一种压力变送器故障检测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种压力变送器故障检测方法、装置及存储介质。方法包括：获取压力变送器的压力采样样本，将压力采样样本划分为多个子样本；对压力采样样本中的采样点进行离群点检测，获得第一离群点；剔除压力采样样本起始位置和终止位置附近的第一离群点，获得第二离群点；建立线性回归模型，确定每个子样本对应的线性回归模型的均方误差；根据均方误差剔除第二离群点中的异常离群点，获得第三离群点；根据第三离群点的出现频率，预测压力变送器产生故障的可能性。本发明专利技术大大提高了故障跳变点检测结果的准确度，有效解决了现有技术中压力变送器早期故障检测难，定期更换费用高等问题。定期更换费用高等问题。定期更换费用高等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种压力变送器故障检测方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及仪器仪表故障检测
，尤其涉及一种压力变送器故障检测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]压力变送器是工业现场监测重大设备及系统整体状态的重要器件，压力变送器返回的数据可以直观的反映出设备的健康程度以及系统运行的是否平稳。压力变送器返回数据及时、准确对现场工业设备的稳定运行至关重要。
[0003]对于压力变送器的检修大部分企业采用故障后维修和定期检修。故障后维修就是在发现压力变送器出现故障后才进行维修，此种维修方法势必会影响企业的生产计划。受备件库存，以及采购周期等因素影响，压力变送器突然损坏可能会导致企业不定期的停工停产，生产能力下降。定期检修即定期对压力变送器进行有计划的维护、保养、更换。小型压力变送器的维修大多采用定期更换的方式，而更换周期是企业根据自身实际情况而定，如果更换过于频繁，会导致更换费用较高，如果更换间隔时间过长，可能导致压力变送器在被更换前出现故障导致停工停产。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术存在的问题，提供一种压力变送器故障检测方法、装置及存储介质。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种压力变送器故障检测方法，包括：获取压力变送器在预设时长内的压力采样样本，将压力采样样本划分为多个子样本；对压力采样样本中的采样点进行离群点检测，获得第一离群点；剔除压力采样样本起始位置和终止位置附近的第一离群点，获得第二离群点；建立线性回归模型，确定每个子样本对应的线性回归模型的均方误差；根据均方误差剔除第二离群点中的异常离群点，获得第三离群点；根据第三离群点的出现频率，预测压力变送器产生故障的可能性。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种压力变送器故障检测装置，包括：数据获取模块、离群点检测模块、离群点预处理模块、模型评价模块、异常离群点剔除模块和故障预测模块；数据获取模块用于获取压力变送器在预设时长内的压力采样样本，将压力采样样本划分为多个子样本；离群点检测模块用于对压力采样样本中的采样点进行离群点检测，获得第一离群点；离群点预处理模块用于剔除压力采样样本起始位置和终止位置附近的第一离群点，获得第二离群点；模型评价模块用于建立线性回归模型，确定每个子样本对应的线性回归模型的均方误差；异常离群点剔除模块用于根据均方误差剔除第二离群点中的异常离群点，获得第三离群点；故障预测模块用于根据第三离群点出现的频率，预测压力变送器产生故障的可能性。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述技术方案提供的压力变送器故障检测方
for Process Control Identity Document)，OPC标准里规定的ID(唯一身份标识))对现场的压力变送器的测量值进行周期性的读取并记录。
[0019]采集压力变送器的压力值读数，设总采样时间为T，相邻采样点之间间隔为TS，压力采样样本为X。将压力采样样本X平均分为K个子样本，即X＝{X1，...，X
K
}，每个子样本中有n个采样点，即X1＝{x1，...，x
n
}，X2＝{x
n+1
，...，x
2n
}，
……
，X
k
＝{x
kn
‑
n+1
，...，x
kn
}。
[0020]S2，对压力采样样本中的采样点进行离群点检测，获得第一离群点。
[0021]本专利技术实施例采样孤立森林法对压力采样样本中的采样点进行离群点检测。具体地，设置孤立森林数据集污染量为一个较小的值，本专利技术实施例中取值为0.005，建立孤立森林模型，并对孤立森林模型进行训练，根据训练结果预测出采样点中的离群点。
[0022]S3，剔除压力采样样本起始位置和终止位置附近的第一离群点，获得第二离群点。
