【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业设备故障诊断，具体为基于人工智能的工业设备故障诊断系统及方法。
技术介绍
1、公开号为cn117311316a的中国专利申请，公开了一种面向工业互联网的机器故障诊断方法及系统，该专利通过故障监测模块可以对工业机器的运行状态进行监测分析，对每一个机器组内所有的机器关节进行运行状态分析并得到运行系数，通过运行系数对机器关节的运行异常程度进行反馈，从而在出现运行异常时及时进行预警。
2、但是现有的工业设备故障诊断过程仍然存在缺陷，例如，在进行故障诊断的过程中，只能对工业设备故障诊断的整体线路进行定位，但是工业设备的单个线路存在若干个线路节点，若干个节点依次排查的效率极低，并且不能对已经故障的线路节点进行整合分析，导致每一次故障线路的分析都是从头开始定位，极大的降低了工业设备故障诊断效率。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于人工智能的工业设备故障诊断系统及方法，解决了上述
技术介绍
提到的工业设备故障诊断效率低的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于人工智能的工业设备故障诊断系统，包括：
3、故障检测单元：设定基础目标运行数据，并建立运行数据的标准区间，再以运行数据的变化范围分析基础目标是否存在故障，并匹配对应的故障解决方案，其中，基础目标具体为工业设备线路；
4、检修定位单元：以工业设备线路故障为基础，再以单个线路为节点，定位工业设备线路故障的线路节点，再根据定位后的线路节
5、故障标记单元：对线路节点的故障进行标记，然后根据标记的故障区间进行优先诊断，并且建立线路节点故障报表，按照故障报表进行定期巡检，其中，节点故障报表包括工业设备故障的全部线路节点。
6、作为一种改进的技术方案，所述故障检测单元中以运行数据的变化范围分析基础目标是否存在故障，并匹配对应的故障解决方案的具体方式为：
7、s1：首先将运行数据标记为hj，j为运行数据的种类，其中，hj为浮动值，然后将运行数据的标准区间标记为（ha，hb），当hj∈（ha，hb）时，此时工业设备无故障，当hj（ha，hb）时，此时工业设备存在故障；
8、s2：然后将hj（ha，hb）的运行数据分为若干个故障区间，并依次标记为n，那么故障区间n对应预设的故障类型，并记作fn，即可匹配对应的故障解决方案。
9、作为一种改进的技术方案，所述s2中故障区间n对应预设的故障类型存在空白区域，即空白区域没有对应的故障解决方案，在进行人工故障排查后并进行信息录入，对故障区间n的故障类型予以补充。
10、作为一种改进的技术方案，所述s2中故障区间n对应预设的故障类型，匹配对应的故障解决方案时，在fn内存在至少一个解决方案。
11、作为一种改进的技术方案，所述检修定位单元中定位工业设备线路故障的线路节点，再根据定位后的线路节点进行检修的具体方式为：
12、p1：首先将工业设备线路分为若干个线路节点，并记作j，j为1、2、3、...、n，然后根据二分法对线路节点故障进行定位，具体为将线路节点[1，n]一分为二，分别为[1，]、[，n]，再根据[1，]、[，n]一分为二，...，以此类推，直至将线路节点故障进行定位；
13、p2：然后针对线路节点区间的划分，若区间为偶数，则一分为二，若区间为奇数，则前区间比后区间多1个，然后按照定位的线路节点进行检修，在线路节点检修完成后，对检修数据进行录入存储。
14、作为一种改进的技术方案，所述故障标记单元中对线路节点的故障进行标记，然后根据标记的故障区间进行优先诊断的具体方式为：
15、首先对工业设备线路进行定位，然后根据二分法确定定位区间，此时二分法的区间选择按照标记故障的线路节点优先选择，若故障区间符合，则按照定位方式确定故障区间，若故障区间不符合，则按照二分法的另一区间选择。
16、作为一种改进的技术方案，所述故障标记单元中建立线路节点故障报表，按照故障报表进行定期巡检具体为：设定时间阈值t，在时间t内对存在故障的线路节点进行巡检。
17、作为一种改进的技术方案，还包括诊断周期单元：对工业设备线路故障时间进行统计，按照故障时间的走向更新工业设备故障诊断的周期，其中，故障时间进行统计的初始时间为30天。
18、本专利技术还公开了基于人工智能的工业设备故障诊断方法，采用上述基于人工智能的工业设备故障诊断系统，具体包括以下步骤：
19、步骤一：设定基础目标运行数据，并建立运行数据的标准区间，再以运行数据的变化范围分析基础目标是否存在故障，并匹配对应的故障解决方案；
20、步骤二：以工业设备线路故障为基础，再以单个线路为节点，定位工业设备线路故障的线路节点，再根据定位后的线路节点进行检修；
21、步骤三：对线路节点的故障进行标记，然后根据标记的故障区间进行优先诊断，并且建立线路节点故障报表，按照故障报表进行定期巡检；
22、步骤四：对工业设备线路故障时间进行统计，按照故障时间的走向更新工业设备故障诊断的周期。
23、本专利技术与现有技术相比，具备以下有益效果：
24、该基于人工智能的工业设备故障诊断系统及方法，通过运行数据的变化范围分析工业设备线路是否存在故障，并匹配对应的故障解决方案，可以减少工业设备故障诊断方案匹配的时间，实现故障诊断的实时监控，同时还能快速进行定位；线路节点进行检修的二分法定位，能够最大时间节省故障诊断定位的时间，配合标记的故障区间进行优先诊断，能够根据以往的故障数据进行优先判断，基于人工智能分析，有效的提升了工业设备故障诊断效率。
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1.基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述故障检测单元中以运行数据的变化范围分析基础目标是否存在故障，并匹配对应的故障解决方案的具体方式为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述S2中故障区间n对应预设的故障类型存在空白区域，即空白区域没有对应的故障解决方案，在进行人工故障排查后并进行信息录入，对故障区间n的故障类型予以补充。
4.根据权利要求2所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述S2中故障区间n对应预设的故障类型，匹配对应的故障解决方案时，在Fn内存在至少一个解决方案。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述检修定位单元中定位工业设备线路故障的线路节点，再根据定位后的线路节点进行检修的具体方式为：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述故障标记单元中对线路节点的故障进行标记，然后根据标记的故
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述故障标记单元中建立线路节点故障报表，按照故障报表进行定期巡检具体为：设定时间阈值T，在时间T内对存在故障的线路节点进行巡检。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：还包括诊断周期单元：对工业设备线路故障时间进行统计，按照故障时间的走向更新工业设备故障诊断的周期，其中，故障时间进行统计的初始时间为30天。
9.基于人工智能的工业设备故障诊断方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述故障检测单元中以运行数据的变化范围分析基础目标是否存在故障，并匹配对应的故障解决方案的具体方式为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述s2中故障区间n对应预设的故障类型存在空白区域，即空白区域没有对应的故障解决方案，在进行人工故障排查后并进行信息录入，对故障区间n的故障类型予以补充。
4.根据权利要求2所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述s2中故障区间n对应预设的故障类型，匹配对应的故障解决方案时，在fn内存在至少一个解决方案。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业设备故障诊断系统，其特征在于：所述检修定位单元中定位...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴杨杨，张永文，杨磊，季东滨，赵一科，翟汉娜，
申请(专利权)人：山东恒远智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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