【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及状态监测，尤其涉及一种多数据融合的辅机健康状态监测方法。
技术介绍
1、设备状态监测技术是目前工业数字化转型的一项重要技术，判断设备的健康状况从而及时进行设备调整成为主流。
2、目前，设备健康状态监测主要是通过工业现场各种传感器对设备状态参数的数据进行采集，然后将经过数据清洗的数据上传到工业软件的状态监测模块进行异常值检测，从而判断设备当前的健康状况。
3、然而，现有的监测方法对于多数据监测存在监测不及时，而且不能够及时准确的监测到具体的设备不健康程度。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，用以解决现有技术中健康状态监测不及时准确，导致设备运行效率差的缺陷。
2、一方面，本专利技术提供一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，包括：
3、步骤1：基于目标辅机的功能需求建立对应的在线监测信息模型，并基于在线监测信息模型对多源运行数据进行处理；
4、步骤2：将处理结果结合多源运行数据的数据源对多源数据进行数据分析；
5、步骤3：基于每一数据分析结果确定对应的健康状态，并基于所有多源运行数据确定目标辅机的综合健康状态；
6、步骤4：基于目标辅机的综合健康状态进行状态评分，并根据评分结果对目标辅机进行预警调整。
7、根据本专利技术提供的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，基于目标辅机的功能需求建立对应的在线监测信息模型，并基于在线监测信息模型对多源运
8、步骤11：获取目标辅助的功能需求，并基于所述功能需求进行需求转换，从而得到对应的需求转换数据及需求转换等级，从而确定对应的在线监测信息模型；
9、步骤12：获取目标辅机的多源运行数据，并基于在线监测信息模型对多源运行数据进行分类处理，得到第一处理运行数据。
10、根据本专利技术提供的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，将处理结果结合多源运行数据的数据源对多源数据进行数据分析，包括：
11、步骤21：获取多源运行数据的数据源，并基于数据源所属类型不同，进行数据源的第一分类；
12、步骤22：基于数据源所属设备不同，对数据源进行第二分类，并基于第二分类结果与第一分类结果结合得到数据源综合分类结果；
13、步骤23：基于数据源综合分类结果对第一处理运行数据进行分类，得到第一分类运行数据，并基于每一分类运行子数据对应的数据源从辅机数据源运行数据库中筛选匹配的数据分析方法；
14、步骤24：基于每一数据源对应的数据分析方法对相应第一分类运行子数据进行数据初始分析，得到每一第一分类运行子数据的第一数据分析结果。
15、根据本专利技术提供的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，基于每一数据分析结果确定对应的健康状态，并基于所有多源运行数据确定目标辅机的综合健康状态，包括：
16、步骤31：基于每一第一分类运行子数据的第一数据分析结果与预设辅机健康状态数据表中对应数据分析参数进行第一比较；
17、步骤32：将第一数据分析结果超出对应数据分析参数范围的子分析结果进行第一提取，得到第一依据；
18、步骤33：将第一数据分析结果超出对应数据分析参数范围的子分析结果超出数据分析参数范围的部分进行结果转换，从而确定当前第一数据分析结果的偏差范围；
19、步骤34：基于所述第一数据分析结果的偏差范围确定当前第一分类运行子数据的偏差等级，得到第二依据；
20、步骤35：将第一依据及第二依据按照对应影响权重进行加权处理，得到当前第一分类运行子数据对应的健康状态，从而确定目标辅机的综合健康状态。
21、根据本专利技术提供的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，得到当前第一分类运行子数据对应的健康状态，从而确定目标辅机的综合健康状态，包括：
22、步骤351：获取每一第一分类运行子数据对应的健康状态，并基于每一第一分类运行子数据对目标辅机的影响程度，确定每一分类运行子数据的第二权重；
23、步骤352：基于每一第一分类运行子数据对应的健康状态进行状态数据转化，并结合对应第二权重，确定目标辅机的综合健康状态。
24、根据本专利技术提供的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，基于目标辅机的综合健康状态进行状态评分，并根据评分结果对目标辅机进行预警调整，包括：
25、步骤41：基于目标辅机的综合健康状态与预设状态分析数据表中每一状态评分对应的健康状态范围进行比较，从而确定目标辅机的实时状态评分；
26、步骤42：基于所述实时状态评分确定目标辅机是否需要预警或调整；
27、若实时状态评分低于第一预设评分，则判断目标辅机处于不健康状态，需要进行目标辅机的预警；
