一种设备故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种设备故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，属于工业设备技术领域。该方法包括：实时获取运行中设备的多个不同源状态数据；根据每个不同源状态数据的预设运算规则，对每个不同源状态数据进行运算得到每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值；利用每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值构建表示设备的运行状态的实时状态向量；以及根据实时状态向量对设备在运行过程中发生的设备故障进行诊断。本发明专利技术实施例通过融合运行中设备的多个不同源状态数据，能够对设备运行过程中发生的设备故障进行更加准确全面的诊断。面的诊断。面的诊断。

【技术实现步骤摘要】
一种设备故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及工业设备
，尤其涉及一种设备故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现代工业的发展对工业设备的安全可靠运行提出了更高的要求。在设备运行过程中，除了需要监测其运行状态，还是实时评估其运行状态并对出现的故障进行诊断，这一过程较为复杂，又是对于大型设备，其运行状态的评估和故障的诊断是非常繁琐的。
[0003]现有技术基于解析模型、专家系统和数据驱动的方法对电站设备作了一些状态评价和故障诊断方面的研究，但是这些研究主要选用一些在线的状态参数开展部分参数的状态预警，而没有看看设备的多元数据整合，数据来源的单一性决定了现有技术故障诊断涵盖范围比较小。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种设备故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，能够通过融合运行中设备的多个不同源状态数据，对设备运行过程中发生的设备故障进行更加准确全面的诊断。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种设备故障诊断方法，包括：实时获取运行中设备的多个不同源状态数据；根据每个不同源状态数据的预设运算规则，对每个不同源状态数据进行运算得到每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值；利用每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值构建表示设备的运行状态的实时状态向量；以及根据实时状态向量对设备在运行过程中发生的设备故障进行诊断。
[0006]第二方面，本专利技术实施例提供一种设备故障诊断装置，包括：数据获取模块，用于实时获取运行中设备的多个不同源状态数据；运算模块，用于根据每个不同源状态数据的预设运算规则，对每个不同源状态数据进行运算得到每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值；状态向量构建模块，用于利用每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值构建表示设备的运行状态的实时状态向量；以及诊断模块，用于根据实时状态向量对设备在运行过程中发生的设备故障进行诊断。
[0007]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术实施例中任一所述的设备故障诊断方法。
[0008]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例中任一所述的设备故障诊断方法。
[0009]本专利技术提供的一种设备故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，通过融合运行中设备的多个不同源状态数据，能够对设备运行过程中发生的设备故障进行更加准确全面的诊断，提升故障诊断的及时性和诊出率，进而避免故障进一步扩大，对保障设备的安全可
靠运行，降低设备运维费用具有重要意义。
附图说明
[0010]图1是本专利技术实施例提供的一种设备故障诊断方法的一个流程示意图；
[0011]图2是本专利技术另一实施例提供的一种设备故障诊断方法的一个流程示意图；
[0012]图3是本专利技术另一实施例提供的一种设备故障诊断方法的一个流程示意图；
[0013]图4是本专利技术实施例提供的一种设备故障诊断装置的一个结构示意图；
[0014]图5是本专利技术实施例提供的电子设备的一个结构示意图。
具体实施方式
[0015]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0016]现代工业的发展对工业设备的安全可靠运行提出了更高的要求。在设备运行过程中，除了需要监测其运行状态，还是实时评估其运行状态并对出现的故障进行诊断，这一过程较为复杂，又是对于大型设备，其运行状态的评估和故障的诊断是非常繁琐的。
[0017]现有技术基于解析模型、专家系统和数据驱动的方法对电站设备作了一些状态评价和故障诊断方面的研究，但是这些研究主要选用一些在线的状态参数，开展部分参数的状态预警，故障诊断涵盖范围比较小。而没有考虑设备的多源数据整合、设备的性能计算和多状态耦合故障诊断。电厂设备的状态评估与故障诊断技术主要存在如下难题：设备的数据间存在信息孤岛，无法有效统一，导致状态数据来源有限；数据的分析手段比较单一，主要是基于振动数据的频谱分析和状态数据的趋势分析；在状态数据的趋势分析过程中未有效利用人工智能技术来预测状态的发展趋势；故障知识与设备状态量的关联性不全面，存在故障误报和漏报；设备故障判断缺乏依据，无法全面诊断设备的所有状态量，导致误诊率高。
