一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台

摘要

本发明公开了一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台，包括：多品类设备信息创建模块，用于对多种品牌类型设备的全生命周期信息进行整理分类，建立多设备生命周期分类信息库；设备管理与维护级别模块，用于根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别，建立PHM健康管理与预测维护层级；设备PHM管理与预维模块，用于根据PHM健康管理与预测维护层级通过设备互联工业互联网，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护。

说明书

技术领域

本发明涉及设备管理维护智能控制领域，更具体地说，本发明涉及一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台。

背景技术

现阶段，一般设备管理与预测维护通常仅对单一设备或某类型设备进行生命周期管理维护，较难做到对多品类设备全生命周期的健康管理与预测维护；如何建立多设备生命周期信息并通过多设备生命周期分类信息进行健康管理与预测维护仍需提高；如何根据健康管理与预测维护，进行多设备全生命周期健康管理与预测维护仍待技术提高；因此，有必要提出一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台，以至少部分地解决现有技术中存在的问题。

发明内容

在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明；本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

为至少部分地解决上述问题，本发明提供了一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台，包括：

多品类设备信息创建模块，用于对多种品牌类型设备的全生命周期信息进行整理分类，建立多设备生命周期分类信息库；

设备管理与维护级别模块，用于根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别，建立PHM健康管理与预测维护层级；

设备PHM管理与预维模块，用于根据PHM健康管理与预测维护层级通过设备互联工业互联网，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护。

优选的，所述多品类设备信息创建模块包括：

数据导入分类创建子模块，用于将管理维护标准信息分类数据导入PHM数据库，建立多设备生命周期分类信息库；

协议标准整理转化子模块，用于通过平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息，并与设备全生命周期信息进行结合，基于设备类型进行管理维护标准信息分类。

优选的，所述设备管理与维护级别模块包括：

管理维护规则子模块，用于通过多设备管理维护规则及监测预测原则，根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别；

维护层级模型子模块，用于通过维护层级模型根据设备管理维护级别建立PHM健康管理与预测维护层级。

优选的，所述设备PHM管理与预维模块包括：

设备端信息采集无线通信子模块，用于通过在设备端设置无线通信数据采集传输终端，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信；

多设备层级PHM管理与维护子模块，用于通过数据信息相互传输通信根据PHM健康管理与预测维护层级，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护。

优选的，所述数据导入分类创建子模块包括：

多品类数据协议单元，用于创建多品牌类型设备的多接口数据互通协议；

数据导入PHM库单元，用于通过数据读写器读取协议标准整理转化子模块的管理维护标准信息分类数据，并写入PHM数据库；

分类信息库汇总单元，用于将分散的PHM数据库进行汇总为多设备数据库类，建立多设备生命周期分类信息库。

优选的，所述协议标准整理转化子模块包括：

边缘网关协议转化单元，用于通过平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息；

管维周期信息融合单元，用于通过信息融合将管理维护标准信息与设备全生命周期信息进行结合，获得管理维护生命周期融合信息；

维护标准信息分类单元，用于根据设备类型将管理维护生命周期融合信息进行管理维护标准信息分类，获得管维融合分类信息。

优选的，所述管理维护规则子模块包括：

维护规则信息单元，用于创建多设备管理维护规则及监测预测原则；

多设备分级别单元，用于通过多设备管理维护规则及监测预测原则，将多设备生命周期分类信息进行分级，确定设备管理维护级别。

优选的，所述维护层级模型子模块包括：

初始层级模型单元，用于根据设备管理维护级别通过初始层级模型交叉合并，建立多设备交叉层级；多设备交叉层级包括：纵向垂直交叉层级，横向平行交叉层级；

模型交互设置单元，用于将多设备交叉层级与维护层级模型的多设备进行连接交互，建立PHM健康管理与预测维护层级。

优选的，所述设备端信息采集无线通信子模块包括：

多设备数据采集单元，用于在设备端设置数据采集终端；数据采集终端包括：设备传感数据采集器、设备运行数据采集器、设备操作数据采集器、设备维护数据采集器；通过多点分布多采集器采集现场设备的设备数据并生成对应的采集端口识别信息，再根据所述采集端口识别信息对所述设备数据进行转换标准处理，得到对应的多端口采集数据；

