设备故障的诊断方法、诊断装置、诊断设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种设备故障的诊断方法、诊断装置、诊断设备及存储介质，通过建立各设备下故障模式和参数测点的第一对应关系以及各设备下故障模式和故障样本的第二对应关系的设备故障数据库，不需要加入复杂的专家经验，即可在接收到设备告警参数测点信息时，根据第一对应关系确定与设备告警参数测点信息的告警参数测点对应的备选故障模式以及关联参数测点，根据第二对应关系确定备选故障样本，进而获取告警参数测点和关联参数测点在同一预设时间段内的时间序列，将该时间序列和备选故障样本的时序数据进行对比，即通过对基础数据的简单分析来获取设备告警参数测点信息和故障样本的关联，根据对比结果确定目标故障样本，进而确定故障原因。

【技术实现步骤摘要】
设备故障的诊断方法、诊断装置、诊断设备及存储介质
本专利技术涉及设备故障诊断
，特别是涉及一种设备故障的诊断方法、诊断装置、诊断设备及存储介质。
技术介绍
随着计算机的发展，研制计算机设备监测系统日益受到重视，建立智能监测与诊断系统一个发展趋势。当有大量设备需要监测和诊断时，或者关键设备需要连续不断地监视时，频繁地进行数据采集、分析和比较是十分繁重的工作。这时用计算机进行自动监测和诊断可节省大量的人力和物力，并能保证诊断结果的客观性和准确性。计算机监测与诊断系统按其所采用的技术可分为：简易自动诊断；精密自动诊断；诊断的专家系统。简易自动诊断通常采用某些简单的特征参数，如信号的均方根值、峰值或峭度系数等，与标准参考状态的值进行比较，能判断故障的有无，但不能判断是何种故障。因所用监测技术和设备简单，操作容易掌握，价格便宜，因而得到广泛应用。精密自动诊断要综合采用各种诊断技术，对简易诊断(初诊)认为有异常的设备作进一步的诊断，以确定故障的类型和部位，并预测故障的发展，要求有专门技术人员操作，在给出诊断结果、解释、处理对策等方面，通常需要仍需要有丰富经验的人员参与。诊断专家系统与一般的精密自动诊断不同，它是一种基于人工智能的计算机诊断系统。它能模拟故障诊断专家的思维方式，运用已有的故障诊断系统。它能模拟故障诊断专家的思维方式，运用已有的故障诊断技术知识和专家经验，对收集到的设备信息进行推理做出判断，并能不断修改、补充知识以完善专家系统的性能，这对于复杂系统的诊断是十分有效的，是设备故障诊断的发展方向。然而，为实现故障诊断，诊断专家系统需要预先建立专家知识库，专家知识库中存储有专家的知识与经验，它通常有两方面的知识内容：一是针对具体的系统而言，包括系统的结构，系统经常出现的故障现象，每个故障现象的原因以及故障现象与原因之间的逻辑关系；二是针对系统中一般的设备仪器故障诊断的专家经验。由于创建专家知识库时对专家的知识和经验依赖较高，专家知识的获取与表达成为制约故障诊断专家系统发展的瓶颈。可见，为实现复杂系统的设备故障自动化诊断，需要付出较高的成本。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种设备故障的诊断方法、诊断装置、诊断设备及存储介质，用于在实现复杂系统的设备故障自动化诊断的基础上降低对专家知识和经验的依赖度，进而降低设备故障诊断成本。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种设备故障的诊断方法，包括：根据测点信息、设备台账和故障样本，建立各设备下故障模式和参数测点的第一对应关系以及各所述设备下所述故障模式和所述故障样本的第二对应关系，得到设备故障数据库；在接收到设备告警参数测点信息时，根据所述第一对应关系，在所述设备故障数据库中确定与所述设备告警参数测点信息的告警参数测点对应的备选故障模式，以及与所述备选故障模式对应的除所述告警参数测点外的关联参数测点；根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与备选故障模式对应的备选故障样本；获取所述告警参数测点和所述关联参数测点在同一预设时间段内的时间序列；将所述时间序列和所述备选故障样本的时序数据进行对比，根据对比结果选取目标故障样本；根据所述目标故障样本确定故障原因。可选的，在所述根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与备选故障模式对应的备选故障样本之前，还包括：对与所述故障模式对应的参数测点以及与所述故障模式对应的故障样本中所述参数测点的时序数据进行统计分析，得到各所述参数测点的标准统计特征，以各所述统计特征生成所述故障模式的标准特征向量；对所述时间序列进行统计分析，得到所述告警参数测点和所述关联参数测点的故障统计特征，以所述故障统计特征生成所述备选故障模式的故障特征向量；计算各所述备选故障模式的故障特征向量和各所述备选故障模式的标准特征向量的相似度；以相似度最高的预设个数的备选故障模式为筛选后的备选故障模式；相应的，所述根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与备选故障模式对应的备选故障样本，具体为：根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与所述筛选后的备选故障模式对应的备选故障样本。可选的，所述将所述时间序列和所述备选故障样本的时序数据进行对比，根据对比结果选取目标故障样本，具体包括：计算所述时间序列与所述时序数据之间的波形相似度；根据与所述时间序列对应的故障统计特征以及与所述时序数据对应的样本统计特征，计算所述时间序列与所述时序数据之间的统计特征相似度；对所述波形相似度和所述统计特征相似度进行加权运算，并根据加权运算结果确定所述目标故障样本。可选的，还包括：根据所述备选故障样本确定所述预设时间段的时长和对所述时间序列的采样频率。可选的，在所述根据对比结果选取目标故障样本之后，还包括：将所述时间序列中与所述目标故障样本相关的时间序列存储于所述目标故障样本所在的故障样本集合中。可选的，还包括：根据所述目标故障样本确定故障解决方案。可选的，在所述将所述时间序列和所述备选故障样本的时序数据进行对比之前，还包括：对所述时间序列的曲线进行平滑处理。为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种设备故障的诊断装置，包括：采集单元，用于根据测点信息、设备台账和故障样本，建立各设备下故障模式和参数测点的第一对应关系以及各所述设备下所述故障模式和所述故障样本的第二对应关系，得到设备故障数据库；第一查询单元，用于在接收到设备告警参数测点信息时，根据所述第一对应关系，在所述设备故障数据库中确定与所述设备告警参数测点信息的告警参数测点对应的备选故障模式，以及与所述备选故障模式对应的除所述告警参数测点外的关联参数测点；第二查询单元，用于根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与备选故障模式对应的备选故障样本；获取单元，用于获取所述告警参数测点和所述关联参数测点在同一预设时间段内的时间序列；对比单元，用于将所述时间序列和所述备选故障样本的时序数据进行对比，根据对比结果选取目标故障样本；输出单元，用于根据所述目标故障样本确定故障原因。为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种设备故障的诊断设备，包括：存储器，用于存储指令，所述指令包括上述任意一项所述设备故障的诊断方法的步骤；处理器，用于执行所述指令。为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述设备故障的诊断方法的步骤。本专利技术所提供的设备故障的诊断方法，基于测点信息、设备台账和故障样本等原始数据建立设备故障数据库，其中包括各设备下故障模式和参数测点的第一对应关系以及各设备下故障模式和故障样本的第二对应关系，从而在接收到设备告警参数测点信息时，即可根据第一对应关系确定与设备告警参数测点信息的告警参数测点对应的备选故障模式以及关联参数测点，根据第二对应关系确定备选故障本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种设备故障的诊断方法，其特征在于，包括：/n根据测点信息、设备台账和故障样本，建立各设备下故障模式和参数测点的第一对应关系以及各所述设备下所述故障模式和所述故障样本的第二对应关系，得到设备故障数据库；/n在接收到设备告警参数测点信息时，根据所述第一对应关系，在所述设备故障数据库中确定与所述设备告警参数测点信息的告警参数测点对应的备选故障模式，以及与所述备选故障模式对应的除所述告警参数测点外的关联参数测点；/n根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与备选故障模式对应的备选故障样本；/n获取所述告警参数测点和所述关联参数测点在同一预设时间段内的时间序列；/n将所述时间序列和所述备选故障样本的时序数据进行对比，根据对比结果选取目标故障样本；/n根据所述目标故障样本确定故障原因。/n

