(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210899536.6 (22)申请日 2022.07.28 (71)申请人 昆岳互联环境 技术 （江苏） 有限公司 地址 224051 江苏省盐城市亭湖区环保科 技城环保大道42号创新中心 (72)发明人 周玲霞　周必华　高虎　孙建松　 王庆刚　 (74)专利代理 机构 南京科知维创知识产权代理 有限责任公司 32 270 专利代理师 杜依民 (51)Int.Cl. G01R 31/34(2006.01) G01M 13/045(2019.01) G01D 21/02(2006.01) H04L 67/12(2022.01)G06F 30/27(2020.01) (54)发明名称 一种基于多模块的电机 远程状态监测方法 (57)摘要 本发明提供一种基于多模块的电机远程状 态监测方法； 通过边缘计算网关的数据采集模块 来采集电机的振动、 温度、 电流、 电压、 转速等多 类型数据， 通过边缘计算模块来进行阈值报警、 时域、 时频域的特征值提取 以及故障诊断； 通过 “边云协同 ”架构将故障诊断模型动态部署在云 端和边缘端， 并通过OTA升级边缘侧故障诊断的 算法。 本发 明同时提出了一种基于上述方案的电 机轴承磨损度故障诊断方法， 利用神经网络建立 轴承磨损状态的诊断模型。 解决了因支持的传感 器类型少导致的电机状态监测的数据类型单一 的问题、 因振动信号采集方案单一导致无法全面 覆盖现场测点的问题以及因边缘侧故障诊断算 法不支持动态升级导致算法的升级升本高， 进化 能力差的问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图7页 CN 115436800 A 2022.12.06 CN 115436800 A 1.一种基于多模块的电机远程状态监测方法， 其特征在于： 包括多传感器数据采集、 边 云协同故障诊断以及OTA 算法升级； 所述多传感器数据采集包括转速、 振动、 温度、 电压以及 电流。 2.如权利要求1所述的一种基于多模块的电机远程状态监测方法， 其特征在于： 所述多 传感器数据采集 步骤如下： S1： 一种基于边 缘计算网关进行多传感器数据采集； S11： 组装网关和配电箱； S12： 选择合 适的点位安装传感器; S13： 根据云端通讯方式安装4G天线或网线； S14： 给网关上电； S15： 测试传感器数据能否正常采集并发送到云端。 3.如权利要求1所述的一种基于多模块的电机远程状态监测方法， 其特征在于： 所述边 云协同故障诊断步骤如下： S2： 一种基于边 缘计算网关实现 “边云协同 ”故障诊断； S21： 构造振动信号原 始数据集； S22： 通过内嵌的数字信号处理算法模块从原始数据集中分别提取时域、 时频域特征 值； S23： 计算出的所有特 征值组成一个原 始数据特 征向量集合并发送给云平台； S24： 逐项将每种类型特征值的实时值与设置的阈值比对， 如果超出阈值范围则产生一 条报警记录并发送对应的原 始数据至云端做详细的故障诊断。 4.如权利要求1所述的一种基于多模块的电机远程状态监测方法， 其特征在于： 所述 OTA算法升级步骤如下： S3： 一种基于边 缘计算网关对算法进行OTA升级； S31： 制作 v2 对 v1 的差分包  update.zip； S32： 该 update.zip  可以存放在云端FTP/ HTTP 服务器； S33： 网关接收到升级指令后， 通过发送  AT 命令从云端自动获取指定  url 的差分包 并自动重启后完成  OTA 升级； S34： 若 OTA 升级成功， 会自动重启模块； S35： 若 OTA 升级失败， 则会重试进行升级； 当重试次数超过最大次数后仍然失败， 会 回滚到出厂版本 。 5.如权利要求1所述的一种基于多模块的电机远程状态监测方法， 其特征在于： 所述检 测方法还涉及一种电机轴承磨损度故障诊断方法， 具体的步骤如下： S41： 输入 振动信号； S42： 对振动信号进行处 理； S43： 边缘计算； S44： 故障诊断； S45： 输出轴承磨损度状态。 6.如权利要求5所述的一种基于多模块的电机远程状态监测方法， 其特征在于： 所述一 种电机轴承磨损度故障诊断方法中还包含一种利用神经网络建立轴承磨损 状态的诊断模权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115436800 A 2型的方法， 具体步骤如下： S51： 设置前馈网络创建函数nevf f； S52： 设置性能函数为 误差平方和； S53： 设置训练次数以及收敛误差； S54： 设置 显示周期以及附加动量因子； S55： 仿真训练神经网络 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115436800 A 3