在如今互联网、物联网及人工智能快速发展的背景下,计量行业也在发生革命性的改变。在对国内计量行业的调查中发现,越来越多的行业对计量装置的检测状态及仪器仪表自身的健康状态要求极其苛刻,由此仪器仪表全天不间断的感知自校系统显得极为重要和必要。本文以疫苗车间制水设备的仪器仪表作为研究背景,建立基于工业互联的监测系统,实现对生产过程中的仪器仪表进行实时监测,对生产设备参数及相关检测仪器仪表的健康状态通过智能算法处理得到相应数据分析结果,解放计量人员针对相应仪器仪表定期的检测工作,能够方便实时的了解现场仪器仪表健康状态。此篇论文主要研究点如下:(1)基于工业互联的计量仪表数据感知与传输系统研究设计。在不同的应用场景下,所需的感知模块与传输模块将会不同,对于感知方式可以概括为直接获取数据与间接采集两种方式,而传输方式也可分为有线与无线。本文中主要针对生物研究所制水车间内的相关仪器仪表进行数据感知与传输,根据实地情况,采用其相应的感知方式与传输方式。本文中将采用的是针对PLC的智能感知模块与GPRS智能传输模块。(2)基于大数据以及人工智能的计量仪表混合诊断算法模型。工业计量仪表故障特征形式多样特征复杂,为确保对仪器仪表健康状态诊断的准确性,采用不同的人工智能诊断方式进行混合诊断。其中以专家系统为基础的诊断方式,是将车间内相应工人与管理员的知识与经验进行汇总与存库,建立相应的专家知识库进行直接诊断。同时可以针对车间现场的数据进行实时采集与长时间的积累,在这些大量数据的基础上,采用人工神经网络等人工智能模型对相应数据进行训练得出对照的诊断模型。最后将两种方式的诊断模型进行混合诊断,搭建最终的混合诊断模型,实现对相应仪器仪表健康状态的实时监测。(3)可视化实时预警软件云平台。在云服务器上部署相应的监测系统,可通过Web端或APP端访问,实现对实时数据的可视化,对实时诊断效果的可视化,同时具备异常状态的推送预警功能。