一种工业设备特定工况样本数据抽取的方法技术

本发明专利技术公开了一种工业设备特定工况样本数据抽取的方法，包括以下步骤：基于相关历史数据，建立相应工业设备特定工况数学关系表达式，并汇总成脚本文件，储存于工况样本数据平台；导入并解析脚本文件，获得所需特定工况信息和相关表达式；将带有工况数据抽取软件的计算机接入工厂时序数据库中获取数据，并进行数据预处理和再处理，获取满足工况条件的工况时间片起止时间；依据工况时间片起止时间，在所述时序数据库中获取工况点与监测点数据，并把获取的数据存储为中间数据文件；将所述中间数据文件导入样本工况数据平台，完成数据抽取、收集。本发明专利技术为提高了工况样本数据抽取的准确性和速度，且方法简单，灵活性强，适用范围广。适用范围广。适用范围广。

【技术实现步骤摘要】
一种工业设备特定工况样本数据抽取的方法


[0001]本专利技术涉及设备健康管理、设备工况判断、人工智能、深度学习和数据挖掘
，具体涉及一种工业设备特定工况数学定义、工况运行区间判断和工况样本数据抽取方法。

技术介绍

[0002]在重资产流程行业，设备健康管理是减少设备故障，降低生产成本，提升企业效益的重要工作。为了预防设备故障，防患于未然，提高设备管理效率和水平，提升设备运行质量，延长设备寿命，降低生产成本，提高经济效益，以先进的现代维护理论为指导，依托设备在线监测，建立基于设备实时监测数据的故障精确预测和智能维护，实现更精细的运维管理，从而提高设备可靠性，降低维修成本，确保开机率，保证设备连续可靠运行，避免因故障意外停机而带来的经济损失。
[0003]工况样本数据的多样性、准确性是开发设备机理诊断模型和AI模型的重要依据，也是验证并优化机理诊断模型和AI模型的基础。绝大部分现有技术仅从提高诊断模型或预测模型的准确性来针对单一设备特定工况的样本数据进行建库，没有针对各类设备或各类工况实施建库；在建库收集数据阶段，一般直接通过编程对特定工况数据进行筛选，并未通过工况脚本文件解析和工况计算表达式解析，通过对文本计算式的提取实现对工况数据的计算，所筛选出的数据，不具备工况筛选的普适性；样本数据库建立也仅针对单一设备或有限工况建立样本数据库，并未建立多设备类型、多工况、多样本的工况样本数据平台。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术提供了一种工业设备特定工况样本数据抽取的方法，能够解决现阶段设备诊断的机理模型和AI模型没有工况样本数据，模型研发效率不高，模型验证和升级缺乏多工况多样本数据支持造成验证缺依据，升级缺少测试，造成设备诊断模型研发周期长，诊断效果不明显的问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，一种工业设备特定工况样本数据抽取的方法，包括：
[0008]基于相关历史数据，建立相应工业设备特定工况数学关系表达式，并汇总成脚本文件，储存于工况样本数据平台中；
[0009]导入并解析脚本文件，获得所需特定工况信息和工况分支计算表达式、逻辑判断表达式；
[0010]将带有工况数据抽取软件的计算机接入工厂时序数据库中获取数据，并进行数据
预处理，对所述预处理之后的数据进行再处理，获取满足工况条件的工况时间片起止时间；
[0011]依据工况时间片起止时间，在所述时序数据库中获取工况点数据、监测点数据，并把获取的数据存储为中间数据文件；
[0012]将所述中间数据文件导入样本工况数据平台，完成数据抽取、收集。
[0013]作为本专利技术所述的工业设备特定工况样本数据抽取方法的一种优选方案，其中：所述相关历史数据包括，
[0014]设备诊断专家对设备特定工况的电流、电压、温度、振动等数值，以及相互间关联、时间变化规律的经验。
[0015]作为本专利技术所述的工业设备特定工况样本数据抽取方法的一种优选方案，其中：所述工况分支计算表达式包括，
[0016]Bi＝(A1)
○
A2)
○
(A3)......(AN)
[0017]式中A1、A2、A3、
…
AN为不含逻辑运算符的单一比较式，
○
为逻辑运算符，一般为逻辑与、逻辑或，B为分支判断结果，根据计算结果为1或0，工况分支计算表达式是以工况点为变量的以四则运算式为基础式的逻辑运算表达式。
[0018]作为本专利技术所述的工业设备特定工况样本数据抽取方法的一种优选方案，其中：所述逻辑判断表达式包括，
[0019]R＝(B1)
○
(B2)
○
(B3)......(BN)
[0020]式中B1、B2、B3、
…
BN为工况分支表达式，
○
为逻辑运算符，一般为逻辑与、逻辑或，R为判断结果，1表示符合工况，0表示不符合工况，工况逻辑判断式是以各工况计算结果为基础的逻辑运算表达式。
