一种纺织机械设备故障预防处理方法与流程

本发明属于纺织机械技术领域，涉及纺织机械设备的故障预防处理，尤其涉及一种纺织机械设备故障预防处理方法。

背景技术：

目前纺织机械设备在产品交付后，车间、厂区设备均独立运行，设备运行过程中，不能及时了解设备运行状态，只能在设备发生故障停机后，现场保全人员进行处理。纺织厂人员流动性大，技术水平差距较大，经常出现现场故障无法解决，需要设备厂家派售后服务人员现场解决，既耽误纺织企业生产，又浪费了设备厂商的人力物力。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种纺织机械设备故障预防处理方法，目的是减少设备故障次数，减少设备故障修复时间，提高企业设备运行效率，减少设备厂商的售后服务人力物力成本。

本发明的技术方案为：

一种纺织机械设备故障预防处理方法，包括以下步骤，

第一步，在客户端建立数据采集平台，采集纺织机械的运行数据；

第二步，将采集到的数据上传至客户服务器，通过互联网上传至服务器集群的运维平台；

第三步，通过运维平台，监控纺织设备的运行维护；

其中，第三步的运行维护方法包括1)设备正常运行时，实时采集数据，横向、纵向数据比对分析，主动预警；2)故障发生时，第一时间发送故障提醒消息，自动匹配故障解决方案，产品资料随时查阅；3)疑难故障时，远程调试、升级程序，专家视频连线，就近服务人员调派；4)故障解决后形成故障库、经验库，故障统计分析。

与现有技术相比，本技术方案通过工业物联网采集众多纺织机械设备及传感器数据，再通过互联网连接到大数据云平台，及时了解设备运行状态数据，提前提前预知设备隐患，提前预防，如果发生故障，首先根据故障标识自动匹配解决方案，简单故障系统自动匹配解决方案，疑难故障远程专家解决，远程会诊，视频，程序监控；故障解决后，固化到知识库，作为经验知识为以后的故障处理提供相应方案。

基于上述方案，本发明还做出了如下改进：

进一步地，所述主动预警包括变频检测预警、耗电检测预警、传感器检测预警、技术指标预警、质量预警、机械异常预警。

进一步地，所述故障统计分析包括故障率、故障时间、停机时间、修复时间、故障发生率、修复时间与平均修复时间的对比分析，分析后形成故障总报表。

进一步地，所述采集纺织机械的运行数据通过纺织机械内置上位机、工控机、控制器、变频器、速度测试仪、传感器和电表实现数据的采集。

本技术方案的有益效果是通过大数据云平台随时随地掌握纺织设备运行数据，提前提前预知设备隐患，提前预防，发生故障迅速解决，提供改善方案，提升纺织企业运行效率、减少故障造成的棉条纱线断头接头率，提升产品质量。减少设备厂商售后服务人力物力成本。

附图说明

图1是本发明故障处理流程图。

具体实施方式

如图1所示，一种纺织机械设备故障预防处理方法，其特征在于：包括以下步骤，

第一步，在客户端建立数据采集平台，采集纺织机械的运行数据；

第二步，将采集到的数据上传至客户服务器，通过互联网上传至服务器集群的运维平台；

第三步，通过运维平台，监控纺织设备的运行维护；

其中，第三步的运行维护方法包括1)设备正常运行时，实时采集数据，横向、纵向数据比对分析，主动预警；2)故障发生时，第一时间发送故障提醒消息，自动匹配故障解决方案，产品资料随时查阅；3)疑难故障时，远程调试、升级程序，专家视频连线，就近服务人员调派；4)故障解决后形成故障库、经验库，故障统计分析。

所述主动预警包括变频检测预警、耗电检测预警、传感器检测预警、技术指标预警、质量预警、机械异常预警。所述故障统计分析包括故障率、故障时间、停机时间、修复时间、故障发生率、修复时间与平均修复时间的对比分析，分析后形成故障总报表。所述采集纺织机械的运行数据通过纺织机械内置上位机、工控机、控制器、变频器、速度测试仪、传感器和电表实现数据的采集。

主动式预警，基于大数据模型，进行数据横向(同批机台)、纵向(长时间片段)对比分析，提早发现异常和问题；以梳棉机锡林电流监测为例：同一品种，相同工艺情况下，锡林电流与本机台长时间监测的大数据数值比对；或同一生产线上，多几台数据之间的比对；从而预测锡林的运行情况：锡林墙板塞花情况、轴承磨损程度、皮带松紧变化等。预警及时发送到相关人员电脑及手机微信等，及时采取纠偏措施，可以及时预防设备故障。

技术特征：

技术总结
本发明涉及一种纺织机械设备故障预防处理方法，通过工业物联网采集众多纺织机械设备及传感器数据，再通过互联网连接到大数据云平台，及时了解设备运行状态数据，提前提前预知设备隐患，提前预防，如果发生故障，首先根据故障标识自动匹配解决方案，简单故障系统自动匹配解决方案，疑难故障远程专家解决，远程会诊，视频，程序监控；故障解决后，固化到知识库，作为经验知识为以后的故障处理提供相应方案。本发明的有益效果是减少设备故障次数，减少设备故障修复时间，提高企业设备运行效率，减少设备厂商的售后服务人力物力成本。

技术研发人员：邵明东;王丽霞;李玉秀;贾坤;高琪
受保护的技术使用者：青岛宏大纺织机械有限责任公司
技术研发日：2018.11.05
技术公布日：2019.01.18