The invention discloses a device diagnosis method and device, the method includes: to get to the historical samples processed by typical samples of fault classification and its characteristic value; on the measured sample similarity judgment fault classification; obtain the sample characteristics of the fault initial classification value corresponding to the weighted calculation get the similarity parameters, and determine the fault classification of the measured sample; when the fault classification for single species, the fault classification fault diagnosis and classification of the measured sample; if not a single class, create an accurate model of the initial input to the fault classification accuracy in the model to determine the fault classification of the measured sample. The invention realizes the purpose of improving the accuracy and the accuracy of the equipment state diagnosis.
【技术实现步骤摘要】
一种设备状态诊断方法及装置
本专利技术涉及设备生产监控
,特别是涉及一种基于机器学习的设备状态智能诊断方法及装置。
技术介绍
在工业生产领域中,传统的设备状态监测方案是通过定阈值监测或者简单的多阈值监测判断的,但是这种方案可以通用地解决一类状态检测问题。随着被监测状态和参数的多样化以及所处行业生产过程的复杂化或者其他非一致性的客观条件,基于传统的定值监测技术越来越不能适应这种变化,难以保证状态判断结果的准确度。为了解决这一问题,在现有的技术情况下,采用的是有经验的人员配合监测系统实现人工干预和预判断从而进行有效的判断,由于基于个人经验的差异以及种种思维惯性,这种机器结合人工的方法具有一定的局限性。
技术实现思路
针对于上述问题,本专利技术提供一种设备状态诊断方法及装置,实现了提高了设备状态诊断的准确度和精确度的目的。为了实现上述目的,根据本专利技术的第一方面,提供了一种设备状态诊断方法,该方法包括:对获取到的历史样本进行处理得到典型样本故障分类及其特征值,其中所述历史样本为设备历史故障样本数据;根据所述典型样本故障分类及其特征值,对所述被测样本进行相似度判断得到所述被测样本的故障初步分类;获得所述故障初步分类对应的样本特征值,对所述样本特征值进行加权计算得到相似度参数,并根据所述相似度参数确定所述被测样本的故障分类;判断所述故障分类的种类数量是否满足预设条件,如果是,则将所述故障分类确定为所述被测样本的故障诊断分类,其中,所述预设条件为所述故障初步分类为单一种类;当所述故障分类的种类数量不满足所述预设条件时,创建精确模型,将所述故障初步分类输入到所述精确 ...
【技术保护点】
一种设备状态诊断方法,其特征在于,该方法包括:对获取到的历史样本进行处理得到典型样本故障分类及其特征值,其中所述历史样本为设备历史故障样本数据;根据所述典型样本故障分类及其特征值,对所述被测样本进行相似度判断得到所述被测样本的故障初步分类;获得所述故障初步分类对应的样本特征值,对所述样本特征值进行加权计算得到相似度参数,并根据所述相似度参数确定所述被测样本的故障分类;判断所述故障分类的种类数量是否满足预设条件,如果是,则将所述故障分类确定为所述被测样本的故障诊断分类,其中,所述预设条件为所述故障初步分类为单一种类;当所述故障分类的种类数量不满足所述预设条件时,创建精确模型,将所述故障初步分类输入到所述精确模型中进行判断,得到所述被测样本的故障诊断分类。
【技术特征摘要】
1.一种设备状态诊断方法,其特征在于,该方法包括:对获取到的历史样本进行处理得到典型样本故障分类及其特征值,其中所述历史样本为设备历史故障样本数据;根据所述典型样本故障分类及其特征值,对所述被测样本进行相似度判断得到所述被测样本的故障初步分类;获得所述故障初步分类对应的样本特征值,对所述样本特征值进行加权计算得到相似度参数,并根据所述相似度参数确定所述被测样本的故障分类;判断所述故障分类的种类数量是否满足预设条件,如果是,则将所述故障分类确定为所述被测样本的故障诊断分类,其中,所述预设条件为所述故障初步分类为单一种类;当所述故障分类的种类数量不满足所述预设条件时,创建精确模型,将所述故障初步分类输入到所述精确模型中进行判断,得到所述被测样本的故障诊断分类。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述典型样本故障分类及其特征值,对所述被测样本进行相似度判断得到所述被测样本的故障初步分类,包括:根据所述典型样本故障分类及其特征值,确定每种故障分类的判断条件;依据所述判断条件,对所述被测样本进行参数关联分析,判断得到所述被测样本的故障初步分类。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当所述故障分类的种类数量不满足所述预设条件时,创建精确模型,将所述故障分类输入到所述精确模型中进行判断,得到所述被测样本的故障诊断分类,包括:当所述故障初步分类的结果为多个分类时,获取各个分类下的历史样本;对所述历史样本通过相似度评判标准进行评判,得到各个分类下对应的历史样本的相似度值;对所述相似度值进行排序,将相似度值最高的对应的分类作为所述被测样本的故障诊断分类。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,当对所述相似度值进行排序,得到相似值最高的对应的分类为多个时,该方法还包括:根据人工经验对所述多个分类进行判断分析,得到唯一的故障分类,将所述分类作为所述被测样本的故障诊断分类。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当确定所述被测样本的故障诊断分类之后,该方法还包括:将所述被测样本记录到历史样本数据库中,并对所述典型样本故障分类...
【专利技术属性】
技术研发人员:姚杰,孔伟阳,阮志坚,马楠桦,
申请(专利权)人:浙江中控技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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