[0021]作为本专利技术所述的工业设备特定工况样本数据抽取方法的一种优选方案，其中：所述数据预处理包括，
[0022]对时序数据库获取的数据进行异常点检测，对异常点进行清除；
[0023]对必要的缺失点采用线性插值方法插值补充；
[0024]作为本专利技术所述的工业设备特定工况样本数据抽取方法的一种优选方案，其中：所述线性插值，可表示为：
[0025][0026]其中，(x0，y0)，(x1，y1)是相邻有值的点，(x，y)是待插值的点。这里x是工况点的时间，y是工况点的值；
[0027]作为本专利技术所述的工业设备特定工况样本数据抽取方法的一种优选方案，其中：所述再处理包括，
[0028]应用数据库中获取的工况数据，结合所述工况分支计算表达式，计算判断每个分支表达式的每个单一比较式是否成立，成立计为1，反之计为0，并存储结果；
[0029]依据分支表达式计算结果，应用所述工况逻辑判断式，计算工况表达式，1表示该时间点满足工况条件，0表示不满足工况条件，并存储结果；
[0030]作为本专利技术所述的工业设备特定工况样本数据抽取方法的一种优选方案，其中：所述工况时间片起止时间包括，
[0031]设满足所述工况条件的时间点为true，依据时间顺序合并所述工况表达式连续为
true的时间；
[0032]存储连续为true的起止时间，即为满足工况条件的工况时间片起止时间。
[0033]作为本专利技术所述的工业设备特定工况样本数据抽取方法的一种优选方案，其中：所述根据满足工况的时间片起止时间，读取时序数据库中监测点数据，并存储在中间文件，包括：
[0034]把连续满足逻辑判断式的时间点的数据合并，并记录为工况时间片的起止时间；
[0035]采用异常判断的方法剔除离散的满足逻辑判断式的时间点；
[0036]通过人工调整的方式对满足工况时间片的起止时间做调整；
[0037]读取时序数据库数据，将满足条件的工况点、监测点数据存储在中间数据文件；
[0038]作为本专利技术所述的工业设备特定工况样本数据抽取方法的一种优选方案，其中：所述中间数据文件导入样本工况数据平台，完成工况样本数据抽取，包括：
[0039]利用中间文件，分别把原始的工况点数据、监测点数据和已经插值的工况点数据、监测点数据导入样本工况数据平台；
[0040]按设备大类、设备名称、工况名称结构化存储工况数据。
[0041]本专利技术的有益效果：本专利技术一种工业设备特定工况本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业设备特定工况样本数据抽取的方法，其特征在于：包括，基于相关历史数据，建立相应工业设备特定工况数学关系表达式，并汇总成脚本文件，储存于工况样本数据平台中；导入并解析脚本文件，获得所需特定工况信息和工况分支计算表达式、逻辑判断表达式；将带有工况数据抽取软件的计算机接入工厂时序数据库中获取数据，并进行数据预处理，对所述预处理之后的数据进行再处理，获取满足工况条件的工况时间片起止时间；依据工况时间片起止时间，在所述时序数据库中获取工况点数据、监测点数据，并把获取的数据存储为中间数据文件；将所述中间数据文件导入样本工况数据平台，完成数据抽取、收集。2.根据权利要求1所述的一种工业设备特定工况样本数据抽取的方法，其特征在于：所述相关历史数据包括，设备诊断专家对设备特定工况的电流、电压、温度、振动等数值，以及相互间关联、时间变化规律的经验。3.根据权利要求2所述的一种工业设备特定工况样本数据抽取的方法，其特征在于：所述工况分支计算表达式包括，Bi＝(A1)
○
(A2)
○
(A3).......(AN)式中A1、A2、A3、
…
AN为不含逻辑运算符的单一比较式，
○
为逻辑运算符，一般为逻辑与、逻辑或，B为分支判断结果，根据计算结果为1或0，工况分支计算表达式是以工况点为变量的以四则运算式为基础式的逻辑运算表达式。4.根据权利要求3所述的一种工业设备特定工况样本数据抽取的方法，其特征在于：所述逻辑判断表达式包括，R＝(B1)
○
(B2)
○
(B3)......(BN)式中B1、B2、B3、
…
BN为工况分支表达式，
○
为逻辑运算符，一般为逻辑与、逻辑或，R为判断结果，1表示符合工况，0表示不符合工况，工况逻辑判断式是以各工况计算结果为基础的逻辑运算表达式。5.根据权利要求4所述的一种工业设备特...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛旭初，汤春林，魏小庆，陈松，汪江，卞志刚，胡杰英，陈龙，钱学伟，
申请(专利权)人：朗坤智慧科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：