用于工业物联网的方法和系统与流程

文档序号:43089792发布日期:2025-09-19 19:41阅读:23来源:国知局

本发明涉及工业环境中用于数据收集的方法和系统,以及利用所收集的数据在工业环境中执行监控、远程控制、自主动作和其他活动的方法和系统。


背景技术:

1、重工业环境,如用于大规模制造(如飞机、轮船、卡车、汽车和大型工业机器)的环境、能源生产环境(如油气工厂、再生能源环境等)、能源提取环境(如采掘、钻井等)、建筑施工环境(如大型建筑物的建造)等,涉及高度复杂的机器、设备和系统以及高度复杂的工作流程,其中为了优化不同技术的设计、开发、部署和运行以提高整体效果,作业人员必须能够对众多参数、度量等进行说明。以往,人们使用专用的数据收集器在重工业环境中收集数据,往往将多个批次的特定传感器数据记录在磁带或硬盘等介质上以供日后分析。以往是将多个批次的数据返回总部以供分析,例如,对多种传感器收集的数据进行信号处理或其他分析。此后,可将分析结果作为依据以诊断环境中的问题和/或提出操作改进方法。过去,此工作往往需要花费数周或数月时间,且针对的是有限的数据集。

2、物联网(internet of things,iot)的出现使人们能够持续连接更广范围的设备,并在这些设备之间实现持续互联。大多数此类设备是消费设备,如照明灯、恒温器等。在比较复杂的工业环境中实现这一点更加困难,因为可用数据范围往往有限,且处理来自多个传感器的数据非常复杂,导致很难形成对工业部门有效的“智能”解决方案。需要对用于工业环境中数据收集的方法和系统进行改进,以及对用于使用所收集的数据在多种重工业环境中提供改进的监视、控制、智能问题诊断和智能运行优化的方法和系统进行改进。


技术实现思路

1、本文提供用于工业环境中数据收集的方法和系统,以及用于使用所收集的数据在多种重工业环境中提供改进的监视、控制、智能问题诊断和智能运行优化的改进方法和系统。这些方法和系统包括应用在在不同配置和位置中的方法、系统、组件、设备、工作流程、服务、过程等,如:(a)物联网的边缘处,如重工业机器的本地环境中;(b)在重工业机器的本地环境和其他环境之间移动数据的数据传输网络,例如其他机器或远程控制器,例如拥有或操作机器的企业或机器运行的设施;以及(c)在部署设施以控制机器或其环境所在的位置,如拥有或控制重工业环境或部署在其中的机器、设备或系统的企业的云计算环境和内部部署计算环境。这些包括用于提供改进性数据收集的一系列方法和系统,以及用于在工业环境的控制器的边缘处、网络中以及云中或内部部署增强智能的方法和系统。

2、本文公开了用于持续超声波监测的方法和系统,包括对能量生产设施旋转元件和轴承的持续超声波监测。

3、本文公开了基于远程模拟工业传感器融合、用于基于云的机器模式识别的方法和系统。

4、本文公开了用于多个模拟工业传感器状态信息的基于云的机器模式分析的方法和系统,以提供工业系统的预期状态信息。

5、本文公开了用于工业iot设备的设备内置传感器和数据存储的方法和系统,包含用于工业iot设备的设备内置传感器和数据存储,其中来自多个传感器的数据在用于存储融合数据流的设备中进行多路复用处理。

6、本文公开了用于工业iot数据自组织数据市场的方法和系统,包括用于工业iot数据的自组织数据市场,其中在市场中组织可用数据元件以供消耗者基于使用训练集训练自组织设施和来自市场成功度量的反馈进行消耗。

7、本文公开了用于自组织数据池的方法和系统,该方法和系统可以包括基于利用率和/或收益度量的自组织数据池,包括针对多个数据池跟踪的利用率和/或收益度量。

8、本文公开了用于基于行业特定反馈训练ai(人工智能,artificialintelligence)模型的方法和系统,包括基于行业特定反馈训练ai模型,该行业特定反馈反映利用率、收益或影响的度量,并且其中ai模型对来自工业环境的传感器数据进行操作。

