备出现异常的数据名称；[0013] 异常差包括异常上差和异常下差，异常上差指代为在异常状态下异常数据的数值与其对应的标准参数的最大差值，异常下值则指代为在异常状态下异常数据的数值与其对应的标准参数的最小差值；[0014] 异常历经时指代为异常数据从标准参数到异常上差所耗费的时间；标准参数也就是对应目标设备对应参数的额定数值；异常历经时、异常差与异常数据为一一对应的关系。[0015] 进一步地，数据成型端还包括交互单元、初分析单元；[0016] 数据获取单元用于将异常数据包传输到交互单元，交互单元用于将异常数据包传输到初分析单元，初分析单元接收交互单元传输的异常数据包，并对其进行初步分析，初步分析这一过程设定时间进行一次；初步分析具体方式为：[0017] 首先任意选定一个目标设备，获取到其近三年所有的异常数据包；[0018] 任选一异常数据，获取到其所有的异常历经时和异常差，将异常上差标记为Si，i＝1、...、n，异常下差标记为Xi，i＝1、...、n，异常历经时标记为Ti，i＝1、...、n；此处n为大于等于1的正整数，表示为存在n个异常上差值；[0019] 选定异常上差Si，自动计算其平均值，将其标记为P，之后利用公式计算其偏离值Pl，偏离值具体计算公式为：[0020][0021] 当Pl超过设定值X1时，产生筛选信号，按照|Si?P|从大到小的顺序对Si进行排序，之后按照顺序依次选中Si，每选中一个Si之后，将其删除，删除后重新计算Pl，当其还是超过设定值X1时，继续选中下一个Si，将其删除后重新计算Pl，持续进行直到Pl不超过设定值X1；[0022] 将删除的标记为待删上差；[0023] 之后对异常下差Xi和异常历经时Ti进行相同处理，将删除后的数据分别标记为删除下差和删除历经时；[0024] 当任意的异常数据的异常上差Si、异常下差Xi和异常历经时Ti中存在任意两个数据被删除时，将对应的异常数据删除，剩余的所有的异常数据及其对应的异常上差Si、异常下差Xi、异常历经时Ti构成初处数据包；此处i＝1、...、m，此处m≤n；[0025] 对其余的异常数据进行相同处理，得到所有处理后的初处数据；[0026] 再对其余的目标设备进行处理，得到所有目标设备的所有初处数据。[0027] 进一步地，数据成型端还包括次分析单元和暂态数据库；[0028] 初分析单元用于将所有目标设备的初处数据传输到次分析单元，次分析单元用于对所有目标设备的初处数据进行次分析处理，次分析处理具体方式为：[0029] 任选一目标设备的初处数据，从初处数据中任选一异常数据；[0030] 获取到该异常数据对应的异常上差Si中的最小值和最大值，将其标记为标的范围；之后获取到对应初处数据在正常运行时的标准参数；[0031] 获取到异常历经时的均值将其标记为历经标时，将异常上差中的最大值减去标准参数后除以历经标时，得到数值标记为潜变上值，将异常上差中的最小值减去对应正值后除以历经标时，得到数值标记为潜变下值；[0032] 将潜变下值到潜变上值的范围标记为对应目标设备对应异常数据的异变区间；将异常下差中的最小值标记为对应异常数据的异常警戒值；[0033] 之后对目标设备其他的初处数据进行相同处理，得到所有目标设备的所有的异常数据对应的异变区间和异常警戒值；[0034] 次分析单元用于将所有目标设备的所有的异常数据对应的异变区间和异常警戒值传输到暂态数据库。[0035] 进一步地，暂态数据库在接收到所有目标设备的所有的异常数据对应的异变区间和异常警戒值时，会自动覆盖前述相同的数据，将新的数据进行存储。[0036] 进一步地，分析端进行实时分析的具体方式为：[0037] 任选一实时参数，当实时参数相较于对应的标准参数产生的差值大于等于X2倍的异常警戒值时，产生警戒信号，此处X2为预设数值，且X2≤0.85；[0038] 之后每间隔T1时间获取一次对应实时参数，并以时间为横轴实时参数的数值为纵轴构建变化曲线，当任意存在连续三个点的斜率处于异变区间时，自动将该实时参数标记为存变参数；此处T1为预设数值；[0039] 对其余的实时参数进行相同处理，得到所有的存变参数；[0040] 当对应目标设的存变参数与实时参数之间的比例超过X3时，将该目标设备标记为维护设备，X3为预设数值。[0041] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：[0042] 本发明通过数据成型端用于获取到目标设备在出现异常时的异常数据包，并对异常数据包进行处理得到异变区间和异常警戒值；之后通过数据采集端对目标设备的对应异常数据的参数进行实时监控，并借助分析端结合数据成型端对实时参数进行分析，在实时参数大于等于异常警戒值的X2倍时，产生警戒信号，X2为预设数值，此时每间隔T1时间获取一次对应实时参数，当其连续三次检测到单位时间内的变化值处于异变区间时，将对应的实时参数标记为存变参数；[0043] 本申请能够对目标设备进行提前量的监控，根据以往的异常数据模型，进行预测性维护，避免后续设备出现问题导致的大修，从而增加维修成本；本发明简单有效，且易于实用。附图说明[0044] 图1为本发明的系统框图；[0045] 图2为本发明数据成型端的系统框图。具体实施方式[0046] 下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。