本发明专利技术提出一种基于知识图谱的机泵健康分析方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取机泵部件的实时监测数据、历史监测数据，将历史监测数据转化为文本信息，根据文本信息构建机泵健康知识图谱；根据实时监测数据与历史监测数据的相似度比对，通过机泵健康知识图谱得到机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征；将机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征输入预先训练的机泵健康分析模型中，得到机泵整体和部件在预设时间范围内的健康分析结果。本发明专利技术基于知识图谱和健康状态分析模型对机泵健康状况进行实时分析，获取机泵整体和部件故障发生的时间、类型，提高分析结果准确性，降低整体运维成本。本。本。
【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的机泵健康分析方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及设备监测
，尤其涉及一种基于知识图谱的机泵健康分析方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]在大型工业生产领域，如石油石化、金属冶炼、水力发电等领域中，机泵起到了液体传输和增压的作用。在这些领域中大量使用机泵的情况下，确保机泵设备的安全、长周期、稳定运行十分重要，可有效避免生产周期的延误、重大安全事故的发生。
[0003]机泵设备的日常维护目前主要以人工的定时巡检，通过对设备运行过程中的轴承温升、振动指标进行检查，根据以往经验来判断设备是否运行正常。这种通过人工巡检的方式不仅耗费大量人力成本、时间成本，巡检结果是否可靠还过于依赖专业人士的经验，没有一个准确的标准。
[0004]设备故障的常规维修方式多为在运行异常或设备发生故障时开展，根据故障类型对相关部件进行逐一排查，以确定发生故障的部件和原因，但是在检修过程中需要对设备进行非计划性停机，将会导致生产效率的降低。
[0005]当前数字化、网络化、智能化工业生产流程中，实时采集机泵设备的状态数据，当机泵发生故障时根据状态数据进行故障诊断，减少了信息采集所耗费的时间，提升故障诊断效率。
[0006]上述两种故障诊断方式都是在机泵发生故障时对机泵部件进行故障排查，分析故障原因以得到解决方法，仍然需要在正常生产阶段停机维修，无法在机泵运行过程中获得机泵健康信息，降低生产效率。
技术实现思路
[0007]鉴于以上现有技术存在的问题，本专利技术提出一种基于知识图谱的机泵健康分析方法、装置、设备及介质，主要解决现有技术中无法在机泵运行过程中获得机泵健康信息、降低生产效率的问题。
[0008]为了实现上述目的及其他目的，本专利技术采用的技术方案如下。
[0009]可选地，提供了一基于知识图谱的种机泵健康分析方法，包括：
[0010]获取机泵部件的实时监测数据、历史监测数据，将所述历史监测数据转化为文本信息，根据所述文本信息构建机泵健康知识图谱，所述机泵健康知识图谱用于获取机泵整体健康状态和机泵部件健康状态；
[0011]根据所述实时监测数据与所述历史监测数据的相似度比对，通过所述机泵健康知识图谱得到机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征；
[0012]将所述机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征输入预先训练的机泵健康分析模型中，得到机泵整体和部件在预设时间范围内的健康分析结果。
[0013]可选地，获取机泵部件的实时监测数据、历史监测数据，包括：
[0014]采集机泵部件的实时监测数据，所述实时监测数据包括振动数据、应力波数据、温度数据、电流数据、压力数据、流量数据；
[0015]获取机泵部件的历史监测数据，所述历史监测数据包括振动数据、应力波数据、温度数据、电流数据、压力数据、流量数据。
[0016]可选地，将所述历史监测数据转化为文本信息，包括：
[0017]获取所述历史监测数据映射于机泵整体健康状态和机泵部件健康状态的权重；
[0018]根据所述权重将所述历史监测数据转换为对应于预设的不同健康状态等级的文本信息。
[0019]可选地，根据所述文本信息构建机泵健康知识图谱，包括：
[0020]构建机泵实体、部件实体、实体之间的关系，形成本体模型；
[0021]从所述文本信息中识别出所述本体模型和实体的属性信息；
[0022]结合所述本体模型和实体的属性信息，构建所述机泵健康知识图谱。
[0023]可选地，所述机泵健康知识图谱用于获取机泵整体健康状态和机泵部件健康状态，包括：
[0024]通过所述机泵健康知识图谱获取故障分类和故障时间，得到所述机泵整体健康状态和机泵部件健康状态；
[0025]所述故障分类包括初期故障、突发故障和磨损故障，所述故障事件包括故障发现方式、故障内容、故障相关部件和故障发现人员。
[0026]可选地，根据所述实时监测数据与所述历史监测数据的相似度比对，通过所述机泵健康知识图谱得到机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征，包括：
[0027]计算所述实时监测数据与所述历史监测数据的相似度，将所述相似度与预设的相似度阈值进行比对，根据比对结果筛选所述历史监测数据，得到第一监测数据；
[0028]通过所述机泵健康知识图谱对所述第一监测数据进行检索匹配，得到所述机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征。
