一种多工业主机的故障检测方法、系统和服务系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多工业主机的故障检测方法、系统和服务系统，涉及故障检测领域。该方法包括：根据预设数据采集点获取多个工业主机的运行数据，对所述运行数据进行预处理，获得第一特征数据，根据预设模型参数和训练后的故障检测模型对所述第一特征数据进行故障分析，根据分析结果调取对应的检修报告发送到终端，实现能够实时有效监测到现场多个工业主机的故障，并及时上传，实现自动化实时故障检测，且降低检测成本，方便维修人员能够及时对故障设备进行维修，保证终端设备的正常运行，为维修人员提供更好的使用感，不必受限于技术经验。不必受限于技术经验。不必受限于技术经验。

【技术实现步骤摘要】
一种多工业主机的故障检测方法、系统和服务系统


[0001]本专利技术涉及故障检测领域，尤其涉及一种多工业主机的故障检测方法、系统和服务系统。

技术介绍

[0002]在故障检修方案，通过故障检测装置，将故障记录机设于工业现场，连接相应的设备检测其运行信息，将故障采集机设置于控制室中，并通过通信模块接收故障记录机采集到的故障信息，通过单片机控制单元对接收的数据信息进行处理监控，再通过工作人员人工定位到发生故障的设备，对故障设备进行检修，很依赖工作人员的技术经验，且在故障设备较多，故障原因较为繁杂时，工作人员无法详尽精确获得故障设备，延误检修时机，造成的危害不可估量。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种多工业主机的故障检测方法、系统和服务系统。
[0004]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种多工业主机的故障检测方法，包括：S1，根据预设数据采集点获取多个工业主机的运行数据；S2，对所述运行数据进行预处理，获得第一特征数据；S3，根据预设模型参数和训练后的故障检测模型对所述第一特征数据进行故障分析；S4，根据分析结果调取对应的检修报告发送到终端。
[0005]本专利技术的有益效果是：本方案通过采集点获取多个工业主机的运行数据，对所述运行数据进行预处理，获得第一特征数据，根据预设模型参数和训练后的故障检测模型对所述第一特征数据进行故障分析，根据分析结果调取对应的检修报告发送到终端，实现能够实时有效监测到现场多个工业主机的故障，并及时上传。
[0006]本方案实现自动化实时故障检测，且降低检测成本，方便维修人员能够及时对故障设备进行维修，保证终端设备的正常运行，为工人提供更好的使用感。
[0007]进一步地，所述S1之前还包括：在多个预设数据采集点中分别设置类型ID；根据每个类型ID给对应预设数据采集点分配匹配的工业主机；通过多个预设数据采集点采集，并发送包括类型ID的对应工业主机的运行数据；其中，根据每个工业主机的运行数据获得每个类型ID。
[0008]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过在多个预设数据采集点中设置的类型ID，能够给多个工业主机分配合适数据采集点，并能够对采集的数据进行初步划分，有效管理大量运行数据。
[0009]进一步地，还包括：根据类型ID对获取的运行数据进行划分获得第一数据集；根据已知故障数据库的故障数据集结合所述第一数据集构建训练数据集。
[0010]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过类型ID优化样本数据能够更好的在训练数据集中包围训练参数，保持训练数据松紧适中，有益于提高模型训练精度。
[0011]进一步地，还包括：通过一个生成器和两个识别器的神经网络结构构建故障检测模型；根据多个预设模型参数结合所述训练数据集对所述故障检测模型进行训练获得训练后的故障检测模型；其中，所述两个识别器分别为第一识别器和第二识别器；所述第一识别器包括一个深度置信网络。
[0012]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过构建故障检测模型结合预设模型参数，来关联运行数据中的故障数据，并从运行数据中识别出故障数据。
[0013]进一步地，所述对所述运行数据进行预处理，获得第一特征数据具体包括：对所述运行数据进行变量筛选，获得包括工业主机故障参数的运行参数；对所述包括工业主机故障参数的运行参数进行格式转换；对格式转换后的运行参数进行去重和去噪处理，获得第一特征数据。
[0014]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过预处理，将运行数据中的杂质数据，无用重复数据都剔除掉，并筛选出包含故障参数的变量，以提高故障识别精度和准确率。
[0015]进一步地，还包括：根据类型ID获得预设模型参数。
