一种基于5g多维感知的工业设备管理方法
技术领域
1.本发明涉及工业设备管理技术，具体是一种基于5g多维感知的工业设备管理方法。
背景技术：
2.目前，各个火力发电厂、水力发电厂、风力发电及其他工业化产业，大部分实行技术人员通过看、听、闻、嗅、摸及感知等对现场的设备运行状态、设备运行参数、现场环境（如声音变化、异常气味、地面水迹、漏油痕迹等）等进检查与处理。
3.安全、高效生产是企业发展的基础和保障，通过大数据、云计算、区块链、5g、多维感知等技术手段，遏制安全生产事故发生，控制安全隐患，提高生产效率。
技术实现要素：
4.本发明的目的在于提供一种基于5g多维感知的工业设备管理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于5g多维感知的工业设备管理方法，包括设置现场管理解决方案、平台功能架设两个步骤，其中设置现场管理解决方案包括远程协同处理、应急事项管理和感知巡检，平台功能架设包括综合的集成管理系统、成立生产监测中心、建立中间层、构建学习模型；所述远程协同处理包括通过视频、语音对讲、照片实现现场问题的实现远程处理；所述应急事项管理包括通过远程一对多视频、语音集群对讲功能实现应急管理；所述感知巡检包括通过视频、语音、照片、文字输入等方式对现场进行科技化巡检；通过增加临时巡检或特护作业方式，对现场需要特护的设备或单元加强巡检；读取现场测量的温度、振动分析等数据；能够通过统计分析、轨迹分析等技术手段对现场工作和巡检发现的问题、巡检有效性进行分析。
6.所述感知巡检还包括：a、建立移动巡检系统，通过巡检基于现场感知智能穿戴设备，对巡检过程可视化记录，并通过视频或语音对讲，远程指导、应急，能够实现实时视频语音对讲，ar实时数据交互、巡检督查、巡检历史、计划管理、app功能；b、在线数据呈现，设备高温高压、高电压设备等区域可以通过在线数式感知系统对进环境及工作状况进行监测，该设备数据中心实时动态数据通过ar成像技术投射到基于现场感知智能穿戴设备的显示屏上，与设备现场表计数据比对；c、移动终端功能，包括集群对讲、视频回传、音视频通话、联系人和临时分组五部分。
7.综合的集成管理系统，采用html5技术，以可视化的方式来帮助设计人员以所见即所得的方式实现应用系统的创建，将现场实际的设备和工艺流程一一对应，并提供见得数据绑定机制，实时反映工业现场运行情况。
8.成立生产监测中心其中包含的设备监测包括监测过程位号，记录偏离的原因；基于现场运行极限数据设置目标；组织过程现场、设备、目标型号以及重要性的信息，并给不
同的人配置不同的视图；详细记录各班组的活动情况，监视各班组的任务执行情况的界面；根据事故回演判断故障原因。
9.生产实时数据可视化监控系统，其中，与pi数据的监控对比包括大数据分析，将感知数据与安全管理系统通过ar交互系统紧密结合，辅助生产管理；支持整个电厂生产运行的日常协调和智慧工作；工作人员对实际数据与dcs数据的监控对比；降低设备安全管理等人力资源的成本；为了方便用户实时掌握机组的运行状况，而不受空间和时间的限制。
10.构建以大数据分析，其中数据服务包括建立企业的以设备为中心的核心数据库；规范应用系统的编码体系；实现企业系统的有效集成；提高数据的完整性和一致性；为企业应用系统提供统一的数据。
11.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本方法充分运用5g传输与多维感知的先进技术，突破一批发电企业科技制造关键技术，进一步强化信息化在电力企业科技转型、技术创新的支撑作用，促进新一代信息技术在企业信息化建设的应用，提高企业的运行效率、服务和提高安全管理的效率。
具体实施方式
12.下面将对本发明实施例中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他实施例，都属于本发明保护的范围。
13.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
14.本发明实施例中，一种基于5g多维感知的工业设备管理方法，包括设置现场管理解决方案、平台功能架设两个步骤，其中设置现场管理解决方案包括远程协同处理、应急事项管理和感知巡检，平台功能架设包括综合的集成管理系统、成立生产监测中心、建立中间层、构建学习模型。
15.所述远程协同处理包括通过视频、语音对讲、照片实现现场问题的实现远程处理；所述应急事项管理包括通过远程一对多视频、语音集群对讲功能实现应急管理。
16.所述感知巡检包括通过视频、语音、照片、文字输入等方式对现场进行科技化巡检；通过增加临时巡检或特护作业方式，对现场需要特护的设备或单元加强巡检；读取现场测量的温度、振动分析等数据；能够通过统计分析、轨迹分析等技术手段对现场工作和巡检发现的问题、巡检有效性进行分析。
17.具体的，所述感知巡检还包括：a、建立移动巡检系统，通过巡检基于现场感知智能穿戴设备，对巡检过程可视化记录，并通过视频或语音对讲，远程指导、应急，能够实现实时视频语音对讲，ar实时数据交互、巡检督查、巡检历史、计划管理、app功能。