9、本文公开了用于工业数据收集器的自组织群的方法和系统,包括工业数据收集器的自组织群,其基于群成员的能力和状况在工业数据收集器之间进行组织以优化数据收集。

10、本文公开了用于工业物联网分布式分类账的方法和系统,包括支持跟踪在自动化数据市场中针对工业iot数据执行的交易的分布式分类账。

11、本文公开了用于自组织收集器的方法和系统,包括自组织、多传感器数据收集器,其可以基于其环境中的条件来优化数据收集、功率和/或收益。

12、本文公开了用于网络敏感收集器的方法和系统,包括网络条件敏感、自组织、多传感器数据收集器,其可以基于带宽、服务质量、定价和/或其他网络条件进行优化。

13、本文公开了用于远程组织通用数据收集器的方法和系统,该数据收集器可以基于工业数据收集环境中识别的需求和/或条件为传感器接口加电和断电。

14、本文公开了用于一个多传感器数据收集器的自组织存储的方法和系统,包括用于工业传感器数据的多传感器数据收集器的自组织存储。

15、本文公开了用于一个多传感器数据网络的自组织网络编码的方法和系统,包括用于在工业数据收集环境中传输来自多个传感器的数据的数据网络的自组织网络编码。

16、本文公开了一种用于触觉或多感知用户界面的方法和系统,包括用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉或多感知用户界面。

17、本文公开了用于ar/vr工业眼镜表示层的方法和系统,其中基于所收集数据中的模式和/或参数来呈现热图元素。

18、本文公开了用于基于工业环境中的反馈度量和/或训练对ar/vr界面进行条件敏感、自组织调节的方法和系统。

19、在实施例中,一种用于对来自工业环境中第一机器中的至少第一元件的信号进行数据收集、处理和利用的系统,其包括具有连接到本地数据收集系统的计算环境的平台,该本地数据收集系统具有从工业环境中的至少第一机器获得的第一传感器信号和第二传感器信号。该系统包括位于本地数据收集系统中的第一传感器和位于本地数据收集系统中的第二传感器,该本地数据收集系统配置成连接到第一机器。该系统还包括位于本地数据收集系统中的交叉点开关,交叉点开关具有多个输入和多个输出,其中包括连接到第一传感器的第一输入和连接到第二传感器的第二输入。多个输出包括第一输出和第二输出,其配置成可在如下两种情况之间切换:将第一输出配置成在传送第一传感器信号与传送第二传感器信号之间切换的情况,以及存在从第一输出传送第一传感器信号和从第二输出传送第二传感器信号同时进行的情况。多个输入中的每一个配置用于单独分配至多个输出中的任一个。未分配的输出配置成被关断,从而产生高阻抗状态。

20、在实施例中,第一传感器信号和第二传感器信号是与工业环境相关的连续振动数据。在实施例中,本地数据收集系统中的第二传感器配置成连接到第一机器。在实施例中,本地数据收集系统中的第二传感器配置成连接到工业环境中的第二机器。在实施例中,该平台的计算环境配置成比较第一和第二传感器信号的相对相位。在实施例中,第一传感器是单轴传感器,第二传感器是三轴传感器。在实施例中,交叉点开关的多个输入的至少其中之一包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。在实施例中,交叉点开关包括第三输入,该输入配置有持续监视的警报,该警报具有在第三输入未分配给多个输出中的任一个时的预定触发条件。

21、在实施例中,本地数据收集系统包括多个复用单元和多个数据采集单元,数据采集单元从工业环境中的多个机器接收多个数据流。在实施例中,本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(complex programmable hardware device,cpld)芯片,各芯片专用于对多个复用单元和从工业环境中的多个机器接收多个数据流的多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。在实施例中,本地数据收集系统配置成使用固态继电器提供高电流输入能力。在实施例中,本地数据收集系统配置成将模拟传感器通道和组件板的至少其中之一断电。

22、在实施例中,本地数据收集系统包括用于a/d零基准的外部电压参考,其独立于第一传感器和第二传感器的电压。在实施例中,本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器,该锁相环带通跟踪滤波器来获取慢速rpm和相位信息。在实施例中,本地数据收集系统配置成使用板载定时器相对于至少一个触发通道和至少一个输入并以数字方式导出相位。在实施例中,本地数据收集系统包括峰值检测器,该峰值检测器配置成使用单独的模数转换器进行自动换算来进行峰值检测。在实施例中,本地数据收集系统配置用于按从原始的和缓存(其中一个)的至少一个触发通道到多个输入中的至少一个的路径发送。在实施例中,本地数据收集系统包括至少一个过采样模数转换器,该过采样模数转换器配置成增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。在实施例中,各专用于对多个多路复用单元和多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线的分布式cpld芯片包括高频率晶体时钟参考,该高频率晶体时钟参考配置成由至少一个过采样模数转换器的至少一个分布式cpld芯片的降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。