[0018]本专利技术实施例提供了一种设备故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，通过融合运行中设备的多个不同源状态数据，打破设备不同运行控制系统和监测系统之间的信息孤岛，建立统一的数据平台，进一步结合设备的基于人工智能和机理分析计算得到的性能数据，能够对设备运行过程中发生的设备故障进行更加准确全面的诊断，提升故障诊断的及时性和诊出率，进而避免故障进一步扩大，对保障设备的安全可靠运行，降低设备运维费用具有重要意义。
[0019]图1为本专利技术实施例提供的设备故障诊断方法的一个流程示意图，该方法可以由本专利技术实施例提供的设备故障诊断装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。在一个具体的实施例中，该装置可以集成在电子设备中，电子设备比如可以是计算机、服务器等。以下实施例将以该装置集成在电子设备中为例进行说明。参考图1，该方法具体可以包括如下步骤：
[0020]步骤101，实时获取运行中设备的多个不同源状态数据，能够利于根据上述多个不同源状态数据构建表示设备运行状态的实时状态向量，避免单一数据来源导致的故障诊断涵盖范围较小的问题，提高故障诊断的及时性和诊出率。
[0021]具体的，上述多个不同源状态数据可以包括在线数据和离线数据，还可以包括结构化数据，还可以包括基于上述在线数据、结构化数据和离线数据进行计算得到的性能状态参数。这样就可以将设备的在线数据、离线数据、结构化数据以及计算得到的性能数据考虑到同一个故障诊断模型中，考虑因素更加全面、诊断效果更加准确。
[0022]在本专利技术的可选具体实施例中，上述多个不同源状态数据包括在线数据，离线数据，结构化数据，以及基于在线数据、结构化数据和离线数据进行计算得到的性能状态参数。
[0023]具体的，上述在线数据可以包括高频在线数据以及低频在线数据。高频在线数据具体可以包括设备监测系统中的高频在线数据。低频在线数据可以包括分散控制系统或者安全仪表系统中的低频在线数据以及设备监测系统中的低频在线数据。上述低频在线数据可以通过数据接口从设备的信息集成系统或设备在线监测装置中进行采集；上述高频在线数据可以通过数据接口从设备在线监测装置或录波装置中进行采集。
[0024]具体的，上述离线数据可以包括日常点巡检离线数据。上述日常点巡检离线数据可以通过数据接口从电厂点巡检系统或生产管理系统中进行采集。
[0025]具体的，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备故障诊断方法，其特征在于，包括：实时获取运行中设备的多个不同源状态数据；根据每个不同源状态数据的预设运算规则，对所述每个不同源状态数据进行运算得到所述每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值；利用所述每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值构建表示所述设备的运行状态的实时状态向量；以及根据所述实时状态向量对所述设备在运行过程中发生的设备故障进行诊断。2.根据权利要求1所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述多个不同源状态数据包括：在线数据，离线数据，结构化数据，以及基于所述在线数据、所述结构化数据和所述离线数据进行计算得到的性能状态参数。3.根据权利要求1所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述实时获取运行中设备的多个不同源状态数据的过程包括：通过多个来源对所述设备的多个设备参数进行实时监测采集，并利用相应数据库对所述多个设备参数进行封装储存；从所述多个设备参数中筛选得到能够表征所述设备的运行状态的状态数据；以及根据筛选结果通过所述相应数据库的预设的读写接口检索获取所述多个不同源状态数据。4.根据权利要求1所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述每个不同源状态数据的预设运算规则包括：异常判断规则以及逻辑运算规则；所述对所述每个不同源状态数据进行运算得到所述每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值的过程包括：根据相应所述异常判断规则对所述每个不同源状态数据进行异常类别判断；以及根据所述异常类别判断的结果以及所述逻辑运算规则运算得到所述每个不同源状态数据对应状态量的实时状态值。5.根据权利要求1所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述实时状态向量对所述设备在运行过程中发生的设备故障进行诊断的过程包括：对所述实时状态向量与包括多个故障特征向量的故障特征矩阵中的所有故障特征向量进行匹配运算，并根据所述匹配运算结果得到所述设备的故障类型；其中每个所述故障特征向量表示一个所述设备的故障类型。6.根据权利要求4所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述异常判断规则包括：若所述多个不同源状态数据中的一个不同源状态数据的值落入该不同源状态数据的预设阈值确定的正常值范围，则将该不同源状态数据确定为正常值；否则，根据该不同源状态数据的值所落入的所述预设阈值确定的异常值区间，确定该不同源状态数据的异常类别；所述逻辑运算规则包括：若所述多个不同源状态数据中的一个不同源状态数据为正常值，则对该不同源状态数据对应状态量的实时状态值赋值0；否则，根据该不同源状态数据的所述异常类别，对该不同源状态数据对应状态量的实时状态值赋以非0值。7.根据权利要求6所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述实时状态向量对所述设备在运行过程中发生的设备故障进行诊断的过程包括：
对所述实时...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪勇，李治，邓志成，陈洪溪，方超，孙猛，刘平元，丁刚，叶晶，李乐天，
申请(专利权)人：上海发电设备成套设计研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：