一种故障诊断的方法技术

本发明专利技术公开了一种故障诊断的方法

【技术实现步骤摘要】
一种故障诊断的方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及故障诊断
，尤其涉及一种故障诊断的方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着信息化技术的不断发展，发电设备的结构日趋复杂，自动化程度也越来越高，许多设备涉及了机械
、
电气
、
流体
、
动力以及自动控制等多个专业领域，随着我国近年来电力市场规模的迅速发展，发电企业也快速扩张
。
[0003]然而，设备中各种关键部件相互联系
、
相互依赖，机理和运行方式复杂，使得设备故障诊断难度增大
。
同时，相对于不断快速更新换代的各种新型发电设备，发电设备运维领域专业人才的数量和培养相对滞后，现场运维人员整体素质不高，一般只能解决一些简单的问题
。
每当设备出现相对复杂的故障时，都将多个相关的诊断专家请到故障现场去会诊，难以实现
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种故障诊断的方法
、
装置
、
设备及存储介质，以解决每当面临复杂故障时，都需诊断专家亲临故障现场的问题
。
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种故障诊断的方法，包括：
[0006]获取故障发电设备的事件数据；
[0007]根据所述事件数据确定目标专家信息，并利用所述目标专家信息从多个运维数据中，确定目标运维数据，其中，所述目标运维数据为与所述故障发电设备关联的运维的数据，所述目标专家信息为与所述故障发电设备对应的故障类型相关联的专家的信息；
[0008]利用所述目标运维数据和预设多模态模型，确定故障诊断结果
。
[0009]第二方面，本专利技术提供了一种故障诊断的装置，包括：
[0010]事件数据获取模块，用于获取故障发电设备的事件数据；
[0011]运维数据确定模块，用于根据所述事件数据确定目标专家信息，并利用所述目标专家信息从多个运维数据中，确定目标运维数据，其中，所述目标运维数据为与所述故障发电设备关联的运维的数据，所述目标专家信息为与所述故障发电设备对应的故障类型相关联的专家的信息；
[0012]诊断结果确定模块，用于利用所述目标运维数据和预设多模态模型，确定故障诊断结果
。
[0013]第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，该电子设备包括：
[0014]至少一个处理器；
[0015]以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
[0016]其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，该计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述第一方面的故障诊断的方法
。
[0017]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现上述第一方面的故障诊断的方法
。
[0018]本专利技术提供的故障诊断的方案，获取故障发电设备的事件数据，根据所述事件数据确定目标专家信息，并利用所述目标专家信息从多个运维数据中，确定目标运维数据，其中，所述目标运维数据为与所述故障发电设备关联的运维的数据，所述目标专家信息为与所述故障发电设备对应的故障类型相关联的专家的信息，利用所述目标运维数据和预设多模态模型，确定故障诊断结果
。
通过采用上述技术方案，根据故障事件的数据即可确定目标专家信息，并远程通知与该故障发电设备匹配的目标专家，然后通过该目标专家的远程协助可以完成对运维数据的筛选，得到目标运维数据，最后利用目标运维数据和预设多模态模型，即可远程确定故障诊断结果，其无需故障诊断专家亲临故障现场，将专家远程助力与多模态模型智能诊断两种方式良好的进行结合，提高了发电设备故障诊断和决策的工作效率和准确性
。
[0019]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围
。
本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解
。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0021]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种故障诊断的方法的流程图；
[0022]图2是根据本专利技术实施例一提供的一种发电设备的故障诊断的流程示意图；
[0023]图3是根据本专利技术实施例二提供的一种故障诊断的方法的流程图；
[0024]图4是根据本专利技术实施例三提供的一种故障诊断的装置的结构示意图；
[0025]图5是根据本专利技术实施例四提供的一种电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围
。
[0027]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序
。
应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施
。
在本专利技术的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上
。“和
/
或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，
A
和
/
或
B
，可以表示：单独存在
A
，同时存在
A
和
B
，单独存在
B
这三种情况
。
字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系
。
此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包
含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程
、
方法
、
系统
、
产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程
、
方法
、
产品或设备固有的其它步骤或单元
。
[0028]实施例一
[0029]图1为本专利技术实施例一提供了一种故障诊断的方法的流程图，本实施例可适用于对发电设备的故障进行诊断的情况，该方法可以由故本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种故障诊断的方法，其特征在于，包括：获取故障发电设备的事件数据；根据所述事件数据确定目标专家信息，并利用所述目标专家信息从多个运维数据中，确定目标运维数据，其中，所述目标运维数据为与所述故障发电设备关联的运维的数据，所述目标专家信息为与所述故障发电设备对应的故障类型相关联的专家的信息；利用所述目标运维数据和预设多模态模型，确定故障诊断结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标运维数据和预设多模态模型，确定故障诊断结果，包括：根据所述目标运维数据从多个预设多模态模型中确定目标模型；将所述目标运维数据输入所述目标模型中，得到多模态融合诊断结果；利用所述目标专家信息和所述多模态融合诊断结果，确定故障诊断结果
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标专家信息和所述多模态融合诊断结果，确定故障诊断结果，包括：通过预设远程通信方式，将所述多模态融合诊断结果发送至所述目标专家信息对应的目标专家侧，并接收所述目标专家侧返回的目标专家远程输入的诊断意见信息；根据所述诊断意见信息的语义识别结果确定故障诊断结果
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述事件数据确定目标专家信息之前，还包括：获取故障处理专家的专家信息，并将所述专家信息存入预设专家库，其中，所述专家信息至少包括所述故障处理专家擅长处理的发电设备故障的信息；所述根据所述事件数据确定目标专家信息，包括：将所述事件数据中的故障类型与所述预设专家库中故障处理专家擅长处理的发电设备故障的信息进行匹配，并根据匹配结果确定目标专家信息
。5.
根据权利要求1‑4中任一项所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标专家信息从多个运维数据中，确定目标运维数据，包括：通过预设远程通信方式将多个运维数据发送至所述目标专家信息对应的目标专家侧...

【专利技术属性】
技术研发人员：方超，陈家颖，邓志成，吕松灏，杨凯镟，孙猛，李治，丁刚，
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：