多终端无线传输单元，用于将多设备数据采集单元的数据采集终端采集的多种数据传输到无线通信系统，根据预设通讯策略将所述多端口采集数据进行传输；对接收到的所述多端口采集数据进行标准统一并分类，根据统一通讯协议对每个分类结果进行转换整合处理，得到对应的统一数据，将所述统一数据与现场设备进行数据交互；接收PHM健康管理与预测维护信息，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信。

优选的，所述多设备层级PHM管理与维护子模块包括：

单点设备管维单元，用于通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行单点设备管维的PHM健康管理与预测维护终末层，对PHM健康管理与预测维护终末层中的单点设备进行单点设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；建立PHM健康管理与预测维护层级包括：对设备信息采集传输终端获取的设备数据在时域内提取特征值并对其数据变化规律进行分析，同时对多个设备信息采集传输终端获取的设备数据分别提取特征值并对相关性进行分析；对设备信息采集传输终端获取的设备数据中的设备运行状态信号通过时域频域变换在频域分析信号中的奇异性及其奇异性产生的原因；对设备信息采集传输终端获取的设备数据中设备荷载状态信号建立设备荷载概率模型，结合时序差分法分析设备荷载效应，结合设备运行数量预测设备荷载增长及荷载效应对设备疲劳可靠指标的影响；对设备信息采集传输终端获取的设备数据采用统计算法进行多元因素相关性分析，对每种设备信息采集传输终端获取的设备数据分别确定管理与预测维护影响程度最高的第一层级影响度因素、以及影响程度其次的第二层级影响度因素，建立多元因素相关影响度PHM健康管理与预测维护层级；

分型设备差化单元，用于通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行分级别、多类型设备管维的PHM健康管理与预测维护分型层，对分型设备终端进行设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；

区域设备协调单元，用于通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行多区域、大范围内设备管维的PHM健康管理与预测维护区域层，对区域设备终端进行设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；实现多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护。

相比现有技术，本发明至少包括以下有益效果：

本发明一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台，通过对多种品牌类型设备的全生命周期信息进行整理分类，建立多设备生命周期分类信息库；根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别，建立PHM健康管理与预测维护层级；根据PHM健康管理与预测维护层级通过设备互联工业互联网，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；将管理维护标准信息分类数据导入PHM数据库，通过平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息，并与设备全生命周期信息进行结合，基于设备类型进行管理维护标准信息分类；根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别；通过维护层级模型根据设备管理维护级别建立PHM健康管理与预测维护层级；通过在设备端设置无线通信数据采集传输终端，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信；通过数据信息相互传输通信根据PHM健康管理与预测维护层级，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；利用多品类设备信息历史及现有规律，对多种品牌类型设备的全生命周期信息进行整理分类，将整理分类的数据建立多设备生命周期分类信息库；将多设备生命周期分类信息库中多品类设备的各类型各种维度的数据整合到平台中，再量化成能够反映每种设备衰退的健康值指标；根据设备生命周期中故障率的增长趋势，预测设备从某次失效到下次失效的平均周期时间，进行设备全生命周期PHM-故障预测与健康管理，预估设备寿命、预测设备故障和排出维护方案；能够对结构复杂、运行过程多样化的多种设备做更为精准的管理与预测；同时通过平台自身的历史数据搜集整理汇集分层交叉处理或周期性机理分析，可以不全依赖于设备的类型及数量，并进行精准差异化的智能处理。

本发明所述的一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台，本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明所述的一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台结构图。

图2为本发明所述的一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台实施例2图。

图3为本发明所述的一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台实施例3图。

具体实施方式

下面结合附图以及实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施；如图1-3所示，本发明提供了一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台，包括：

