The invention discloses a method of recommendation for the data analysis algorithm of industrial equipment, which belongs to the technology of the automatic control field, including step S1, obtaining the data set required by the user's data processing and corresponding processing problems, and forming a processing feature vector according to the data set and the processing problem; step S2 The data processing model, formed by at least one of the data processing strategies, is selected and formed according to the processing feature vector. Step S3 processes the data set according to the data processing model to form corresponding data processing results and output. The beneficial effect of this scheme is that it improves the efficiency of analysis of equipment data, reduces the difficulty of data analysis, assists engineers to perform data analysis quickly and effectively, and provides users with more and more accurate algorithms in combination with user ratings, and recommends the next available algorithm for users, thus improving the equipment. The effect of data analysis.
【技术实现步骤摘要】
一种工业设备数据分析算法的推荐方法
本专利技术涉及的是一种自动控制领域的技术,具体是一种工业设备数据分析算法的推荐方法。
技术介绍
目前,随着工业设备的智能化水平不断提升,设备的远程状态监测与智能运维逐渐受到企业的重视,例如:实现风力发电机的无人值守。设备远程智能运维的基础是采集设备的实时运行参数,并对其进行分析,进而掌握设备的实时运行状态,判断是否发生异常,或者预测其未来的状态,实现预测性维护等。由上述可知,其中的一个核心环节是设备数据的分析。与传统的数据分析不同,工业设备的数据分析除了数据分析的理论和方法外,还需要关于设备的专业知识的支撑,也就是说,了解设备的工程师才是最适合进行设备运行数据分析的人员。这些工程师对设备的各个运行参数有深刻理解,了解其之间的影响关系,在这些领域知识的基础上,结合数据分析的理论与方法,才可以在运行数据中挖掘出隐含的信息,更好的掌握设备的运行状态。一般这些工程师对于数据分析的理论与方法并没有系统的学习和掌握,难以有效的将其经验和领域知识融入到数据分析中。因此,这便需要一个能够辅助工程师进行数据分析的系统,能够降低数据分析的门槛,可以在无需编程的情况下完成数据分析,让工程师将精力更多的放在设备数据本身,而不需要系统的掌握数据分析的理论和方法。为了提高工业设备数据分析的效率,降低数据分析的门槛,辅助工程师快速、便捷的完成数据分析,将其专业知识以最便捷的方式融入到数据分析中,需要能够辅助工程师进行数据分析的方法。在分析过程中,仍然有许多步骤需要用户根据具体问题的特点进行选择,而这依然需要用户对数据分析有着相对较深刻的理解。因此仅仅 ...
【技术保护点】
1.一种工业设备数据分析算法的推荐方法,其特征在于,预先设置多个数据处理策略;还包括以下步骤:步骤S1,获取用户本次数据处理所需的数据集合以及对应的处理问题,并根据所述数据集合和所述处理问题形成一处理特征矢量;步骤S2,根据所述处理特征矢量选择并形成由至少一个所述数据处理策略组合形成的数据处理模型;步骤S3,根据所述数据处理模型对所述数据集合进行处理,以形成对应的数据处理结果并输出。
【技术特征摘要】
1.一种工业设备数据分析算法的推荐方法,其特征在于,预先设置多个数据处理策略;还包括以下步骤:步骤S1,获取用户本次数据处理所需的数据集合以及对应的处理问题,并根据所述数据集合和所述处理问题形成一处理特征矢量;步骤S2,根据所述处理特征矢量选择并形成由至少一个所述数据处理策略组合形成的数据处理模型;步骤S3,根据所述数据处理模型对所述数据集合进行处理,以形成对应的数据处理结果并输出。2.根据权利要求1所述的一种工业设备数据分析算法的推荐方法,其特征是,在所述步骤S1中,形成所述处理特征矢量具体包括以下步骤:步骤S11,采用一预先训练形成的数据集特征分析器提取所述数据集合的数据特征;步骤S12,采用一预先训练形成的问题信息分析器提取所述处理问题的问题特征;步骤S13,将所述数据特征和所述问题特征组合形成所述处理特征矢量;所述步骤S11和所述步骤S12在执行顺序上不分先后。3.根据权利要求2所述的一种工业设备数据分析算法的推荐方法,其特征是,在所述步骤S11中,所述数据特征包括数据量、数据维度和数据稀疏度。4.根据权利要求2所述的一种工业设备数据分析算法的推荐方法,其特征是,在所述步骤S12中,所述问题特征包括问题类型、问题领域和问题对象。5.根据权利要求1所述的一种工业设备数据分析算法的推荐方法,其特征是,在所述步骤S2中,选择所述数据处理策略的具体步骤包括:步骤S2...
【专利技术属性】
技术研发人员:谢晓龙,许伟,董亚明,
申请(专利权)人:上海电气集团股份有限公司,
类型:发明
国别省市:上海,31
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