[0029]可选地，通过所述机泵健康知识图谱对所述第一监测数据进行检索匹配，得到所述机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征，包括：
[0030]通过所述机泵健康知识图谱对所述第一监测数据进行检索匹配，获取第一监测数据中的实体与机泵整体实时健康状态和机泵部件实时健康状态的对应关系；
[0031]根据所述对应关系，获取所述机泵健康知识图谱中的三元组，所述三元组包括所述机泵健康知识图谱中实体、关系、关系属性的三元组信息；
[0032]将所述三元组输入翻译模型中进行向量转化，得到机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征。
[0033]可选地，提供了一种基于知识图谱的机泵健康分析装置，包括：
[0034]知识图谱构建模块，用于获取机泵部件的实时监测数据、历史监测数据，将所述历史监测数据转化为文本信息，根据所述文本信息构建机泵健康知识图谱，所述机泵健康知识图谱用于获取机泵整体健康状态和机泵部件健康状态；
[0035]健康状态特征获取模块，用于根据所述实时监测数据与所述历史监测数据的相似度比对，通过所述机泵健康知识图谱得到机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征；
[0036]分析模块，用于将所述机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征输入预先训练的机泵健康分析模型中，得到机泵整体和部件在预设时间范围内的健康分析结果。
[0037]可选地，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述基于知识图谱的机泵健康分析方法的步骤。
[0038]可选地，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0039]获取机泵部件的实时监测数据、历史监测数据，将所述历史监测数据转化为文本信息，根据所述文本信息构建机泵健康知识图谱，所述机泵健康知识图谱用于获取机泵整体健康状态和机泵部件健康状态；
[0040]根据所述实时监测数据与所述历史监测数据的相似度比对，通过所述机泵健康知识图谱得到机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征；
[0041]将所述机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征输入预先训练的机泵健康分析模型中，得到机泵整体和部件在预设时间范围内的健康分析结果。
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的机泵健康分析方法，其特征在于，包括：获取机泵部件的实时监测数据、历史监测数据，将所述历史监测数据转化为文本信息，根据所述文本信息构建机泵健康知识图谱，所述机泵健康知识图谱用于获取机泵整体健康状态和机泵部件健康状态；根据所述实时监测数据与所述历史监测数据的相似度比对，通过所述机泵健康知识图谱得到机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征；将所述机泵整体实时健康状态特征和机泵部件实时健康状态特征输入预先训练的机泵健康分析模型中，得到机泵整体和部件在预设时间范围内的健康分析结果。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的机泵健康分析方法，其特征在于，获取机泵部件的实时监测数据、历史监测数据，包括：采集机泵部件的实时监测数据，所述实时监测数据包括振动数据、应力波数据、温度数据、电流数据、压力数据、流量数据；获取机泵部件的历史监测数据，所述历史监测数据包括振动数据、应力波数据、温度数据、电流数据、压力数据、流量数据。3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的机泵健康分析方法，其特征在于，将所述历史监测数据转化为文本信息，包括：获取所述历史监测数据映射于机泵整体健康状态和机泵部件健康状态的权重；根据所述权重将所述历史监测数据转换为对应于预设的不同健康状态等级的文本信息。4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的机泵健康分析方法，其特征在于，根据所述文本信息构建机泵健康知识图谱，包括：构建机泵实体、部件实体、实体之间的关系，形成本体模型；从所述文本信息中识别出所述本体模型和实体的属性信息；结合所述本体模型和实体的属性信息，构建所述机泵健康知识图谱。5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的机泵健康分析方法，其特征在于，所述机泵健康知识图谱用于获取机泵整体健康状态和机泵部件健康状态，包括：通过所述机泵健康知识图谱获取故障分类和故障时间，得到所述机泵整体健康状态和机泵部件健康状态；所述故障分类包括初期故障、突发故障和磨损故障，所述故障事件包括故障发现方式、故障内容、故障相关部件和故障发现人员。6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的机泵健康分析方法，其特征在于，根据所述实时监测数据与所述历史监测数据的相似度比对，通过所述机泵健康知识图谱得到机泵整体实时健...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨露霞，
申请(专利权)人：重庆川仪自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。