多品类设备信息创建模块，用于对多种品牌类型设备的全生命周期信息进行整理分类，建立多设备生命周期分类信息库；

设备管理与维护级别模块，用于根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别，建立PHM健康管理与预测维护层级；

设备PHM管理与预维模块，用于根据PHM健康管理与预测维护层级通过设备互联工业互联网，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护。

上述技术方案的工作原理为，多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台，多品类设备信息创建模块将数据分别传输到设备管理与维护级别模块和设备PHM管理与预维模块；利用多品类设备信息历史及现有规律，对多种品牌类型设备的全生命周期信息进行整理分类，将整理分类的数据建立多设备生命周期分类信息库；将多设备生命周期分类信息库中多品类设备的各类型各种维度的数据整合到平台中，再量化成能够反映每种设备衰退的健康值指标；根据设备生命周期中故障率的增长趋势，预测设备从某次失效到下次失效的平均周期时间，进行设备全生命周期PHM-故障预测与健康管理，预估设备寿命、预测设备故障和排出维护方案。

上述技术方案的有益效果为，本发明一种多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护平台，通过对多种品牌类型设备的全生命周期信息进行整理分类，建立多设备生命周期分类信息库；根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别，建立PHM健康管理与预测维护层级；根据PHM健康管理与预测维护层级通过设备互联工业互联网，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；将管理维护标准信息分类数据导入PHM数据库，通过平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息，并与设备全生命周期信息进行结合，基于设备类型进行管理维护标准信息分类；根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别；通过维护层级模型根据设备管理维护级别建立PHM健康管理与预测维护层级；通过在设备端设置无线通信数据采集传输终端，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信；通过数据信息相互传输通信根据PHM健康管理与预测维护层级，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；利用多品类设备信息历史及现有规律，对多种品牌类型设备的全生命周期信息进行整理分类，将整理分类的数据建立多设备生命周期分类信息库；将多设备生命周期分类信息库中多品类设备的各类型各种维度的数据整合到平台中，再量化成能够反映每种设备衰退的健康值指标；根据设备生命周期中故障率的增长趋势，预测设备从某次失效到下次失效的平均周期时间，进行设备全生命周期PHM-故障预测与健康管理，预估设备寿命、预测设备故障和排出维护方案；能够对结构复杂、运行过程多样化的多种设备做更为精准的管理与预测；同时通过平台自身的历史数据搜集整理汇集分层交叉处理或周期性机理分析，可以不全依赖于设备的类型及数量，并进行精准差异化的智能处理。

在一个实施例中，所述多品类设备信息创建模块包括：

数据导入分类创建子模块，用于将管理维护标准信息分类数据导入PHM数据库，建立多设备生命周期分类信息库；

协议标准整理转化子模块，用于通过平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息，并与设备全生命周期信息进行结合，基于设备类型进行管理维护标准信息分类。

上述技术方案的工作原理为，所述多品类设备信息创建模块将平台的设备历史信息通过数据导入分类创建子模块通过数据通信接口连接协议标准整理转化子模块；数据导入分类创建子模块，将管理维护标准信息分类数据导入PHM数据库，建立多设备生命周期分类信息库；协议标准整理转化子模块，通过平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息，并与设备全生命周期信息进行结合，基于设备类型进行管理维护标准信息分类。

上述技术方案的有益效果为：通过将管理维护标准信息分类数据导入PHM数据库，建立多设备生命周期分类信息库；通过平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息，并与设备全生命周期信息进行结合，基于设备类型进行管理维护标准信息分类；能够将多种类型设备进行分类创建信息库，能够使管理维护数据信息标准化并与设备全生命周期信息相对应，提高平台标准化水平和信息数据一致化。

在一个实施例中，所述设备管理与维护级别模块包括：

管理维护规则子模块，用于通过多设备管理维护规则及监测预测原则，根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别；

