图片简介:本技术提出的是一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，包括如下步骤：1）将智能控制器与原PLC系统相连接，根据设备类型确定影响设备OEE效率的因素，收集设备OEE 建模所需的实测数据，并通过智能网关实时上传至云服务器；2）在云服务器中采用人工智能算法建立设备OEE模型，对设备OEE实测数据进行分析与对比，得到目前工作状态对应的运维提醒信息；3）通过云服务器将运维提醒信息输出至电脑客户端或智能手机。
本技术能够实现异地远程运维，及时排除各种隐患，提高设备的运行可靠性，通过智能终端为高效率完成售后服务，根据需要监测管理不同数据，可适用于各种工业自动化系统，适合大面积推广应用。
技术要求1.一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，其特征是包括如下步骤：1）将智能控制器与需要运维的工业自动化系统中的原PLC系统相连接，根据设备类型确定影响设备OEE效率的因素，通过原PLC系统进行量化测量，通过智能控制器收集设备OEE建模所需的实测数据，并通过智能网关实时上传至云服务器；2）在云服务器中采用人工智能算法建立设备OEE模型；对设备OEE实测数据进行分析与对比，得到目前工作状态对应的运维提醒信息；3）通过云服务器将运维提醒信息输出至电脑客户端或智能手机，运维人员通过电脑客户端或智能手机远程查看运维提醒信息并进行进一步操作。
2.根据权利要求1所述的一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，其特征是所述的步骤1）中根据设备类型确定影响设备OEE效率的因素，具体内容如下：（1）针对往复周期运动设备，收集并记录每个周期内运动设备的时间与位置数据信息；（2）针对连续运动设备，收集并记录温度、工作电流、运行时间、启停次数数据信息。
3.根据权利要求1所述的一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，所述的步骤2）中建立设备OEE模型的具体过程如下：（1）针对往复周期运动设备，首先记录每个周期内运动设备的时间与位置数据，生成运动历史趋势曲线；建立时间与位置曲线图，通过反复的数据比对与分析，统计出不少于1000次最近记录的平均位置与时间的曲线图，完成数据曲线建模；将建模好的数据曲线图作为OEE设备的目标控制曲线图，通过目标控制曲线图与实际曲线图的偏差反应出设备的工作状态是否异常，通过对偏差大小ΔE的分析，发出运维提醒信息；具体分析过程如下：①当偏差ΔE≤k1时，判断为设备运行正常；②当偏差k1<ΔE≤k2之间，判断为设备需要作N1项运维提醒；③当偏差k2<ΔE≤k3之间，判断为设备需要N2项运维提醒；④当偏差k2<ΔE≤k3之间，判断为设备需要N3项运维提醒；⑤以此类推，当偏差kn-1<ΔE≤kn之间，判断为设备需要Nn项运维提醒；⑥当偏差ΔE≥kn时，判断为设备运行故障，需要停机检修项目提醒；上述过程中K1,K2,….Kn为运维提醒对应的偏差系数，N1,N2,….Nn为运维项目项编号；（2）针对连续运动设备，对影响设备OEE效率的温度、工作运行电流、噪声进行量化测量，具体测量和判断过程如下：①当实测温度值低于正常设定温度值时，判断为设备运行正常；当实测温度值超过正常设定温度值时，判断为设备需要作运维提醒；②当实测工作运行电流低于正常设定工作电流值时，判断为设备运行正常；当实测工作运行电流超过正常设定工作电流值a1倍时，判断为设备需要作A1项运维提醒；超过该值a2倍时，判断为设备需要作A2项运维提醒；超过该值a3倍时，判断为设备需要作A3项运维提醒；以此类推，超过该值an倍时，判断为设备需要作An项停机运维提醒；上述过程中a1,a2,…. an为电流倍数，A1,A2,….An为运维项目项编号；③当实测噪声低于正常设定噪声分贝值时，判断为设备运行正常；当实测噪声超过正常设定噪声分贝值时，判断为设备需要作停机运维提醒。
