【技术实现步骤摘要】
一种故障识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及工业控制故障诊断
，特别涉及一种故障识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着工业过程的发展，生产规模越来越大，流程也越来越复杂。在工业过程，当设备在运行过程中出现了故障，却没有及时的检测与处理，不仅会降低生产效率，增加维护成本，严重时甚至会威胁到人类的生命安全。因此为了预防事故的发生，在工业现场引入一种实时有效的故障检测系统变得十分重要。由于通讯、传感等技术的高速发展，越来越多的工业过程配置了数据监测与采集系统，存储了大量的工业生产实时数据。因此，基于数据驱动，特别是基于多元统计方法的工业过程故障检测得到了越来越多的关注。
[0003]但是在现有技术中，训练模型时：由工程师选择好健康数据的特定数据段之后，直接作为训练集输入进行模型训练，受采集数据的影响很严重，取不同的时间段的健康数据作为训练集进行训练，得到的模型结果差距很大，想要得到性能很好的检测模型不得不反复选取不同的数据段进行训练，但是所选择的数据段的训练效果不一定好，最...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种故障识别方法，其特征在于，包括：获取设备连续时间内的历史健康数据，并基于第一预设数量和第二预设数量，对所有所述历史健康数据进行穷尽式的排列组合，以得到多个训练集以及与所述多个训练集一一对应的多个测试集；其中，每个所述训练集中均包括所述第一预设数量个所述历史健康数据，每个所述测试集中均包括所述第二预设数量个所述历史健康数据；分别利用不同的所述训练集以及相应的所述测试集对待训练的多元统计分析模型进行训练以及测试，以基于测试结果从多个训练后模型中筛选出目标训练后模型；基于不同类型的故障在发生前的预设时间段内的历史设备状态特征，创建相应的特征码，以得到第一故障码；获取实时数据，并将所述实时数据输入到所述目标训练后模型中以进行故障检测，然后基于所述实时数据中的实时设备状态特征创建相应的特征码，以得到第二故障码；将所述第一故障码与所述第二故障码进行比对以识别当前故障类型。2.根据权利要求1所述的故障识别方法，其特征在于，所述分别利用不同的所述训练集以及相应的所述测试集对待训练的多元统计分析模型进行训练以及测试，以基于测试结果从多个训练后模型中筛选出目标训练后模型，包括：对不同的所述训练集进行标准化处理，然后基于多元统计方法将标准化处理后的不同的所述训练集进行降维处理，以得到多个训练后模型；利用不同的所述训练集对应的所述测试集对所述多个训练后模型进行测试以得到相应的测试结果，并基于所述测试结果和预设模型筛选规则从所述多个训练后模型中筛选出目标训练后模型。3.根据权利要求2所述的故障识别方法，其特征在于，所述基于所述测试结果和预设模型筛选规则从所述多个训练后模型中筛选出目标训练后模型，包括：利用所述测试结果确定不同所述训练后模型在不同时刻下对应的目标变量偏离统计值；从所述多个训练后模型中统计出每一时刻下的所述目标变量偏离统计值均不大于预设控制限阈值的训练后模型，然后从统计到的所述训练后模型中筛选出与预设置信度最接近的训练后模型以得到目标训练后模型。4.根据权利要求3所述的故障识别方法，其特征在于，所述基于不同类型的故障在发生前的预设时间段内的历史设备状态特征，创建相应的特征码，以得到第一故障码，包括：利用预设时间点确定规则从不同类型的故障在发生前的预设时间段中确定出目标时间点；获取不同的历史设备状态特征对应的编号，以得到相应的特征码；计算所述特征码在所述目标时间点上的故障贡献率，并将所述故障贡献率进行排序，以得到第一故障码。5.根据权利要求4所述的故障识别方法，其特征在于，所述利用预设时间点确定规则从不同类型的故障在发生前的预设时间段中确定出目标时间点，包括：若所述不同类型的故障中每一时刻对应的变量偏离统计值均未...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈勇，王维斌，张用新，曹晓红，江居传，陆鹏飞，汪谷银，刁俊武，房兢，蓝新志，伊向良，郑芳雄，
申请(专利权)人：中海油信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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