一种基于大数据的机械故障检测系统及方法与流程

1.本发明属于计算机领域，尤其涉及一种基于大数据的机械故障检测系统及方法。


背景技术：

2.大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
3.在当前的工业设备当中，随着其自动化程度的升高，使用便捷性也逐步提高了，并且，自动进行故障检测也逐渐被应用在工业设备当中，利用自动故障检测，能够在系统运行过程中，进行自检，从而在检测到故障时发出警报，避免造成进一步的损失。
4.现有的系统中，虽然能够进行自检，但是其自检程度比较低，只能够在特定数据出现问题的时候进行警报，但是同一特定数据出现问题的可能性有很多，因此检修人员仍需进行问题排查，没有维修过的经验，这一过程将会浪费很多时间。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据的机械故障检测方法，旨在解决现有自检系统中只能够在特定数据出现问题的时候进行警报，无法给出对应的解决方案，因此本技术通过对大数据进行分析，给出对应的解决方案，大大提高了维修效率。
6.本发明实施例是这样实现的，一种基于大数据的机械故障检测方法，所述方法包括：
7.获取待检测参数数据，所述待检测参数数据至少包括主要待检参数；
8.根据待检测参数数据查询故障源定位数据库，确定故障源信息；
9.根据故障源信息获取故障解决方案数据，所述故障解决方案数据至少包括云数据和本地数据；
10.根据故障源信息对故障解决方案数据进行相关性评估，按照相关性评估结果对故障解决方案数据进行排序，得到检测结果。
11.优选的，所述根据待检测参数数据查询故障源定位数据库，确定故障源信息的步骤，具体包括：
12.对待检测参数数据进行解析，得到至少一项待检测参数；
13.根据待检测参数生成待检测参数向量；
14.根据待检测参数向量查询故障源定位数据库，得到故障源信息。
15.优选的，所述根据故障源信息获取故障解决方案数据的步骤，具体包括：
16.根据故障源信息从云数据库获取云数据；
17.根据故障源信息从本地数据库筛选本地数据。
18.优选的，所述根据故障源信息对故障解决方案数据进行相关性评估，按照相关性评估结果对故障解决方案数据进行排序，得到检测结果的步骤，具体包括：
19.对故障解决方案数据进行连续编号；
20.按照编号顺序将故障源信息与故障解决方案数据比较，得到比较结果；
21.根据比较结果进行相关性评估，得到检测结果。
22.优选的，所述待检测参数数据还包括次要待检参数，在主要待检参数处理完成后，将次要待检参数视为主要待检参数进行处理。
23.优选的，在所述得到检测结果的步骤之后，将解决问题采用的方案作为本地数据上传。
24.优选的，所述按照相关性评估结果对故障解决方案数据进行排序的步骤之后，将相关性小于预设值的故障解决方案数据舍弃。
25.本发明的另一目的在于提供一种基于大数据的机械故障检测系统，所述系统包括：
26.数据获取模块，用于获取待检测参数数据，所述待检测参数数据至少包括主要待检参数；
27.故障源确定模块，用于根据待检测参数数据查询故障源定位数据库，确定故障源信息；
28.解决方案获取模块，用于根据故障源信息获取故障解决方案数据，所述故障解决方案数据至少包括云数据和本地数据；
29.检测结果生成模块，用于根据故障源信息对故障解决方案数据进行相关性评估，按照相关性评估结果对故障解决方案数据进行排序，得到检测结果。
30.优选的，所述故障源确定模块包括：
31.参数解析单元，用于对待检测参数数据进行解析，得到至少一项待检测参数；
32.向量生成单元，用于根据待检测参数生成待检测参数向量；
33.定位单元，用于根据待检测参数向量查询故障源定位数据库，得到故障源信息。
34.优选的，所述解决方案获取模块包括：
35.云数据获取单元，用于根据故障源信息从云数据库获取云数据；
36.本地数据筛选单元，用于根据故障源信息从本地数据库筛选本地数据。
37.本发明实施例提供的基于大数据的机械故障检测方法，通过先对需要进行检测的参数进行分析，从而初步确定是否存在故障，以及发生故障的位置，进而根据故障的具体类型从线上和本地同时获取解决方案，以利用解决方案组成的大数据库生成对应的解决方案，最终将含有解决方案的检测结果反馈给相关人员，缩短了检修时间，降低了故障造成的损失。
附图说明
38.图1为本发明实施例提供的一种基于大数据的机械故障检测方法的流程图；
39.图2为本发明实施例提供的根据待检测参数数据查询故障源定位数据库，确定故障源信息的步骤的流程图；
