一种基于事件触发机制的设备预警方法与流程

本发明涉及设备监控领域，具体涉及一种基于事件触发机制的设备预警方法。

背景技术：

随着信息技术不断发展，当前设备结构复杂，网络信息量庞大，对日益复杂的设备进行管理是当前制造业面临的主要挑战之一。

目前的设备预警监控多采用时间监控方法。事件如温度异常、设备跳闸、电流过载等均能够对应相应的设备参数或设备参数变化。而随着设备的老化，人们对于设备的容忍度是变化的。目前的设备预警采用僵化不变的标准值进行预警，适应性不足，可能存在虚警的情况，不满足人们的需求。

因此，本发明提供一种新的基于事件触发机制的设备预警方法。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是现有技术中存在的适应性不足的技术问题。提供一种新的基于事件触发机制的设备预警方法，该基于事件触发机制的设备预警方法具有随设备使用寿命进程推进，调整对于设备容忍度的特点。

为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：

一种基于事件触发机制的设备预警方法，所述基于事件触发机制的设备预警方法包括：

步骤一，定义设备在全生命周期内的事件触发容忍度，设备运行时间越长，事件触发容忍度越大，设备参数误差构成事件触发的冗余度就越大；

步骤二，采集定义设备的设备参数正常曲线，并根据事件触发容忍度修正全生命周期内设备参数正常曲线为设备参数容忍曲线；

步骤三，建立关于事件触发与设备参数的对应数据库，建立设备参数变化与事件触发的对应关系模型，并定义为事件对象数据库；

步骤四，采集监控设备实时参数以及设备运行时间，根据步骤二的设备参数容忍曲线，监控设备实时参数是否满足设备参数容忍曲线，不满足则构成事件触发；

步骤五，在事件对象数据库遍历出事件类型，并输出告警信息。

本发明的工作原理：本发明通过建立设备全生命周期内的参数性能变化，定义容忍度，修正事件触发阀值，给予适应事实的事件触发判断。解决因为性能下降导致的不切合实际的虚警情况。

上述方案中，为优化，进一步地，所述事件触发关联单一的设备参数或组合的设备参数。

进一步地，步骤三包括：采集定义设备在全生命周期内的参数模型，设备实时参数根据设备在全生命周期内的参数模型反演计算出设备运行时间。

进一步地，采集定义设备在全生命周期内的参数模型包括通过模拟事件，监测设备参数的方法构建事件对象数据库。

进一步地，所述采集监控设备实时参数包括：

步骤1，定义一个数据集中器，一个数据集中器匹配多个数据采集器；

步骤2，数据集中器计算出数据采集器的采集数据的数值以及对应的数据可信度；数据可信度包括数值可靠程度值和时间可靠程度值，数值可靠程度值由计量数值可靠程度值和通信传输可靠程度值融合，计量数值可靠程度值包括计量测量误差以及计量数据采样量化误差，通信传输可靠程度值包括数据采集器与数据集中器之间数据传输过程中的错包率及丢包率；

步骤3，将步骤2的采集数据的数值以及对应的数据可信度作为设备实时参数。

进一步地，数据可信度中的时间可靠程度值的确定过程包括：

步骤2.1，由数据采集器标识采集业务报文中计量数据的计量时标以及时标误差，通信数据包的通信时标以及时标误差；

步骤2.2，获取通信数据包中表示通信数据包的开始组包时间、时间误差范围以及误差置信度的通信时标，从采集业务报文中提取表示当前计量数据开始计量时间，时间误差范围以及误差置信度的计量数据的计量时标；

步骤2.3，数据集中器建立通信数据包中的通信时标与采集业务报文中的计量时标之间的相关群，数据集中器解算出表征以数据集中器的时间为基准的采集数据产生时间、时间误差范围以及误差置信度的采集数据时标；