4.根据权利要求1所述的一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，其特征是所述的原PLC系统为需要运维的工业自动化系统中的智能控制系统，原PLC系统中包含对工业自动化系统中各种运行参数进行监测和记录的设备与模块，包括温度传感器、电流电压计、位置传感器、声音传感器。
5.根据权利要求1所述的一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，其特征是所述的智能控制器根据原PLC系统的预留通讯接口类型来选择，若原PLC系统为主站系统，采用紧凑型工业平板电脑；若原PLC系统为小型机或分站系统，则采用可编程控制器CPU。
6.根据权利要求1或5所述的一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，其特征是所述的智能控制器增加原PLC系统缺失的运维设备所需相关数据对应的采集模块，实现对系统设备运维数据的综合采集与管理，读取原PLC系统中远程运维所需的相关数据信息，并通过智能网关上传。
7.根据权利要求1所述的一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，其特征是所述的智能网关安装有物联网卡，同时支持4G、无线热点WIFI、有线TCP/IP的上网连接，确保系统连接到互联网，并不断向云服务器发送数据，接收云服务器发送过来的指令，并与智能控制器进行数据交互。
8.根据权利要求1所述的一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，其特征是所述的云服务器用于存储采集的数据，并通过云平台软件对智能网关上传的数据进行分析与处理；云服务器开发有友好的人机交互界面的功能模块，实现运维人员、集成商或生产设备厂家异地查看了解相关运维护信息，同时节省硬件成本。
9.根据权利要求1所述的一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，其特征是所述的电脑客户端或智能手机上安装有与云服务器相对应的云平台软件，通过在个人PC电脑客户端上打开WEB网页，或在安装安卓或苹果系统的智能手机上安装手机APP和微信小程序登录云平台软件，将数据反馈供用户使用，并同时接收和传输用户指令，通过智能手机通知用户，确认是否收到运维信息，协助用户完成运维检修工作。
技术说明书一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法技术领域本技术涉及的是一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，属于智能网络控制技术领域。
背景技术工业自动化是在工业生产中广泛采用自动控制、自动调整装置，用以代替人工操纵机器和机器体系进行加工生产的趋势，目前各行各业的工业自动化程度不断提高，针对不同产品的智能控制系统已经深入各生产流水线中，有效提高了企业产能和经济效益。
保持设备良好、可靠运行，是生产企业追求的目标，但是目前大部分厂家都采用直接购买成套自动化设备的模式来进行生产，由于现有的工业自动化系统不需要人员直接进行生产操作，实际上很多厂家内的技术人员只熟悉操作流程，对于工业自动化系统的实际运行原理和具体构造不甚了解。
在日常运维（运行和维护）中，工业自动化系统内部出现难以直接处理的棘手问题时，厂家内的技术人员往往无法有效应对，只能联系工业自动化系统供应单位的资深工程师前往现场提供服务。
这种办法不仅处理效率低，有可能延误修理导致系统不可逆损坏，而且售后服务成本大大提高，不利于自动化系统的广泛推行；更为严重的是会影响产品的质量和产量，甚至导致停产。
目前市场中虽有部分行业采用了物联网技术实现远程控制，但其监测手段十分局限，仍然缺乏一种可应用于各种智能控制系统，实现数据综合处理和分析，以提高远程运维效率的方法。