维护层级模型子模块，用于通过维护层级模型根据设备管理维护级别建立PHM健康管理与预测维护层级。

上述技术方案的工作原理为，设备管理与维护级别模块中的管理维护规则子模块接收多品类设备信息创建模块的多设备生命周期分类信息，通过多设备管理维护规则及监测预测原则，根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别；维护层级模型子模块通过维护层级模型根据设备管理维护级别建立PHM健康管理与预测维护层级。

上述技术方案的有益效果为，管理维护规则子模块接收多品类设备信息创建模块的多设备生命周期分类信息，通过多设备管理维护规则及监测预测原则，根据多设备生命周期分类信息确定设备管理维护级别；维护层级模型子模块通过维护层级模型根据设备管理维护级别建立PHM健康管理与预测维护层级；能够对多种设备建立多层级的健康管理与预测维护级别，将无序分散的管理预测维护层次化清晰化。

在一个实施例中，所述设备PHM管理与预维模块包括：

设备端信息采集无线通信子模块，用于通过在设备端设置无线通信数据采集传输终端，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信；

多设备层级PHM管理与维护子模块，用于通过数据信息相互传输通信根据PHM健康管理与预测维护层级，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护。

上述技术方案的工作原理为，设备PHM管理与预维模块中的设备端信息采集无线通信子模块与多品类设备信息创建模块进行相互通信并于工业互联网终端以及多设备层级PHM管理与维护子模块进行数据信息相互传输，通过在设备端设置无线通信数据采集传输终端，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信；多设备层级PHM管理与维护子模块，根据PHM健康管理与预测维护层级，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护。

上述技术方案的有益效果为，设备PHM管理与预维模块中的设备端信息采集无线通信子模块与多品类设备信息创建模块进行相互通信并于工业互联网终端以及多设备层级PHM管理与维护子模块进行数据信息相互传输，通过在设备端设置无线通信数据采集传输终端，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信；能够进一步通过工业互联网采集足够多的设备数据信息；多设备层级PHM管理与维护子模块，根据PHM健康管理与预测维护层级，进行多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；能够将PHM健康管理与预测维护精准度和效率大幅提高。

在一个实施例中，所述数据导入分类创建子模块包括：

多品类数据协议单元，用于创建多品牌类型设备的多接口数据互通协议；

数据导入PHM库单元，用于通过数据读写器读取协议标准整理转化子模块的管理维护标准信息分类数据，并写入PHM数据库；

分类信息库汇总单元，用于将分散的PHM数据库进行汇总为多设备数据库类，建立多设备生命周期分类信息库。

上述技术方案的工作原理为，所述数据导入分类创建子模块通过多品类数据协议单元，创建多品牌类型设备的多接口数据互通协议；数据导入PHM库单元根据多品类数据协议单元的多接口数据互通协议，通过数据读写器读取协议标准整理转化子模块的管理维护标准信息分类数据，并写入PHM数据库；分类信息库汇总单元连接分散的数据导入PHM库单元，将分散的PHM数据库进行汇总为多设备数据库类，建立多设备生命周期分类信息库。

上述技术方案的有益效果为，数据导入分类创建子模块通过多品类数据协议单元，创建多品牌类型设备的多接口数据互通协议；数据导入PHM库单元根据多品类数据协议单元的多接口数据互通协议，通过数据读写器读取协议标准整理转化子模块的管理维护标准信息分类数据，并写入PHM数据库；分类信息库汇总单元连接分散的数据导入PHM库单元，将分散的PHM数据库进行汇总为多设备数据库类，建立多设备生命周期分类信息库；能够减少多接口数据传输的转换及多种硬件接口，多设备数据库类的分类信息库汇总能够提高数据信息的集中度和调用效率。

在一个实施例中，所述协议标准整理转化子模块包括：

边缘网关协议转化单元，用于通过平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息；

管维周期信息融合单元，用于通过信息融合将管理维护标准信息与设备全生命周期信息进行结合，获得管理维护生命周期融合信息；

维护标准信息分类单元，用于根据设备类型将管理维护生命周期融合信息进行管理维护标准信息分类，获得管维融合分类信息；计算管理维护生命周期融合信息检测误差率值，计算公式如下：