【技术特征摘要】
1.一种设备故障的诊断方法，其特征在于，包括：
根据测点信息、设备台账和故障样本，建立各设备下故障模式和参数测点的第一对应关系以及各所述设备下所述故障模式和所述故障样本的第二对应关系，得到设备故障数据库；
在接收到设备告警参数测点信息时，根据所述第一对应关系，在所述设备故障数据库中确定与所述设备告警参数测点信息的告警参数测点对应的备选故障模式，以及与所述备选故障模式对应的除所述告警参数测点外的关联参数测点；
根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与备选故障模式对应的备选故障样本；
获取所述告警参数测点和所述关联参数测点在同一预设时间段内的时间序列；
将所述时间序列和所述备选故障样本的时序数据进行对比，根据对比结果选取目标故障样本；
根据所述目标故障样本确定故障原因。


2.根据权利要求1所述的诊断方法，其特征在于，在所述根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与备选故障模式对应的备选故障样本之前，还包括：
对与所述故障模式对应的参数测点以及与所述故障模式对应的故障样本中所述参数测点的时序数据进行统计分析，得到各所述参数测点的标准统计特征，以各所述统计特征生成所述故障模式的标准特征向量；
对所述时间序列进行统计分析，得到所述告警参数测点和所述关联参数测点的故障统计特征，以所述故障统计特征生成所述备选故障模式的故障特征向量；
计算各所述备选故障模式的故障特征向量和各所述备选故障模式的标准特征向量的相似度；
以相似度最高的预设个数的备选故障模式为筛选后的备选故障模式；
相应的，所述根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与备选故障模式对应的备选故障样本，具体为：
根据所述第二对应关系，在所述设备故障数据库中确定与所述筛选后的备选故障模式对应的备选故障样本。


3.根据权利要求2所述的诊断方法，其特征在于，所述将所述时间序列和所述备选故障样本的时序数据进行对比，根据对比结果选取目标故障样本，具体包括：
计算所述时间序列与所述时序数据之间的波形相似度；
根据与所述时间序列对应的故障统计特征以及与所述时序数据对应的样本统计特征，计算所述时间序列与所述时序数据之间的统计特征相似度；
对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建华，陈世和，张含智，马成龙，卫平宝，聂怀志，陈木斌，袁雪峰，李晓静，
申请(专利权)人：华润电力技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44