本發(fā)明涉及裝備監(jiān)測，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的裝備運行維護監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術：

1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)和日常生活中，裝備作為重要的基礎設施和生產(chǎn)工具，其運行狀態(tài)直接關系到生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量以及人們的生命財產(chǎn)安全。然而，隨著裝備復雜性的增加和使用環(huán)境的多樣化，裝備運行維護監(jiān)測面臨著諸多挑戰(zhàn)，如傳統(tǒng)的裝備運行維護監(jiān)測方式往往采用定期巡檢和手動記錄的方式，這種方式不僅效率低下，而且容易遺漏關鍵信息。同時，對于所有運行參數(shù)都進行高頻采集和資源分配，不僅浪費了大量的資源，還可能因為數(shù)據(jù)量過大而導致數(shù)據(jù)處理和分析的困難。其次，在裝備運行維護監(jiān)測過程中，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往包含了裝備的運行狀態(tài)、故障歷史等敏感信息。這些數(shù)據(jù)一旦泄露或被篡改，將對生產(chǎn)安全和隱私保護構成嚴重威脅。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)加密方式往往采用統(tǒng)一的加密策略，難以滿足不同等級數(shù)據(jù)的安全需求。因此，如何實施階梯式數(shù)據(jù)加密策略，在確保數(shù)據(jù)安全性的同時，又能夠節(jié)約資源，成為了一個重要的技術問題，在實際應用中，過度維護會浪費大量的資源，增加維護成本；而維護不足則可能導致裝備故障頻發(fā)，影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。因此，如何根據(jù)裝備運行參數(shù)的監(jiān)測結果，精準預測維護需求，避免過度維護和維護不足的風險，成為了一個重要的研究方向。

2、因此，有必要提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的裝備運行維護監(jiān)測系統(tǒng)解決上述技術問題。

技術實現(xiàn)思路

1、為解決上述技術問題，本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的裝備運行維護監(jiān)測系統(tǒng)用于解決裝備運行維護監(jiān)測面臨著資源利用效率、數(shù)據(jù)安全性與完整性、過度維護與維護不足的風險的問題。

2、本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的裝備運行維護監(jiān)測系統(tǒng)，所述監(jiān)測系統(tǒng)包括：

3、歷史數(shù)據(jù)獲取模塊，用于利用物聯(lián)網(wǎng)技術，獲取裝備的歷史參數(shù)數(shù)據(jù)和對應的裝備維護數(shù)據(jù)，并對其進行預處理，整理獲得歷史數(shù)據(jù)集；

4、模型構建模塊，用于基于歷史數(shù)據(jù)集，運用數(shù)據(jù)分析方法獲取裝備的運行參數(shù)變化與裝備維護之間的關聯(lián)規(guī)律，并以此構建監(jiān)測預警模型；

5、權重劃分模塊，用于根據(jù)裝備的運行參數(shù)變化與裝備維護之間的關聯(lián)規(guī)律的結果，定期依據(jù)故障對安全性的影響程度，對裝備的運行參數(shù)的權重等級進行動態(tài)地劃分，獲得高級和低級權重等級的運行參數(shù)；

6、數(shù)據(jù)分析模塊，用于將高級權重等級的運行參數(shù)標識為安全核心參數(shù)，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)集通過數(shù)據(jù)分析方法獲取安全核心參數(shù)與其它運行參數(shù)的關聯(lián)度；

7、等級劃分模塊，用于基于安全核心參數(shù)與其它運行參數(shù)的關聯(lián)度，以各安全核心參數(shù)為中心，并通過預設的關聯(lián)度閾值區(qū)段，對各安全核心參數(shù)關聯(lián)的其它運行參數(shù)進行階梯式等級劃分，獲得各安全核心參數(shù)對應關聯(lián)的其它運行參數(shù)的階梯等級；

8、采集定義模塊，用于基于各安全核心參數(shù)對應關聯(lián)的其它運行參數(shù)的階梯等級，設置自適應采集處理機制；

9、處理與加密模塊，用于基于設置自適應采集處理機制，實時獲取裝備的運行參數(shù)輸入監(jiān)測預警模型輸出預測結果，同時通過區(qū)塊鏈技術記錄加密運行參數(shù)數(shù)據(jù)，實施階梯式數(shù)據(jù)加密。

10、優(yōu)選的，所述利用物聯(lián)網(wǎng)技術，獲取裝備的歷史參數(shù)數(shù)據(jù)和對應的裝備維護數(shù)據(jù)，并對其進行預處理，整理獲得歷史數(shù)據(jù)集的具體步驟為：

11、利用物聯(lián)網(wǎng)技術，獲取裝備的歷史參數(shù)數(shù)據(jù)和對應的裝備維護數(shù)據(jù)，其中，歷史參數(shù)數(shù)據(jù)包括但不限于溫度、壓力、振動、轉(zhuǎn)速運行參數(shù)，對應的裝備維護數(shù)據(jù)包括維護記錄和故障歷史；

12、對獲取裝備的歷史參數(shù)數(shù)據(jù)和對應的裝備維護數(shù)據(jù)進行預處理操作，具體包括清洗、填補處理操作，并將預處理后的數(shù)據(jù)按照時間順序，整理為結構化的歷史數(shù)據(jù)集。

13、優(yōu)選的，所述基于歷史數(shù)據(jù)集，運用數(shù)據(jù)分析方法獲取裝備的運行參數(shù)變化與裝備維護之間的關聯(lián)規(guī)律，并以此構建監(jiān)測預警模型的具體步驟為：