其中，Teh为管理维护生命周期融合信息检测误差率值，Hi为i阶向量长度，E为融合信息数据窗长度值，exp为以自然指数e为底的指数式，Fi为平均故障概率值，π为圆周率，||Hi||为i阶向量标准化后长度。

上述技术方案的工作原理为，所述协议标准整理转化子模块的边缘网关协议转化单元与管维周期信息融合单元进行数据传输；管维周期信息融合单元与维护标准信息分类单元进行数据传输；边缘网关协议转化单元，通过平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息；管维周期信息融合单元，通过信息融合将管理维护标准信息与设备全生命周期信息进行结合，获得管理维护生命周期融合信息；维护标准信息分类单元，用于根据设备类型将管理维护生命周期融合信息进行管理维护标准信息分类，获得管维融合分类信息；计算管理维护生命周期融合信息检测误差率值，计算公式如下：

其中，Teh为管理维护生命周期融合信息检测误差率值，Hi为i阶向量长度，E为融合信息数据窗长度值，exp为以自然指数e为底的指数式，Fi为平均故障概率值，π为圆周率，||Hi||为i阶向量标准化后长度；通过计算管理维护生命周期融合信息检测误差率值，进行降低融合信息数据窗长度值措施。

上述技术方案的有益效果为，利用边缘网关协议转化，平台边缘网关对多种品牌类型设备的通信协议整理转化成管理维护标准信息；可以进行管维周期信息融合，通过信息融合将管理维护标准信息与设备全生命周期信息进行结合；将管理维护生命周期融合信息进行管理维护标准信息分类；计算管理维护生命周期融合信息检测误差率值；通过计算管理维护生命周期融合信息检测误差率值，可以通过降低融合信息数据窗长度值等措施，降低管理维护生命周期融合信息检测误差率。

在一个实施例中，所述管理维护规则子模块包括：

维护规则信息单元，用于创建多设备管理维护规则及监测预测原则；

多设备分级别单元，用于通过多设备管理维护规则及监测预测原则，将多设备生命周期分类信息进行分级，确定设备管理维护级别。

上述技术方案的工作原理为，管理维护规则子模块的维护规则信息单元采用动态化实时化进行规则原则数据的创建及更新，创建多设备管理维护规则及监测预测原则；根据每种设备与其他设备之间的关联，多设备分级别单元通过多设备管理维护规则及监测预测原则，将多设备生命周期分类信息进行分级，确定设备管理维护级别。

上述技术方案的有益效果为，采用动态化实时化进行规则原则数据的创建及更新，创建多设备管理维护规则及监测预测原则；根据每种设备与其他设备之间的关联，多设备分级别单元通过多设备管理维护规则及监测预测原则，将多设备生命周期分类信息进行分级，确定设备管理维护级别；使平台中每种单一设备与其他关联设备之间的关联层级关系更加合理。

在一个实施例中，所述维护层级模型子模块包括：

初始层级模型单元，用于根据设备管理维护级别通过初始层级模型交叉合并，建立多设备交叉层级；多设备交叉层级包括：纵向垂直交叉层级，横向平行交叉层级；

模型交互设置单元，用于将多设备交叉层级与维护层级模型的多设备进行连接交互，建立PHM健康管理与预测维护层级。

上述技术方案的工作原理为，所述维护层级模型子模块中首先利用现有基础数据，通过初始层级模型单元，根据设备管理维护级别通过初始层级模型交叉合并，建立多设备交叉层级；多设备交叉层级包括：纵向垂直交叉层级，横向平行交叉层级；初始层级模型单元连接模型交互设置单元，将多设备交叉层级与维护层级模型的多设备进行连接交互，建立PHM健康管理与预测维护层级。