40.图3为本发明实施例提供的根据故障源信息获取故障解决方案数据的步骤的流程图；
41.图4为本发明实施例提供的根据故障源信息对故障解决方案数据进行相关性评估
并对故障解决方案数据进行排序以得到检测结果的步骤的流程图；
42.图5为本发明实施例提供的一种基于大数据的机械故障检测系统的架构图；
43.图6为本发明实施例提供的故障源确定模块的架构图；
44.图7为本发明实施例提供的解决方案获取模块的架构图。
具体实施方式
45.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
46.可以理解，本技术所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本技术的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
47.在当前的工业设备当中，随着其自动化程度的升高，使用便捷性也逐步提高了，并且，自动进行故障检测也逐渐被应用在工业设备当中，利用自动故障检测，能够在系统运行过程中，进行自检，从而在检测到故障时发出警报，避免造成进一步的损失。现有的系统中，虽然能够进行自检，但是其自检程度比较低，只能够在特定数据出现问题的时候进行警报，但是同一特定数据出现问题的可能性有很多，因此检修人员仍需进行问题排查，没有维修过的经验，这一过程将会浪费很多时间。
48.在本发明中，通过先对需要进行检测的参数进行分析，从而初步确定是否存在故障，以及发生故障的位置，进而根据故障的具体类型从线上和本地同时获取解决方案，以利用解决方案组成的大数据库生成对应的解决方案，最终将含有解决方案的检测结果反馈给相关人员，缩短了检修时间，降低了故障造成的损失。
49.如图1所示，为本发明实施例提供的一种基于大数据的机械故障检测方法的流程图，所述方法包括：
50.s100，获取待检测参数数据，所述待检测参数数据至少包括主要待检参数。
51.在步骤中，获取待检测参数数据，对于检测系统而言，其最终处理的是电信号或者是其他电数据，因此需要通过外部手段对设备进行数据采集，例如利用摄像装置对设备的关键部位进行图像采集，采用红外摄像头对线材进行拍摄，故障点与非故障点的温度不同，因此能够利用上述信息进行甄别，另外，可以采用温度传感器、湿度传感器、光线传感器等附加装置，对需要检测设备进行数据采集，最终将采集到的信息汇总起来，即为待检测参数数据，所述待检测参数数据至少包括主要待检参数，主要待检参数指的是直接对设备造成影响的参数，例如电机的启停，加热的温度等，一旦上述参数出现问题，那就利用设备制备的产品就会存在缺陷，最终将会造成较大的损失，当然，所述待检测参数数据还包括次要待检参数，在主要待检参数处理完成后，将次要待检参数视为主要待检参数进行处理，次要待检参数即为可能存在影响，但是目前不处理设备仍能够正常运转，因此其处理顺序靠后，在将主要待检参数处理完成之后，再对其进行处理。
52.s200，根据待检测参数数据查询故障源定位数据库，确定故障源信息。
53.在本步骤中，根据待检测参数数据查询故障源定位数据库，对于每一个设备而言，
大多是批量生产的，特别是对于长期使用的设备，其每次进行检修，都能够产生对应的维修记录，维修记录中就记载了故障的类型以及位置，那么根据待检测参数数据就能够知道哪些参数出现了异常，例如在某个设备中，需要进行多点温度控制，其中存在两个点的温度超过了预设值，那么此两点的温度值即为待检测参数，根据待检测参数的数值以及其存在的大致部位，对故障源定位数据库进行查询，从而确定此次故障的类型，以及原因。
54.s300，根据故障源信息获取故障解决方案数据，所述故障解决方案数据至少包括云数据和本地数据。
55.在本步骤中，根据故障源信息获取故障解决方案数据，对于设备而言，其可能会被分配至不同的地方，因此，在各自的使用区域内，可能会出现同样的问题，特别是对于同一批次的产品，如果出现故障，其故障类型很可能是相同的，因此在每一次进行人工检修之后，将针对该次故障情况采取的实际有效的解决方案上传至系统中，从而能够在需要查询解决方案的时候，同时从线上和本地去获取，对于本地数据而言，可以是用户字形上传至本地的维修案例，以便于为后续的检修作参考。
56.s400，根据故障源信息对故障解决方案数据进行相关性评估，按照相关性评估结果对故障解决方案数据进行排序，得到检测结果。
57.在本步骤中，根据故障源信息对故障解决方案数据进行相关性评估，对于同一个参数出现问题时，可能会是多个原因引起的，此时就需要进行评估，以判断何种故障解决方案更加接近，更加具有参考价值，例如对于某一位置的温度异常升高，可能存在三种原因导致，因此至少有三种故障解决方案待选择，此时，根据故障解决方案和故障源信息的匹配情况进行分析，对故障解决方案数据进行排序，得到检测结果，那么检测结果中就包含了最具参考价值的故障解决方案。