14、通過數(shù)據(jù)分析方法中的相關分析或聚類分析對歷史數(shù)據(jù)集中的運行參數(shù)變化與維護數(shù)據(jù)之間的對應關系進行識別，獲取裝備的運行參數(shù)變化與裝備維護之間的關聯(lián)規(guī)律；

15、將裝備的運行參數(shù)變化與裝備維護之間的關聯(lián)規(guī)律作為訓練集，選取神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，獲得監(jiān)測預警模型。

16、優(yōu)選的，所述根據(jù)裝備的運行參數(shù)變化與裝備維護之間的關聯(lián)規(guī)律的結果，定期依據(jù)故障對安全性的影響程度，對裝備的運行參數(shù)的權重等級進行動態(tài)地劃分，獲得高級和低級權重等級的運行參數(shù)的具體步驟為：

17、定期對歷史數(shù)據(jù)集中每種故障進行影響程度評估，獲得故障影響程度的評估結果；

18、根據(jù)故障影響程度的評估結果，設定高級和低級兩個權重等級的標準；

19、根據(jù)設定的高級和低級兩個權重等級的標準，并依據(jù)裝備的運行參數(shù)變化與裝備維護之間的關聯(lián)規(guī)律，對裝備的運行參數(shù)進行權重等級劃分，獲得高級和低級權重等級的運行參數(shù)。

20、優(yōu)選的，所述將高級權重等級的運行參數(shù)標識為安全核心參數(shù)，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)集通過數(shù)據(jù)分析方法獲取安全核心參數(shù)與其它運行參數(shù)的關聯(lián)度的具體步驟為：

21、從高級權重等級的運行參數(shù)中，選定一組作為安全核心參數(shù)；

22、從歷史數(shù)據(jù)集中，提取與安全核心參數(shù)相關的參數(shù)記錄數(shù)據(jù)，并對參數(shù)記錄數(shù)據(jù)進行預處理，再通過數(shù)據(jù)分析方法計算安全核心參數(shù)與其它運行參數(shù)之間的關聯(lián)度。

23、優(yōu)選的，所述基于安全核心參數(shù)與其它運行參數(shù)的關聯(lián)度，以各安全核心參數(shù)為中心，并通過預設的關聯(lián)度閾值區(qū)段，對各安全核心參數(shù)關聯(lián)的其它運行參數(shù)進行階梯式等級劃分，獲得各安全核心參數(shù)對應關聯(lián)的其它運行參數(shù)的階梯等級，其具體步驟為：

24、基于安全核心參數(shù)與其它運行參數(shù)之間的關聯(lián)度，設定多個關聯(lián)度閾值區(qū)段；

25、基于設定的多個關聯(lián)度閾值區(qū)段，初步將安全核心參數(shù)與其他運行參數(shù)的關聯(lián)度劃分為不同的階梯等級；

26、根據(jù)初步劃分的階梯等級結果，結合裝備的監(jiān)測需求，確定安全核心參數(shù)與其他運行參數(shù)的關聯(lián)度劃分的階梯等級。

27、優(yōu)選的，所述設置自適應采集處理機制，具體包括安全核心參數(shù)的采集頻率高、數(shù)據(jù)處理分配資源多、而各安全核心參數(shù)對應關聯(lián)的其它運行參數(shù)，則按照對應的階梯等級，其采集頻率和數(shù)據(jù)處理分配資源進行降級安排。

28、優(yōu)選的，所述基于設置自適應采集處理機制，實時獲取裝備的運行參數(shù)輸入監(jiān)測預警模型輸出預測結果，同時通過區(qū)塊鏈技術記錄加密運行參數(shù)數(shù)據(jù)，實施階梯式數(shù)據(jù)加密的具體步驟為：

29、根據(jù)自適應采集處理機制，實時獲取裝備的各種運行參數(shù)并進行預處理，獲得實時運行參數(shù)數(shù)據(jù)；

30、將實時運行參數(shù)數(shù)據(jù)輸入監(jiān)測預警模型，通過監(jiān)測預警模型分析計算輸出預測結果；

31、基于各安全核心參數(shù)對應關聯(lián)的其它運行參數(shù)的階梯等級，通過區(qū)塊鏈技術分別設定對應的加密策略，具體包括加密的密鑰長度隨著階梯等級的降級進行減少；

32、通過加密策略對各運行參數(shù)數(shù)據(jù)進行對應加密。

33、與相關技術相比較，本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的裝備運行維護監(jiān)測系統(tǒng)具有如下有益效果：

34、本發(fā)明通過動態(tài)劃分裝備運行參數(shù)的權重等級，并設置自適應采集處理機制，能夠確保關鍵參數(shù)得到高頻采集和充足的資源分配，以各安全核心參數(shù)為中心劃分其它運行參數(shù)按階梯等級降低采集頻率和資源分配，有效提高了資源利用效率，同時又保證了運行參數(shù)的穩(wěn)定監(jiān)測，減少了因過度維護或維護不足而造成的損失；其次，通過區(qū)塊鏈技術記錄加密運行參數(shù)數(shù)據(jù)，并實施階梯式數(shù)據(jù)加密策略，在節(jié)約資源的同時又確保了數(shù)據(jù)的安全性和完整性，有效防止了數(shù)據(jù)泄露。