技术内容本技术的目的在于解决现有工业自动化系统运维过程存在的上述缺陷，提出一种用于智能控制系统，利用设备OEE（综合效率）数据进行远程运维的方法。
本技术的技术解决方案：一种用于智能控制系统设备OEE远程运维的方法，具体包括如下步骤：1）将智能控制器与需要运维的工业自动化系统中的原PLC系统相连接，其中原PLC系统为需要运维的工业自动化系统中的智能控制系统，智能控制器根据原PLC系统的预留通讯接口类型来选择，若原PLC系统为主站系统，采用紧凑型工业平板电脑；若原PLC系统为小型机或分站系统，则采用可编程控制器CPU；原PLC系统中包含对工业自动化系统中各种运行参数进行监测和记录的设备与模块，包括温度传感器、电流电压计、位置传感器、声音传感器，智能控制器增加原PLC系统缺失的运维设备所需相关数据对应的采集模块，实现对系统设备运维数据的综合采集与管理，读取原PLC系统中远程运维所需的相关数据信息，并通过智能网关上传，智能网关安装有物联网卡，同时支持4G、无线热点WIFI、有线TCP/IP的上网连接，确保系统连接到互联网，并不断向云服务器发送数据，接收云服务器发送过来的指令，并与智能控制器进行数据交互。
根据设备类型确定影响设备OEE效率的因素：针对往复周期运动设备，收集并记录每个周期内运动设备的时间与位置数据信息；针对连续运动设备，收集并记录温度、工作电流、运行时间、启停次数数据信息；通过原PLC系统进行量化测量，通过智能控制器收集设备OEE建模所需的实测数据，并通过智能网关实时上传至云服务器；2）在云服务器中采用人工智能算法建立设备OEE模型，云服务器用于存储采集的数据，并通过云平台软件对智能网关上传的数据进行分析与处理；云服务器开发有友好的人机交互界面的功能模块，实现运维人员、集成商或生产设备厂家异地查看了解相关运维护信息，同时节省硬件成本。
对设备OEE实测数据进行分析与对比，得到目前工作状态对应的运维提醒信息，具体过程如下：（1）针对往复周期运动设备，首先记录每个周期内运动设备的时间与位置数据，生成运动历史趋势曲线；建立时间与位置曲线图，通过反复的数据比对与分析，统计出不少于1000次最近记录的平均位置与时间的曲线图，完成数据曲线建模；将建模好的数据曲线图作为OEE设备的目标控制曲线图，通过目标控制曲线图与实际曲线图的偏差反应出设备的工作状态是否异常，通过对偏差大小ΔE的分析，发出运维提醒信息；具体分析过程如下：①当偏差ΔE≤k1时，判断为设备运行正常；②当偏差k1<ΔE≤k2之间，判断为设备需要作N1项运维提醒；③当偏差k2<ΔE≤k3之间，判断为设备需要N2项运维提醒；④当偏差k2<ΔE≤k3之间，判断为设备需要N3项运维提醒；⑤以此类推，当偏差kn-1<ΔE≤kn之间，判断为设备需要Nn项运维提醒；⑥当偏差ΔE≥kn时，判断为设备运行故障，需要停机检修项目提醒；上述过程中K1,K2,….Kn为运维提醒对应的偏差系数，N1,N2,….Nn为运维项目项编号；（2）针对连续运动设备，对影响设备OEE效率的温度、工作运行电流、噪声进行量化测量，具体测量和判断过程如下：①当实测温度值低于正常设定温度值时，判断为设备运行正常；当实测温度值超过正常设定温度值时，判断为设备需要作运维提醒；②当实测工作运行电流低于正常设定工作电流值时，判断为设备运行正常；当实测工作运行电流超过正常设定工作电流值a1倍时，判断为设备需要作A1项运维提醒；超过该值a2倍时，判断为设备需要作A2项运维提醒；超过该值a3倍时，判断为设备需要作A3项运维提醒；以此类推，超过该值an倍时，判断为设备需要作An项停机运维提醒；上述过程中a1,a2,…. an为电流倍数，A1,A2,….An为运维项目项编号；③当实测噪声低于正常设定噪声分贝值时，判断为设备运行正常；当实测噪声超过正常设定噪声分贝值时，判断为设备需要作停机运维提醒；3）通过云服务器将运维提醒信息输出至电脑客户端或智能手机，运维人员通过电脑客户端或智能手机远程查看运维提醒信息并进行进一步操作。