58.如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，所述根据待检测参数数据查询故障源定位数据库，确定故障源信息的步骤，具体包括：
59.s201，对待检测参数数据进行解析，得到至少一项待检测参数。
60.在本步骤中，首先对待检测数据进行解析，这是由于对于同一次收集的待检测参数数据来说，其中可能包括多个待检测参数，因此需要将其进行单独划分，得到多组待检测参数。
61.s202，根据待检测参数生成待检测参数向量。
62.在本步骤中，根据待检测参数生成待检测参数向量，为了方便进行检索，将每一个待检测参数作为一个元素，从而生成一个待检测参数向量，待检测参数向量中包含所有的元素。
63.s203，根据待检测参数向量查询故障源定位数据库，得到故障源信息。
64.在本步骤中，根据待检测参数向量查询故障源定位数据库，将待检测参数向量中的每一个元素作为一个检索项，从而利用检索项在故障源定位数据库中寻找对应的匹配项，以得到故障源信息。
65.如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，所述根据故障源信息获取故障解决方案数据的步骤，具体包括：
66.s301，根据故障源信息从云数据库获取云数据。
67.在本步骤中，根据故障源信息从云数据库获取云数据，对于每一个用户而言，其在
使用设备的过程中，都会对设备进行检修，在每次完成检修之后，都将本次遇到的故障情况进行详细记录，并将最终的解决方案也记录下来，然后将上述信息都上传至云端，当然，在进行检测的过程中，也可以直接在网络上爬取相关云数据，即与本设备使用相同结构，相同配件的设备的故障解决方案。
68.s302，根据故障源信息从本地数据库筛选本地数据。
69.在本步骤中，根据故障源信息从本地数据库筛选本地数据，所谓本地数据库，是指设置在本地的数据库，其没有被上传至网络中，只能够在存储设备上直接进行读取，这主要是用于具有保密要求的设备，可以保证技术不会外泄，因此在维护人员维修之后，将数据存储于本地数据库，在实际使用时，就从本地数据库中将与本次检测相关的本地数据调取出来。
70.如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，所述根据故障源信息对故障解决方案数据进行相关性评估，按照相关性评估结果对故障解决方案数据进行排序，得到检测结果的步骤，具体包括：
71.s401，对故障解决方案数据进行连续编号。
72.在本步骤中，先对故障解决方案数据进行连续编号，故障解决方案数据中包含多个故障解决方案，因此为了方便对其进行分析，首先对其进行连续编号，以确定分析的顺序。
73.s402，按照编号顺序将故障源信息与故障解决方案数据比较，得到比较结果。
74.在本步骤中，按照编号顺序逐个读取故障源信息，将故障源信息与故障解决方案数据进行比较，在此过程中，即将两者包含的内容进行匹配，从而确定两者之间相同的内容，例如，在故障源信息中包含三项数据，而在故障解决方案数据中的故障解决方案包含十项数据，十项数据中有两项与故障源信息中的数据重合，那么将重合的两组数据记录在比较结果当中。
75.s403，根据比较结果进行相关性评估，得到检测结果。
76.在本步骤中，根据比较结果中重合数据的数量进行相关性评估，例如当故障源信息中包含十项数据，最终重合的数据为5组，那么相关性即为0.5，并将相关性最高的故障解决方案记录到检测结果当中。所述按照相关性评估结果对故障解决方案数据进行排序的步骤之后，将相关性小于预设值的故障解决方案数据舍弃。在完成检测之后，并确定方案有效的时候，将解决问题采用的方案作为本地数据上传。
77.如图5所示，为本发明提供的一种基于大数据的机械故障检测系统，其特征在于，所述系统包括：
78.数据获取模块100，用于获取待检测参数数据，所述待检测参数数据至少包括主要待检参数。
79.在本系统中，数据获取模块100获取待检测参数数据，最终处理的是电信号或者是其他电数据，因此需要通过外部手段对设备进行数据采集，对需要检测设备进行数据采集，最终将采集到的信息汇总起来，即为待检测参数数据，所述待检测参数数据至少包括主要待检参数，主要待检参数指的是直接对设备造成影响的参数，所述待检测参数数据还包括次要待检参数，在主要待检参数处理完成后，将次要待检参数视为主要待检参数进行处理，次要待检参数即为可能存在影响，但是目前不处理设备仍能够正常运转，因此其处理顺序
