一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法及系统，涉及数据挖掘及应用技术领域。本发明专利技术包括如下步骤：步骤S1：通过检验模板采集特种设备历次检验报告中的原始记录数据；步骤S2：对获得的原始记录数据进行预处理操作，构建训练数据集、验证数据集和测试数据集宽表，获取分析数据；步骤S3：采用基于有监督的决策树分类算法建立特种设备定期检验报告故障预警模型；步骤S4：利用多种评估指标度量预警模型预测结果的准确性。本发明专利技术通过数据挖掘与分析技术对特种设备的基本信息数据和历史定期检验报告中的检验数据进行挖掘，利用决策树分类算法建立故障预警模型，提高检验部门的工作效率，确保社会人员的人身和财产安全。

An early warning method and system based on the historical periodic inspection report of special equipment

【技术实现步骤摘要】
一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法及系统
本专利技术属于数据挖掘与应用
，特别是涉及一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法及系统。
技术介绍
随着经济的快速发展，人民的物质生活水平在不断地提高，为了满足人民生活需要，住宅、公司、商场等建筑物中的特种设备数量在不断地激增，然而随着时间的推移，设备频繁运行，维护不到位，使得设备逐渐老化，性能在不断下降，随时可能会发生意外事故，造成人员伤害和财产损失，引起社会广泛关注。因此，对特种设备的定期检验是至关重要的一个检测环节，准确并完整记录定期检验报告、并及时报告检验结果是检验人员的职责。定期检查时，不同批次、不同型号的产品等其它不同因素会产生不一样的检验结果，会消耗大量人力和物力，随着时间的推移，将会积累大量的数据资料，如果不加以利用这些资料数据，就会成为废数据、死数据，不能产生更深远和有意义的数据。通过数据挖掘与分析技术对特种设备的基本信息数据和历史定期检验报告中的检验数据进行挖掘，可以预测下次检验结果是否能通过，从而可以提前采取措施预防事故发生，维护社会稳定，减轻事故给人民健康和财产安全的带来的威胁，同时提高检测效率，形成更好的特种设备检测安全体系。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法及系统，通过数据挖掘与分析技术对特种设备的基本信息数据和历史定期检验报告中的检验数据进行挖掘，利用决策树分类算法建立故障预警模型，解决了现有的特种设备维护不到位、容易发生意外事故的问题。为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术为一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法，包括如下步骤：步骤S1：通过检验模板采集特种设备历次检验报告中的原始记录数据，获取设备历史检验记录数据，读取设备参数表获取设备基本信息数据；步骤S2：对获得的原始记录数据进行预处理操作，构建训练数据集、验证数据集和测试数据集宽表，获取分析数据；步骤S3：采用基于有监督的决策树分类算法建立特种设备定期检验报告故障预警模型；步骤S4：利用多种评估指标度量预警模型预测结果的准确性；步骤S5：模型部署并应用到实际生产和生活环境；步骤S6：反馈预警故障情况，并通知监察和维保单位进行检测和维修。优选地，所述步骤S1中，检验模板采集的原始记录数据为特种设备历次定期检验报告数据，对同一种设备进行检验时，至少需要采集过去几年内的检验数据。优选地，所述步骤S2中，数据预处理操作具体包括数据清洗单元、特征筛选单元和特征构造单元；所述数据预处理用于寻找有效字段构建训练集、验证集和测试集宽表。优选地，所述训练集和验证集宽表采用滑动窗口法建立宽表，即采用M-1、M、M+1三个相邻月的设备代码作为标签集，然后再与设备基本数据信息、设备检验记录数据进行关联，得到训练集、验证集、测试集宽表。优选地，所述步骤S4中，多种评估指标度量采用查准率、查全率和F1-Score对故障预警模型进行优化。本专利技术为一种基于特种设备历史定期检验报告的预警系统，包括采集与预处理数据模块、挖掘与预警模块、模型部署与应用模块和反馈与监察模块；所述采集与预处理数据模块、挖掘与预警模块、模型部署与应用模块和反馈与监察模块依次连接；所述采集与预处理数据模块，用于通过检验模板读取检验报告，获得固定信息参数数据和检验相关数据，并对这些数据进行清洗、筛选和构造，进而得到可以使用且能进行分析的数据；所述挖掘与预警模块，用于构建训练数据集、验证数据集及测试数据集，采用有监督的决策树分类算法—Lightgbm算法对训练数据集进行训练，再用验证数据集进行验证，采用查准率、查全率和F1-Score指标对模型进行评估，最后预测测试数据集中的故障；所述反馈与监察模块：用于反馈预警故障情况，告知监察人员并提前进行检修；所述模型部署与应用模块，用于部署模型、应用到实际生产生活中，给生活带来更多便利和价值。本专利技术具有以下有益效果：(1)本专利技术通过检验模板采集特种设备历次检验报告中的原始记录数据，能够挖掘和分析出设备自身潜在的有用信息，提高检验部门的工作效率，确保社会人员的人身和财产安全。(2)本专利技术通过数据预处理的方法将检验报告中的数据转化为结构化、简单易懂的数据，利用特征筛选和特征构造方法，筛选和构建了具有价值意义且能进行分析的指标，便于后期进行建模，提高检测效率，避免耗费大量人力和物力。(3)本专利技术通过采用滑动窗口法构建训练数据集和验证数据集宽表，利用数据挖掘与分析中常见的有监督的决策树分类算法进行建模，采用多种度量方法评估建模效果，使模型更加适用于生产和实际生活中。当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法步骤图；图2为本专利技术的一种基于特种设备历史定期检验报告的预警系统结构示意图；图3为本专利技术的特征集、标签集数据源构建图。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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1所示，本专利技术为一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法，包括如下步骤：步骤S1：通过检验模板采集特种设备历次检验报告中的原始记录数据，获取设备历史检验记录数据，读取设备参数表获取设备基本信息数据；步骤S2：对获得的原始记录数据进行预处理操作，构建训练数据集、验证数据集和测试数据集宽表，获取分析数据；步骤S3：采用基于有监督的决策树分类算法Lightgbm算法建立特种设备定期检验报告故障预警模型；步骤S4：利用多种评估指标度量预警模型预测结果的准确性；步骤S5：模型部署并应用到实际生产和生活环境；步骤S6：反馈预警故障情况，并通知监察和维保单位进行检测和维修。其中，步骤S1中，由于设备基本信息数据指设备自带的属性，其值是唯一的，设备检验记录数据是动态变化的，每次检验都可能不同，所以检验模板采集的原始记录数据作为特种设备历次定期检验报告数据时，对同一种设备进行检验都至少需要采集过去几年内的检验数据，方便数据的预处理以及容易达到建模效果。设备基本信息数据和设备历史检验记录数据具体包含的字段如下表1和表2所示：字段名称字段编码设备代码SBDM...