上述技术方案的有益效果为，利用现有基础数据，根据设备管理维护级别通过初始层级模型交叉合并，建立多设备交叉层级；多设备交叉层级包括：纵向垂直交叉层级，横向平行交叉层级；将多设备交叉层级与维护层级模型的多设备进行连接交互，建立PHM健康管理与预测维护层级；多设备交叉层级可以将相互交叉影响的设备信息进行交叉网格化管理，提高设备管理的交叉深度及预测的广度，并进一步增加维护的全面性。

在一个实施例中，所述设备端信息采集无线通信子模块包括：

多设备数据采集单元，用于在设备端设置数据采集终端；数据采集终端包括：设备传感数据采集器、设备运行数据采集器、设备操作数据采集器、设备维护数据采集器；通过多点分布多采集器采集现场设备的设备数据并生成对应的采集端口识别信息，再根据所述采集端口识别信息对所述设备数据进行转换标准处理，得到对应的多端口采集数据；

多终端无线传输单元，用于将多设备数据采集单元的数据采集终端采集的多种数据传输到无线通信系统，根据预设通讯策略将所述多端口采集数据进行传输；对接收到的所述多端口采集数据进行标准统一并分类，根据统一通讯协议对每个分类结果进行转换整合处理，得到对应的统一数据，将所述统一数据与现场设备进行数据交互；接收PHM健康管理与预测维护信息，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信。

上述技术方案的工作原理为，所述设备端信息采集无线通信子模块通过多设备数据采集单元，在设备端设置数据采集终端；数据采集终端包括：设备传感数据采集器、设备运行数据采集器、设备操作数据采集器、设备维护数据采集器；通过多点分布多采集器采集现场设备的设备数据并生成对应的采集端口识别信息，再根据所述采集端口识别信息对所述设备数据进行转换标准处理，得到对应的多端口采集数据；多终端无线传输单元，将多设备数据采集单元的数据采集终端采集的多种数据传输到无线通信系统，根据预设通讯策略将所述多端口采集数据进行传输；对接收到的所述多端口采集数据进行标准统一并分类，根据统一通讯协议对每个分类结果进行转换整合处理，得到对应的统一数据，将所述统一数据与现场设备进行数据交互；接收PHM健康管理与预测维护信息，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信。

上述技术方案的有益效果为，在设备端设置数据采集终端；数据采集终端包括：设备传感数据采集器、设备运行数据采集器、设备操作数据采集器、设备维护数据采集器；通过多点分布多采集器采集现场设备的设备数据并生成对应的采集端口识别信息，再根据所述采集端口识别信息对所述设备数据进行转换标准处理，得到对应的多端口采集数据；多终端无线传输单元，将多设备数据采集单元的数据采集终端采集的多种数据传输到无线通信系统，根据预设通讯策略将所述多端口采集数据进行传输；对接收到的所述多端口采集数据进行标准统一并分类，根据统一通讯协议对每个分类结果进行转换整合处理，得到对应的统一数据，将所述统一数据与现场设备进行数据交互；接收PHM健康管理与预测维护信息，将设备与工业互联网进行数据信息相互传输通信；进一步增加数据标准化处理的效率，提高平台与工业互联网之间的大范围多系统适用能力。

在一个实施例中，所述多设备层级PHM管理与维护子模块包括：

单点设备管维单元，用于通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行单点设备管维的PHM健康管理与预测维护终末层，对PHM健康管理与预测维护终末层中的单点设备进行单点设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；建立PHM健康管理与预测维护层级包括：对设备信息采集传输终端获取的设备数据在时域内提取特征值并对其数据变化规律进行分析，同时对多个设备信息采集传输终端获取的设备数据分别提取特征值并对相关性进行分析；对设备信息采集传输终端获取的设备数据中的设备运行状态信号通过时域频域变换在频域分析信号中的奇异性及其奇异性产生的原因；对设备信息采集传输终端获取的设备数据中设备荷载状态信号建立设备荷载概率模型，结合时序差分法分析设备荷载效应，结合设备运行数量预测设备荷载增长及荷载效应对设备疲劳可靠指标的影响；对设备信息采集传输终端获取的设备数据采用统计算法进行多元因素相关性分析，对每种设备信息采集传输终端获取的设备数据分别确定管理与预测维护影响程度最高的第一层级影响度因素、以及影响程度其次的第二层级影响度因素，建立多元因素相关影响度PHM健康管理与预测维护层级；