靠后，在将主要待检参数处理完成之后，再对其进行处理。
80.故障源确定模块200，用于根据待检测参数数据查询故障源定位数据库，确定故障源信息。
81.在本系统中，故障源确定模块200根据待检测参数数据查询故障源定位数据库，对于每一个设备而言，大多是批量生产的，特别是对于长期使用的设备，其每次进行检修，都能够产生对应的维修记录，维修记录中就记载了故障的类型以及位置，那么根据待检测参数数据就能够知道哪些参数出现了异常。
82.解决方案获取模块300，用于根据故障源信息获取故障解决方案数据，所述故障解决方案数据至少包括云数据和本地数据。
83.在本系统中，解决方案获取模块300根据故障源信息获取故障解决方案数据，对于设备而言，其可能会被分配至不同的地方，因此，在各自的使用区域内，可能会出现同样的问题，特别是对于同一批次的产品，如果出现故障，其故障类型很可能是相同的，因此在每一次进行人工检修之后，将针对该次故障情况采取的实际有效的解决方案上传至系统中，从而能够在需要查询解决方案的时候，同时从线上和本地去获取，对于本地数据而言，可以是用户字形上传至本地的维修案例，以便于为后续的检修作参考。
84.检测结果生成模块400，用于根据故障源信息对故障解决方案数据进行相关性评估，按照相关性评估结果对故障解决方案数据进行排序，得到检测结果。
85.在本系统中，检测结果生成模块400根据故障源信息对故障解决方案数据进行相关性评估，对于同一个参数出现问题时，可能会是多个原因引起的，此时就需要进行评估，以判断何种故障解决方案更加接近，更加具有参考价值，，根据故障解决方案和故障源信息的匹配情况进行分析，对故障解决方案数据进行排序，得到检测结果，那么检测结果中就包含了最具参考价值的故障解决方案。
86.如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，所述故障源确定模块包括：
87.参数解析单元201，用于对待检测参数数据进行解析，得到至少一项待检测参数。
88.在本模块中，参数解析单元201对待检测数据进行解析，这是由于对于同一次收集的待检测参数数据来说，其中可能包括多个待检测参数，因此需要将其进行单独划分，得到多组待检测参数。
89.向量生成单元202，用于根据待检测参数生成待检测参数向量。
90.在本模块中，向量生成单元202根据待检测参数生成待检测参数向量，为了方便进行检索，将每一个待检测参数作为一个元素，从而生成一个待检测参数向量，待检测参数向量中包含所有的元素。
91.定位单元203，用于根据待检测参数向量查询故障源定位数据库，得到故障源信息。
92.在本模块中，定位单元203根据待检测参数向量查询故障源定位数据库，将待检测参数向量中的每一个元素作为一个检索项，从而利用检索项在故障源定位数据库中寻找对应的匹配项，以得到故障源信息。
93.如图7所示，作为本发明的一个优选实施例，所述解决方案获取模块包括：
94.云数据获取单元301，用于根据故障源信息从云数据库获取云数据。
95.在本模块中，云数据获取单元301根据故障源信息从云数据库获取云数据，对于每
一个用户而言，其在使用设备的过程中，都会对设备进行检修，在每次完成检修之后，都将本次遇到的故障情况进行详细记录，并将最终的解决方案也记录下来，然后将上述信息都上传至云端。
96.本地数据筛选单元302，用于根据故障源信息从本地数据库筛选本地数据。
97.在本模块中，本地数据筛选单元302根据故障源信息从本地数据库筛选本地数据，所谓本地数据库，是指设置在本地的数据库，其没有被上传至网络中，只能够在存储设备上直接进行读取，这主要是用于具有保密要求的设备，可以保证技术不会外泄，因此在维护人员维修之后，将数据存储于本地数据库，在实际使用时，就从本地数据库中将与本次检测相关的本地数据调取出来。
98.应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
99.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
100.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
101.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
102.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。