23、在实施例中,本地数据收集系统配置成以单一相对较高采样率获取长数据块,而非以不同的采样率提取的多个数据集。在实施例中,单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。在实施例中,长数据块具有超过1分钟的时长。在实施例中,本地数据收集系统包括多个数据采集单元,各数据采集单元具有板载卡组,该板载卡组配置成存储板载卡组所在的数据采集单元的校准信息和维护历史。在实施例中,本地数据收集系统配置成基于分层模板来规划数据采集路径。

24、在实施例中,本地数据收集系统配置成管理数据收集带。在实施例中,数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形的至少其中之一。在实施例中,本地数据收集系统包括利用数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。在实施例中,本地数据收集系统配置成基于分层模板来创建数据采集路径,各分层模板包括与数据采集路径关联的机器相关的数据收集带。在实施例中,分层模板的至少其中之一与第一机器的多个互连元件关联。在实施例中,分层模板的至少其中之一与至少第一机器和第二机器关联的相似元件相关联。在实施例中,分层模板的至少其中之一与位置上邻近第二机器的至少第一机器相关联。

25、实施例中,本地数据收集系统包括图形用户界面系统,该图形用户界面系统配置成管理该数据收集带。在实施例中,图形用户界面系统包括专家系统诊断工具。在实施例中,该平台包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析,以便提供工业环境的预期状态信息。实施例中,该平台配置成基于利用度量和收益度量的至少其中之一提供数据池的自组织。。在实施例中,该平台包括工业数据收集器的自组织群在实施例中,本地数据收集系统包括用于工业传感器数据收集器的可穿戴触觉用户界面,该用户界面具有振动、热、电和声音输出的至少其中之一。

26、在实施例中,交叉点开关的多个输入包括连接到第二传感器的第三输入和连接到第二传感器的第四输入。第一传感器信号来自位于与第一机器关联的恒定位置的单轴传感器。在实施例中,第二传感器是三轴传感器。在实施例中,本地数据收集系统配置成同时记录来自至少第一输入、第二输入、第三输入和第四输入的无间隙数字波形数据。在实施例中,该平台配置成基于同时记录的无间隙数字波形数据来确定相对相位的变化。在实施例中,第二传感器配置成在获取该同时记录的无间隙数字波形数据的同时可移动到与第一机器关联的多个位置。在实施例中,交叉点开关的多个输出包括第三输出和第四输出。将该第二、第三和第四输出一起分配给各位于与机器关联的不同位置的一系列三轴传感器。在实施例中,该平台配置成基于相对相位的变化以及同时记录的无间隙数字波形数据来确定工作变形模态。

27、在实施例中,恒定位置是指与第一机器的旋转轴关联的位置。在实施例中,系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于第一机器上的不同位置,但是分别与机器中的不同轴承关联。在实施例中,一系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于与相似轴承关联的相似位置,但是分别与不同机器关联。在实施例中,本地数据收集系统配置成在第一机器和第二机器均运行的同时从第一机器获取同时记录的无间隙数字波形数据。在实施例中,本地数据收集系统配置成表征同时记录第一机器的无间隙数字波形数据中来自第一机器和第二机器的贡献。在实施例中,同时记录的无间隙数字波形数据具有超过1分钟的时长。

28、在实施例中,一种监视具有由一组轴承支承的至少一个轴的机器的方法包括,监视分配至位于与机器关联的恒定位置的单轴传感器的第一数据通道。该方法包括监视分别分配至三轴传感器的轴的第二、第三和第四数据通道。该方法包括在机器运行时同时记录来自所有数据通道的无间隙数字波形数据,并且基于数字波形数据来确定相对相位的变化。

29、在实施例中,在获取数字波形的同时,将三轴传感器置于与机器关联的多个位置。在实施例中,将第二、第三和第四通道一起分配给分别位于与机器关联的不同位置的一系列三轴传感器。在实施例中,同时从所有传感器接收数据。在实施例中,该方法包括基于相对相位的变化信息和波形数据来确定工作变形模态。在实施例中,恒定位置是指与机器的轴关联的位置。在实施例中,一系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于不同位置,并且分别与机器中的不同轴承关联。在实施例中,恒定位置是指与机器的轴关联的位置。一系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于不同位置,并且分别与支承机器中的轴的不同轴承关联。

30、在实施例中,该方法包括监视分配至位于第二机器上恒定位置的单轴传感器的第一数据通道。该方法包括监视分别分配至位于与第二机器关联的位置的三轴传感器的轴的第二、第三和第四数据通道。该方法还包括在机器均运行时同时记录来自第二机器的所有数据通道的无间隙数字波形数据。在实施例中,该方法包括表征同时来自第二机器的无间隙数字波形数据中来自每一个机器的贡献。