【技术保护点】
1.一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S1：通过检验模板采集特种设备历次检验报告中的原始记录数据，获取设备历史检验记录数据，读取设备参数表获取设备基本信息数据；/n步骤S2：对获得的原始记录数据进行预处理操作，构建训练数据集、验证数据集和测试数据集宽表，获取分析数据；/n步骤S3：采用基于有监督的决策树分类算法建立特种设备定期检验报告故障预警模型；/n步骤S4：利用多种评估指标度量预警模型预测结果的准确性；/n步骤S5：模型部署并应用到实际生产和生活环境；/n步骤S6：反馈预警故障情况，并通知监察和维保单位进行检测和维修。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：通过检验模板采集特种设备历次检验报告中的原始记录数据，获取设备历史检验记录数据，读取设备参数表获取设备基本信息数据；
步骤S2：对获得的原始记录数据进行预处理操作，构建训练数据集、验证数据集和测试数据集宽表，获取分析数据；
步骤S3：采用基于有监督的决策树分类算法建立特种设备定期检验报告故障预警模型；
步骤S4：利用多种评估指标度量预警模型预测结果的准确性；
步骤S5：模型部署并应用到实际生产和生活环境；
步骤S6：反馈预警故障情况，并通知监察和维保单位进行检测和维修。


2.根据权利要求1所述的一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法，其特征在于，所述步骤S1中，检验模板采集的原始记录数据为特种设备历次定期检验报告数据，对同一种设备进行检验时，至少需要采集过去几年内的检验数据。


3.根据权利要求1所述的一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法，其特征在于，所述步骤S2中，数据预处理操作具体包括数据清洗单元、特征筛选单元和特征构造单元；所述数据预处理用于寻找有效字段构建训练集、验证集和测试集宽表。


4.根据权利要求3所述的一种基于特种设备历史定期检验报告的预警方法，其特征在于，所述训练集和验证集宽表采用滑动窗口法建立宽表，即采用M-1、M、M+1三个相邻月的设备代码作为标签集，然后再与设备基本数据信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴明丽，周源，严伟，王启龙，
申请(专利权)人：科大国创软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34