18.b、在线数据呈现，设备高温高压、高电压设备等区域可以通过在线数式感知系统对进环境及工作状况进行监测，该设备数据中心实时动态数据通过ar成像技术投射到基于现场感知智能穿戴设备的显示屏上，与设备现场表计数据比对。（例如某泵的出口一次压力表数据与出口压力变送器上传数据对比，如差距较大便产生缺陷。）也可将该设备数据中心的静态数据如工作票数据、缺陷数据、异动数据通过ar成
像技术投射到基于现场感知智能穿戴设备显示屏上，协助巡检人员实时掌握设备现场情况，并把所需要相关的多维度感知数据（温度、压力、振动噪音）回传设备数据中心，以便设备专家第一时间掌握现场情况，并多次数据对比分析故障，完成设备消缺故障。
19.基于现场感知智能穿戴设备可将有经验的维护专家缺陷操作现场影像记录回传给设备数据中心，通过设备专家评分作为缺陷处理影像知识库。下次处理类似缺陷时，维护人员调用该条记录作为操作参考，解决疑难问题。
20.维护人员在处理疑难缺陷时，也可通过移动设备使用5g低延迟数据信号呼叫设备专家进行远程支持，设备专家可通过手机，电脑等方式观看现场画面指导工作。
21.构建以设备为中心的数据仓库，整合动态数据及静态数据，动态数据包括以af系统搭建起来的设备资产数据模型，静态数据包括设备台帐、设备异动、缺陷、及工作票操作票等内容，集成erp系统相关数据包括项目管理数据、流程审批数据等管理类数据。对数据仓库中的数据按结构化、非结构化进行分类，有效利用数据仓库的存储能力。
22.利用erp生产数据结合现场巡检人员巡检时采集重点关注设备去采集现场感知（红外温度、振动噪音），也可将该设备数据中心的静态数据如工作票数据、缺陷数据、异动数据通过ar成像技术投射到基于现场感知智能穿戴设备的显示屏上，协助巡检人员实时掌握设备现场情况，并把所需要相关多维度的感知数据（温度、压力、振动噪音）回传设备数据中心，以便设备专家第一时间掌握现场情况，并使用人工智能算法引擎将累计现场感知数据对比辅助专家分析故障，完成设备消缺故障。
23.c、移动终端功能，包括集群对讲、视频回传、音视频通话、联系人和临时分组五部分，其中集群对讲：可基于4g/5g 或wifi网络环境下实现实时对讲，不受地域限制实时对讲，最大支持100 人/组，根据管理/使用权限划分优先级；视频回传：感知终端可实时主动回传视频到指挥中心，指挥中心可远程打开感知终端的摄像头进行视频或图像的回传；网络状态不好时，如感知终端选择回传信号，终端会在网络条件恢复良好状态时自动回传；感知终端可将视频或图像发送到其他终端或指挥中心，或同时向多个终端发送；音视频通话：对讲通过ptt（随按即说）用户组成员可一键发起语音或视频通话；架设于数据网络通道，消耗流量低，完全不占用通话时长；联系人：对讲通过ptt 支持自由添加本地联系人、对讲通过ptt 可远程同步服务器端的联系人；临时分组：通过组内联系人列表，自由勾选建立多方语音对讲、支持会议中随时邀请成员加入。
24.所述平台功能架设为综合应用工业物联网、数据融合传输交换、云计算、ar技术、5g、大数据、深度学习等技术，融合工业基础设施与it基础设施，通过一个可视化的平台来集成所有信息，并在此基础上进行科技决策，数字化、科技化、可视化的系统流程管理，一方面可以简化运行人员的工作，降低人力成本，另一方面能够保障设备安全，提升运行质量，实现设备状态监测及异常状态报警，提高设备日常巡检规范性，设备进行实状态时监测，提前预警。
25.综合的集成管理系统，能够与企业生产系统、信息化管理系统打通，从而实现各业务间应用联动，数据融合，提高生产安全管理效率。采用最新的html5技术，以可视化的方式来帮助设计人员以所见即所得的方式实现应用系统的创建，将现场实际的设备和工艺流程一一对应，并提供见得数据绑定机制，实时反映工业现场运行情况。
26.成立生产监测中心，通过大屏幕、网页等形式，展示企业生产工艺全景图，实现对
各生产环节和设备状态的实时展现，以及生产运营多维分析和企业发展等主题，其中包含的设备监测包括监测过程位号，记录偏离的原因；基于现场运行极限数据设置目标，例如安全、环保以及操作性能极限；组织过程现场、设备、目标型号以及重要性的信息，并给不同的人配置不同的视图；详细记录各班组的活动情况，监视各班组的任务执行情况的界面；根据事故回演判断故障原因。
27.生产实时数据可视化监控系统作为生产过程控制系统和经营管理系统的中间层，为实现全面信息化提供实时、完整、可靠的实时数据和应用，实现生产自动化与管理信息化的融合与应用深化；其中，与pi数据的监控对比包括大数据分析，将感知数据与安全管理系统通过ar交互系统紧密结合，辅助生产管理；支持整个工业领域生产运行的日常协调和智慧工作；工作人员对实际数据与dcs数据的监控对比；降低设备安全管理等人力资源的成本；为了方便用户实时掌握机组的运行状况，而不受空间和时间的限制。
28.构建以大数据分析为基础的声纹分析深度学习模型，以不同工况下各部件的正常运行声纹为模型，实现持续学习型的智能学习模型，通过与可穿戴设备采集的部件实时声纹数据进行比对分析，以鉴别出是否存在缺陷；其中，数据服务包括建立企业的以设备为中心的核心数据库；规范应用系统的编码体系；实现企业系统的有效集成；提高数据的完整性和一致性；为企业应用系统提供统一的数据。
29.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
30.此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。