28、若实时状态评分低于第二预设评分，则判断目标辅机处于亚健康状态，需要对目标辅机进行调整；
29、反之，则判断目标辅机处于健康状态，可以继续进行辅机工作。
30、根据本专利技术提供的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，对目标辅机进行调整，包括：
31、步骤421：获取目标辅机中处于亚健康状态的第一分类运行子数据得到第二分类运行子数据，并获取每一第二分类运行子数据对应的第二权重；
32、步骤422：基于所述亚健康状态进行状态数据转化，并基于状态数据转化结果及对应第二权重对目标辅机的第二分类运行子数据进行第一排序；
33、步骤423：基于第二权重对对应第二分类运行子数据进行第二排序；
34、步骤424：基于第二分类运行子数据对应第二权重进行比较，从而确定第二权重最高的第二分类运行子数据，作为第一调整数据；
35、步骤425：基于第一排序结果提取目标辅机中排序最高的第二分类运行子数据，作为第二调整数据；
36、步骤426：将第一调整数据与第二调整数据进行比较，判断第一调整数据与第二调整数据是否一致；
37、若一致，则对第二调整数据对应的数据源所属设备及对应目标辅机相关设备进行调整方案确定；
38、反之，则获取第二排序结果中第二权重次高的第二分类运行子数据，作为第三调整数据；
39、步骤427：将第二调整数据与第三调整数据进行第二比较，判断第二调整数据与第三调整数据是否一致；
40、若一致，则对第二调整数据对应的数据源所属设备及对应目标辅机相关设备进行调整方案确定；
41、反之，则对第二调整数据及第三调整数据对应的数据源所属设备及对应目标辅机相关设备进行设备调整方案确定；
42、步骤428：基于设备调整方案上传至智能管理终端并进行对应设备的自动化调整。
43、另一方面，本专利技术还提供一种电子设备，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上述任一种所述一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，基于目标辅机的功能需求建立对应的在线监测信息模型，并基于在线监测信息模型对多源运行数据进行处理，包括：
3.根据权利要求2所述的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，将处理结果结合多源运行数据的数据源对多源数据进行数据分析，包括：
4.根据权利要求3所述的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，基于每一数据分析结果确定对应的健康状态，并基于所有多源运行数据确定目标辅机的综合健康状态，包括：
5.根据权利要求4所述的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，得到当前第一分类运行子数据对应的健康状态，从而确定目标辅机的综合健康状态，包括：
6.根据权利要求4所述的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，基于目标辅机的综合健康状态进行状态评分，并根据评分结果对目标辅机进行预警调整，包括：
7.根据权利要求6所述的一种多数据融合的辅机健康状态监
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述一种多数据融合的辅机健康状态监测方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种多数据融合的辅机健康状态监测方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种多数据融合的辅机健康状态监测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，基于目标辅机的功能需求建立对应的在线监测信息模型，并基于在线监测信息模型对多源运行数据进行处理，包括：
3.根据权利要求2所述的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，将处理结果结合多源运行数据的数据源对多源数据进行数据分析，包括：
4.根据权利要求3所述的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，基于每一数据分析结果确定对应的健康状态，并基于所有多源运行数据确定目标辅机的综合健康状态，包括：
5.根据权利要求4所述的一种多数据融合的辅机健康状态监测方法，其特征在于，得到当前第一分类运行子数据对应的健康状态，从而确定目标辅机的综合健康状态，包括：
6.根据权利要求4所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：栾俊，潘渤，刘立元，马勇，林旭东，赵博，万锐，冯红刚，王猛，王建彬，杨志刚，尚志杰，文子强，
申请(专利权)人：华能济南黄台发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。