分型设备差化单元，用于通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行分级别、多类型设备管维的PHM健康管理与预测维护分型层，对分型设备终端进行设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；

区域设备协调单元，用于通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行多区域、大范围内设备管维的PHM健康管理与预测维护区域层，对区域设备终端进行设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；实现多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护。

上述技术方案的工作原理为，所述多设备层级PHM管理与维护子模块的单点设备管维单元，用于通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行单点设备管维的PHM健康管理与预测维护终末层，对PHM健康管理与预测维护终末层中的单点设备进行单点设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；建立PHM健康管理与预测维护层级包括：对设备信息采集传输终端获取的设备数据在时域内提取特征值并对其数据变化规律进行分析，同时对多个设备信息采集传输终端获取的设备数据分别提取特征值并对相关性进行分析；对设备信息采集传输终端获取的设备数据中的设备运行状态信号通过时域频域变换在频域分析信号中的奇异性及其奇异性产生的原因；对设备信息采集传输终端获取的设备数据中设备荷载状态信号建立设备荷载概率模型，结合时序差分法分析设备荷载效应，结合设备运行数量预测设备荷载增长及荷载效应对设备疲劳可靠指标的影响；对设备信息采集传输终端获取的设备数据采用统计算法进行多元因素相关性分析，对每种设备信息采集传输终端获取的设备数据分别确定管理与预测维护影响程度最高的第一层级影响度因素、以及影响程度其次的第二层级影响度因素，建立多元因素相关影响度PHM健康管理与预测维护层级；分型设备差化单元，用于通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行分级别、多类型设备管维的PHM健康管理与预测维护分型层，对分型设备终端进行设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；区域设备协调单元，用于通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行多区域、大范围内设备管维的PHM健康管理与预测维护区域层，对区域设备终端进行设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；实现多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护。

上述技术方案的有益效果为，通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行单点设备管维的PHM健康管理与预测维护终末层，对PHM健康管理与预测维护终末层中的单点设备进行单点设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；建立PHM健康管理与预测维护层级包括：对设备信息采集传输终端获取的设备数据在时域内提取特征值并对其数据变化规律进行分析，同时对多个设备信息采集传输终端获取的设备数据分别提取特征值并对相关性进行分析；对设备信息采集传输终端获取的设备数据中的设备运行状态信号通过时域频域变换在频域分析信号中的奇异性及其奇异性产生的原因；对设备信息采集传输终端获取的设备数据中设备荷载状态信号建立设备荷载概率模型，结合时序差分法分析设备荷载效应，结合设备运行数量预测设备荷载增长及荷载效应对设备疲劳可靠指标的影响；对设备信息采集传输终端获取的设备数据采用统计算法进行多元因素相关性分析，对每种设备信息采集传输终端获取的设备数据分别确定管理与预测维护影响程度最高的第一层级影响度因素、以及影响程度其次的第二层级影响度因素，建立多元因素相关影响度PHM健康管理与预测维护层级；通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行分级别、多类型设备管维的PHM健康管理与预测维护分型层，对分型设备终端进行设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；区域设备协调单元，通过数据信息相互传输通信，建立PHM健康管理与预测维护层级并划分出进行多区域、大范围内设备管维的PHM健康管理与预测维护区域层，对区域设备终端进行设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；实现多设备全生命周期PHM健康管理与预测维护；通过平台自身的历史数据搜集整理汇集，对设备信息采集传输终端获取的设备数据在时域内提取特征值并对其数据变化规律进行分析，可以同时对多个设备信息采集传输终端获取的设备数据分别提取特征值并对相关性进行分析；分层交叉处理或周期性机理分析，可以不全依赖于设备的类型及数量，并进行精准差异化的智能处理。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节与这里示出与描述的图例。