步骤2.4，将采集数据时标作为数据可信度中时间可靠程度值。

进一步地，所述设备预警方法还包括根据事件触发的历史记录、对应的设备参数进行事件触发的预估，在预估风险值超过预估阀值时输出告警信息，事件触发的预估包括：

定义事件触发风险：

其中，n为正整数，i为小于等于n的正整数，pi为事件触发的设备参数阀值，ci为设备参数阀值的权重度，为根据历史事件触发记录计算的设备参数阀值出现的概率。

本发明的有益效果：本发明通过采集设备全生命周期的设备参数，并根据设备性能的变化调整预警机制对于设备性能的容忍度，将输出告警的阀值随着设备全生命周期进行变化，同时建立事件与设备参数之间的对应关系，直接通过设备参数的监控，遍历出事件类型，从而完成设备预警。另外，还可通过历史的告警进行事件触发的可能性预估，输出风险告警信息。为了更为精确的实现设备参数监控，本发明采用数据以及对数据的可信度进行计算的方式，增加了预警源数据的可信度。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1，实施例1中的基于事件触发机制的设备预警方法流程图。

图2，实施例1中的采集监控设备实时参数示意图。

具体实施方式

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用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

本实施例提供一种基于事件触发机制的设备预警方法，如图1，所述基于事件触发机制的设备预警方法包括：

步骤一，定义设备在全生命周期内的事件触发容忍度，设备运行时间越长，事件触发容忍度越大，设备参数误差构成事件触发的冗余度就越大；

步骤二，采集定义设备的设备参数正常曲线，并根据事件触发容忍度修正全生命周期内设备参数正常曲线为设备参数容忍曲线；

步骤三，建立关于事件触发与设备参数的对应数据库，建立设备参数变化与事件触发的对应关系模型，并定义为事件对象数据库；

步骤四，采集监控设备实时参数以及设备运行时间，根据步骤二的设备参数容忍曲线，监控设备实时参数是否满足设备参数容忍曲线，不满足则构成事件触发；

步骤五，在事件对象数据库遍历出事件类型，并输出告警信息。

本实施例中，所述事件触发关联单一的设备参数或组合的设备参数。如温度过载事件仅由温度参数控制关联，设备电流过载事件仅由电流参数控制。以及其他复杂的事件由多个设备参数关联而来。

具体地，步骤三包括：采集定义设备在全生命周期内的参数模型，设备实时参数根据设备在全生命周期内的参数模型反演计算出设备运行时间。

详细地，采集定义设备在全生命周期内的参数模型包括通过模拟事件，监测设备参数的方法构建事件对象数据库。

具体地，为了优化采集监控设备实时参数的准确性，如图2：

步骤1，定义一个数据集中器，一个数据集中器匹配多个数据采集器；

步骤2，数据集中器计算出数据采集器的采集数据的数值以及对应的数据可信度；数据可信度包括数值可靠程度值和时间可靠程度值，数值可靠程度值由计量数值可靠程度值和通信传输可靠程度值融合，计量数值可靠程度值包括计量测量误差以及计量数据采样量化误差，通信传输可靠程度值包括数据采集器与数据集中器之间数据传输过程中的错包率及丢包率；

步骤3，将步骤2的采集数据的数值以及对应的数据可信度作为设备实时参数。

具体地，数据可信度中的时间可靠程度值的确定过程包括：

步骤2.1，由数据采集器标识采集业务报文中计量数据的计量时标以及时标误差，通信数据包的通信时标以及时标误差；

步骤2.2，获取通信数据包中表示通信数据包的开始组包时间、时间误差范围以及误差置信度的通信时标，从采集业务报文中提取表示当前计量数据开始计量时间，时间误差范围以及误差置信度的计量数据的计量时标；

步骤2.3，数据集中器建立通信数据包中的通信时标与采集业务报文中的计量时标之间的相关群，数据集中器解算出表征以数据集中器的时间为基准的采集数据产生时间、时间误差范围以及误差置信度的采集数据时标；

步骤2.4，将采集数据时标作为数据可信度中时间可靠程度值。

优选地，为了实现事件触发风险的预估。所述设备预警方法还包括根据事件触发的历史记录、对应的设备参数进行事件触发的预估，在预估风险值超过预估阀值时输出告警信息，事件触发的预估包括：

定义事件触发风险：

其中，n为正整数，i为小于等于n的正整数，pi为事件触发的设备参数阀值，ci为设备参数阀值的权重度，为根据历史事件触发记录计算的设备参数阀值出现的概率。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员能够理解本发明，但是本发明不仅限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员而言，只要各种变化只要在所附的权利要求限定和确定的本发明精神和范围内，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。