31、在实施例中,一种用于通过监视工业环境中第一机器的至少第一元件的平台对信号进行数据收集、处理和利用的方法包括,通过监视至少第一机器的本地数据收集系统,利用计算环境自动获取至少第一传感器信号和第二传感器信号。该方法包括将本地数据收集系统的交叉点开关的第一输入连接到第一传感器并将交叉点开关的第二输入连接到本地数据收集系统中的第二传感器。该方法包括在如下两种情况之间进行切换:交叉点开关的第一输出在传送至少第一传感器信号与第二传感器信号之间交替进行的情况,以及存在同时从交叉点开关的第一输出传送第一传感器信号和从交叉点开关的第二输出传送第二传感器信号的情况。该方法还包括将交叉点开关的未分配输出关断成高阻抗状态。

32、在实施例中,第一传感器信号和第二传感器信号是来自工业环境的连续振动数据。在实施例中,本地数据收集系统中的第二传感器连接到第一机器。在实施例中,本地数据收集系统中的第二传感器连接到工业环境中的第二机器。在实施例中,该方法包括利用计算环境自动比较第一和第二传感器信号的相对相位。在实施例中,第一传感器是单轴传感器,第二传感器是三轴传感器。在实施例中,交叉点开关的至少第一输入包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。

33、在实施例中,该方法包括利用警报持续地监视交叉点开关的至少一个第三输入,该警报具有在第三输入未分配给交叉点开关上的任一个输出时的预定触发条件。在实施例中,本地数据收集系统包括多个多路复用单元和多个数据采集单元,数据采集单元从工业环境中的多个机器接收多个数据流。在实施例中,本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(cpld)芯片,各芯片专用于对多个复用单元和从工业环境中的多个机器接收多个数据流的多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。在实施例中,本地数据收集系统使用固态继电器提供高电流输入能力。

34、在实施例中,该方法包括将本地数据收集系统的模拟传感器通道和组件板的至少其中之一断电。在实施例中,本地数据收集系统包括用于a/d零基准的外部电压参考,其独立于第一传感器和第二传感器的电压。在实施例中,本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器,该锁相环带通跟踪滤波器获取慢速rpms和相位信息。在实施例中,该方法包括使用板载定时器相对于至少一个触发通道和交叉点开关上的多个输入的至少其中之一以数字方式导出相位。

35、在实施例中,该方法包括使用单独的模数转换器通过峰值检测器进行自动换算来进行峰值检测。在实施例中,该方法包括将原始的和缓存(其中一个)的至少一个触发通道路由到交叉点开关上的多个输入中的至少一个。在实施例中,该方法包括利用至少一个过采样模数转换器增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。在实施例中,各专用于对多个复用单元和多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线的分布式cpld芯片包括高频率晶体时钟参考,该高频率晶体时钟参考由至少一个过采样模数转换器的分布式cpld芯片中的至少其中一个降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。在实施例中,该方法包括以单一相对较高采样率获取长数据块,而非以不同的采样率提取的多个数据集。在实施例中,单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。在实施例中,长数据块具有超过1分钟的时长。在实施例中,本地数据收集系统包括多个数据采集单元,各数据采集单元具有板载卡组,该板载卡组存储板载卡组所在的数据采集单元的校准信息和维护历史。

36、在实施例中,该方法包括基于与工业环境中第一机器的至少第一元件关联的分层模板来规划数据采集路径。在实施例中,本地数据收集系统管理数据收集带,该数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形的至少其中之一。在实施例中,本地数据收集系统包括利用数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。在实施例中,本地数据收集系统基于分层模板来创建数据采集路径,各分层模板包括与数据采集路径关联的机器相关的数据收集带。在实施例中,分层模板的至少其中之一与第一机器的多个互连元件关联。在实施例中,分层模板的至少其中之一与至少第一机器和第二机器关联的相似元件相关联。在实施例中,分层模板的至少其中之一与位置上邻近第二机器的至少第一机器相关联。

37、在实施例中,该方法包括控制本地数据收集系统的图形用户界面系统以管理数据收集带。图形用户界面系统包括专家系统诊断工具。在实施例中,该平台的计算环境包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析,以便提供工业环境的预期状态信息。在实施例中,该平台的计算环境提供基于利用度量和收益度量的至少其中之一的数据池自组织。在实施例中,该平台的计算环境包括工业数据收集器的自组织群。在实施例中,交叉点开关的多个输入的每一个可单独分配至交叉点开关的多个输出中的任一个。

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