[0047] 请参阅图1，本申请提供了一种信息化设备集中管理系统，包括数据成型端、分析端和数据采集端；[0048] 其中，如图2所示，数据成型端包括数据获取单元、交互单元、初分析单元、次分析单元和暂态数据库；[0049] 数据获取单元用于获取所有目标设备，这里目标设备就是对应的信息化设备，为了便于理解，全文统一称呼为目标设备，信息化设备包含各种联网的智能设备；获取到每一个目标设备的在出现异常时的异常数据包，异常数据包包括异常数据、异常差、异常历经时；异常数据也就是对应信息化设备出现异常的数据名称，一般可以为温度、振动、压力、电流等一些反应或者决定工作性能的关键指标，这些数据通常由传感器收集；异常差包括异常上差和异常下差，异常上差指代为在异常状态下异常数据的数值与其对应的标准参数的最大差值，异常下值则指代为在异常状态下异常数据的数值与其对应的标准参数的最小差值；异常历经时指代为异常数据从标准参数到异常上差所耗费的时间；标准参数也就是对应目标设备对应参数的额定数值；异常历经时、异常差与异常数据为一一对应的关系；[0050] 数据获取单元用于将异常数据包传输到交互单元，交互单元用于将异常数据包传输到初分析单元，初分析单元接收交互单元传输的异常数据包，并对其进行初步分析，初步分析这一过程设定时间进行一次；初步分析具体方式为：[0051] 首先任意选定一个目标设备，获取到其近三年所有的异常数据包；[0052] 任选一异常数据，获取到其所有的异常历经时和异常差，将异常上差标记为Si，i＝1、...、n，异常下差标记为Xi，i＝1、...、n，异常历经时标记为Ti，i＝1、...、n；此处n为大于等于1的正整数，表示为存在n个异常上差值；[0053] 选定异常上差Si，自动计算其平均值，将其标记为P，之后利用公式计算其偏离值Pl，偏离值具体计算公式为：[0054][0055] 当Pl超过设定值X1时，产生筛选信号，按照|Si?P|从大到小的顺序对Si进行排序，之后按照顺序依次选中Si，每选中一个Si之后，将其删除，删除后重新计算Pl，当其还是超过设定值X1时，继续选中下一个Si，将其删除后重新计算Pl，持续进行直到Pl不超过设定值X1；[0056] 将删除的标记为待删上差；[0057] 之后对异常下差Xi和异常历经时Ti进行相同处理，将删除后的数据分别标记为删除下差和删除历经时；[0058] 当任意的异常数据的异常上差Si、异常下差Xi和异常历经时Ti中存在任意两个数据被删除时，将对应的异常数据删除，剩余的所有的异常数据及其对应的异常上差Si、异常下差Xi、异常历经时Ti构成初处数据包；此处i＝1、...、m，此处m≤n；[0059] 对其余的异常数据进行相同处理，得到所有处理后的初处数据；[0060] 再对其余的目标设备进行处理，得到所有目标设备的所有初处数据。[0061] 初分析单元用于将所有目标设备的初处数据传输到次分析单元，次分析单元用于对所有目标设备的初处数据进行次分析处理，次分析处理具体方式为：[0062] 任选一目标设备的初处数据，从初处数据中任选一异常数据；[0063] 获取到该异常数据对应的异常上差Si中的最小值和最大值，将其标记为标的范围；之后获取到对应初处数据在正常运行时的标准参数；[0064] 获取到异常历经时的均值将其标记为历经标时，将异常上差中的最大值减去标准参数后除以历经标时，得到数值标记为潜变上值，将异常上差中的最小值减去对应正值后除以历经标时，得到数值标记为潜变下值；[0065] 将潜变下值到潜变上值的范围标记为对应目标设备对应异常数据的异变区间；将异常下差中的最小值标记为对应异常数据的异常警戒值；[0066] 之后对目标设备其他的初处数据进行相同处理，得到所有目标设备的所有的异常数据对应的异变区间和异常警戒值；[0067] 次分析单元用于将所有目标设备的所有的异常数据对应的异变区间和异常警戒值传输到暂态数据库，暂态数据库在接收到所有目标设备的所有的异常数据对应的异变区间和异常警戒值时，会自动覆盖前述相同的数据，将新的数据进行存储。[0068] 数据采集端用于对所有目标设备的对应异常数据的参数进行实时监控，将其标记为实时参数，并将目标设备的实时参数传输到分析端，进行实时分析，实时分析具体方式为：[0069] 任选一实时参数，当实时参数相较于对应的标准参数产生的差值大于等于X2倍的异常警戒值时，产生警戒信号，此处X2为预设数值，且X2≤0.85；一般情况下其取值为0.7；[0070] 之后每间隔T1时间获取一次对应实时参数，并以时间为横轴实时参数的数值为纵轴构建变化曲线，当任意存在连续三个点的斜率处于异变区间时，自动将该实时参数标记为存变参数；此处T1为预设数值；[0071] 对其余的实时参数进行相同处理，得到所有的存变参数；[0072] 当对应目标设的存变参数与实时参数之间的比例超过X3时，将该目标设备标记为维护设备，X3为预设数值，一般取值为0.35；[0073] 分析端用于将维护设备提供给管理人员进行维护。[0074] 上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式；公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。[0075] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

专利地区：西藏

专利申请日期：2024-05-05

专利公开日期：2024-09-10

专利公告号：CN118331144B