[0023]具体的，对于系统采集的时域数据使用孤立森林进行离群点识别时，会导致数据的起始位置的左侧没有其它采样点，终止位置的右侧没有其它采样点。从而使得起始位置与终止位置在分配到孤立树后，距离孤立树的根节点更近，从而导致平均距离孤立森林里的根节点更近，更容易被隔离出来。本专利技术实施例剔除压力采样样本起始位置和终止位置附近的第一离群点，可以防止起始位置和终止位置被误判为离群点，提高离群点的检测精度。
[0024]本专利技术实施例中，可以剔除压力采样样本中前m个采样点和后m个采样点中检测出的第一离群点，其中，m为取值范围可以为10至40。本专利技术实施例中，m取值可选取10。如前10个采样点中检出3个离群点，则剔除这3个离群点，如后10个采样点中检出5个离群点，则剔除这5个离群点。
[0025]S4，建立线性回归模型，确定每个子样本对应的所述线性回归模型的均方误差。
[0026]具体的，在排除了时域首尾两端的误检问题后，另一种容易被误检的情况是压力值有大幅度变化的情况。当现场压力值出现较大波动时，由于采样频率偏低，会导致变化时采样点之间距离突然增大，从而出现处于变化阶段的采样点被错误的判定为离群点的问题。本专利技术实施例通过建立线性回归模型，可有效防止出现因压力值剧烈变化而带来的误检的问题。
[0027]并且，本专利技术实施例通过均方误差MSE指标情况判别采样值的线性程度，通过线性程度判别出压力是否大幅度变化，进而决定是否采信离群点检测结果。一般一个采样样本的线性度较好时，无论初始点位如何选择，通过梯度下降法求得模型的MSE指标均较小。而采样样本的线性度较差时，通过梯度下降法求得模型的MSE指标会有所波动，但绝对值均较大。
[0028]S5，根据均方误差剔除第二离群点中的异常离群点，获得第三离群点。
[0029]具体地，与即将出现故障的压力变送器所产生的跳变点相比，压力大幅度变化时，变化的点更多，更连续。工业现场环境较为稳定，通过线性回归算法拟合出的模型与实际采样点的偏差较小，可以较好的对采样点进行表示。当出现独立的跳变点时，离群点对线性回归拟合出的模型影响较小，当出现压力大幅变化时，离群点对线性回归拟合出的模型影响较大。
[0030]当出现独立的跳变点时，MSE评价指标较正常情况不会出现大幅度变化，当压力大幅度变化时，MSE评价指标会逐渐增大。通过MSE指标进行如下判断：MSE指标在正常范围内，
则离群点检测结果可信，保留该部分对应的离群点；当MSE指标突然增大时，则检测结果不可信，剔除这部分离群点。如压力采样样本分为10个子样本，子样本2和5对应的线性回归模型的均方误差不在正常范围内，则将子样本2和子样本5内检出的离群点剔除，保留剩余子样本中检出的离群点作为第三离群点。
[0031]S6，根据第三离群点的出现频率，预测压力变送器产生故障的可能性。
[0032]本专利技术实施例对压力采样数据进行离群点检测，剔除压力采样本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种压力变送器故障检测方法，其特征在于，包括：获取压力变送器在预设时长内的压力采样样本，将所述压力采样样本划分为多个子样本；对所述压力采样样本中的采样点进行离群点检测，获得第一离群点；剔除所述压力采样样本起始位置和终止位置附近的所述第一离群点，获得第二离群点；建立线性回归模型，确定每个子样本对应的所述线性回归模型的均方误差；根据所述均方误差剔除所述第二离群点中的异常离群点，获得第三离群点；根据所述第三离群点的出现频率，预测压力变送器产生故障的可能性。2.根据权利要求1所述的压力变送器故障检测方法，其特征在于，利用孤立森林法对所述压力采样样本中的采样点进行离群点检测。3.根据权利要求1所述的压力变送器故障检测方法，其特征在于，所述剔除所述压力采样样本起始位置和终止位置附近的所述第一离群点，获得第二离群点，包括：剔除所述压力采样样本中前预设数量个采样点和后预设数量个采样点中检测出的第一离群点。4.根据权利要求1所述的压力变送器故障检测方法，其特征在于，所述建立线性回归模型，确定每个子样本对应的所述线性回归模型的均方误差，包括：根据所述压力采样样本建立一元线性回归模型，通过梯度下降法求解所述一元线性回归模型的模型参数；计算每个子样本对应的所述一元线性回归模型的均方误差。5.根据权利要求1所述的压力变送器故障检测方法，其特征在于，所述根据所述均方误差剔除所述第二离群点中的异常离群点，获得第三离群点，包括：当所述均方误差在预设正常范围内，则保留所述均方误差对应的子样本内检测出的第二离群点；当所述均方误差不在预设正常范围内时，则剔除所述均方误差对应的子样本内检测出的第二离群点。6.根据权利要求1至5任一项所述的压力变送器故障检测方法，其特征在于，所述根据离群点出现的频率，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李关，李亚平，曹旦夫，李素杰，谢自力，周明，张娟，毛申申，葛荡，许付晓，王耀先，陈昱含，
申请(专利权)人：国家管网集团东部原油储运有限公司，
类型：发明
国别省市：