[0016]本专利技术解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种多工业主机的故障检测系统，包括：数据获取模块、预处理模块、故障分析模块和调取模块；所述数据获取模块用于根据预设数据采集点获取多个工业主机的运行数据；所述预处理模块用于对所述运行数据进行预处理，获得第一特征数据；所述故障分析模块用于根据预设模型参数和训练后的故障检测模型对所述第一特征数据进行故障分析；所述调取模块用于根据分析结果调取对应的检修报告发送到终端。
[0017]本专利技术的有益效果是：本方案通过采集点获取多个工业主机的运行数据，对所述运行数据进行预处理，获得第一特征数据，根据预设模型参数和训练后的故障检测模型对所述第一特征数据进行故障分析，根据分析结果调取对应的检修报告发送到终端，实现能够实时有效监测到现场多个工业主机的故障，并及时上传。
[0018]本方案实现自动化实时故障检测，且降低检测成本，方便维修人员能够及时对故障设备进行维修，保证终端设备的正常运行，为工人提供更好的使用感。
[0019]进一步地，还包括：数据采集模块，用于在多个预设数据采集点中分别设置类型ID；根据每个类型ID给对应预设数据采集点分配匹配的工业主机；通过多个预设数据采集点采集，并发送包括类型ID的对应工业主机的运行数据；
其中，根据每个工业主机的运行数据获得每个类型ID。
[0020]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过在多个预设数据采集点中设置的类型ID，能够给多个工业主机分配合适数据采集点，并能够对采集的数据进行初步划分，有效管理大量运行数据。
[0021]进一步地，还包括：训练数据构建模块，用于根据类型ID对获取的运行数据进行划分获得第一数据集；根据已知故障数据库的故障数据集结合所述第一数据集构建训练数据集。
[0022]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过类型ID优化样本数据能够更好的在训练数据集中包围训练参数，保持训练数据松紧适中，有益于提高模型训练精度。
[0023]进一步地，还包括：模型构建训练模块，用于通过一个生成器和两个识别器的神经网络结构构建故障检测模型；根据多个预设模型参数结合所述训练数据集对所述故障检测模型进行训练获得训练后的故障检测模型；其中，所述两个识别器分别为第一识别器和第二识别器；所述第一识别器包括一个深度置信网络。
[0024]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过构建故障检测模型结合预设模型参数，来关联运行数据中的故障数据，并从运行数据中识别出故障数据。
[0025]进一步地，所述预处理模块具体用于对所述运行数据进行变量筛选，获得包括工业主机故障参数的运行参数；对所述包括工业主机故障参数的运行参数进行格式转换；对格式转换后的运行参数进行去重和去噪处理，获得第一特征数据。
[0026]采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过预处理，将运行数据中的杂质数据，无用重复数据都剔除掉，并删选出包含故障参数的变量，以提高故障识别精度和准确率。
[0027]进一步地，还包括：模型参数构建模块，用于根据类型ID获得预设模型参数。
[0028]本专利技术解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种包括多工业主机的服务系统，包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多工业主机的故障检测方法，其特征在于，包括：S1，根据预设数据采集点获取多个工业主机的运行数据；S2，对所述运行数据进行预处理，获得第一特征数据；S3，根据预设模型参数和训练后的故障检测模型对所述第一特征数据进行故障分析；S4，根据分析结果调取对应的检修报告发送到终端；所述S1之前还包括：在多个预设数据采集点中分别设置类型ID；根据每个类型ID给对应预设数据采集点分配匹配的工业主机；通过多个预设数据采集点采集，并发送包括类型ID的对应工业主机的运行数据；其中，根据每个工业主机的运行数据获得每个类型ID。2.根据权利要求1所述的一种多工业主机的故障检测方法，其特征在于，还包括：根据类型ID对获取的运行数据进行划分获得第一数据集；根据已知故障数据库的故障数据集结合所述第一数据集构建训练数据集。3.根据权利要求2所述的一种多工业主机的故障检测方法，其特征在于，还包括：通过一个生成器和两个识别器的神经网络结构构建故障检测模型；根据多个预设模型参数结合所述训练数据集对所述故障检测模型进行训练获得训练后的故障检测模型；其中，所述两个识别器分别为第一识别器和第二识别器；所述第一识别器包括一个深度置信网络。4.根据权利要求1所述的一种多工业主机的故障检测方法，其特征在于，所述对所述运行数据进行预处理，获得第一特征数据具体包括：对所述运行数据进行变量筛选，获得包括工业主机故障参数的运行参数；对所述包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：王奇，宋思思，齐九颖，
申请(专利权)人：华北理工大学，
类型：发明
国别省市：