一种设备状态诊断方法及装置制造方法及图纸

技术编号:16364619 阅读:40 留言:0更新日期:2017-10-10 20:26
本发明专利技术公开了一种设备状态诊断方法及装置,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;对所述被测样本进行相似度判断得到故障初步分类;获得所述故障初步分类对应的样本特征值,进行加权计算得到相似度参数,并确定所述被测样本的故障分类;当所述故障分类为单一种类时,将所述故障分类确定为所述被测样本的故障诊断分类;若不是单一种类,则创建精确模型,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。通过本发明专利技术实现了提高了设备状态诊断的准确度和精确度的目的。

Device state diagnosis method and device

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模型中进行判断,得到所述被测样本的故障诊断分类。优选的,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。优选的,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。优选的,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。优选的,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进行修正。根据本专利技术的第二方面,提供了一种设备状态诊断装置,该装置包括:处理模块,用于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;第一判断模块,用于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;分类模块,用于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;第二判断模块,用于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;第三判断模块,用于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。优选的,所述第一判断模块包括:确定单元,用于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;初步判断单元,用于依据所述判断条件,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。优选的,所述第三判断模块包括:获取单元,用于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;评判单元,用于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;排序单元,用于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。优选的,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,该装置还包括:人工判断单元,用于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。优选的,当确定所述被测样本的故障诊断分类之后,该装置还包括:修正模块,用于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进行修正。相较于现有技术,本专利技术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;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,进行加权计算得到相似度参数,并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;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。本专利技术基于历史样本作为分类和判断的依据有效解决了现有技术中个体差异和人工判断不准确的情况,并且在本专利技术中采用了多次判断使结果更加准确,降低了误判的可能性,最后将被测样本归入历史样本数据库中,随着数据库中数据的增加,使后续的判断可信度越来越高,进而实现了提高了设备状态诊断的准确度和精确度的目的。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例一提供的一种设备状态诊断方法的流程示意图;图2为本专利技术实施例二对应的图1中S12步骤获取故障初步分类的流程示意图;图3为本专利技术实施例二对应的图1中S16步骤精确模型判断的流程示意图;图4为本专利技术实施例三提供的一种设备状态诊断装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象,而不是用于描述特定的顺序。此外术语“包括”和“具有”以及他们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有设定于已列出的步骤或单元,而是可包括没有列出的步骤或单元。实施例一参见图1为本专利技术实施例一提供的一种设备状态诊断方法的流程示意图,该方法包括以下步骤:S11、对获取到的历史样本进行处理得到典型样本文档来自技高网...
一种设备状态诊断方法及装置

【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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