【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种油气管道故障预测诊断方法，特别是涉及一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法。
技术介绍
1、由于输油管道输送现场设备类型众多，其中还包括一些自主研发设备，导致出现越来越多的新协议和越来越复杂的网络接入。在数据采集过程中，各管理系统通常只对单个设备或采集设备的数据信息进行管理，这些设备与对应软件之间的通信通常采用不同的数据交换协议和特定的驱动程序，因此在系统中往往存在驱动程序重复开发和适用性差等问题。
2、随着信息化的发展，应用系统更加多样化和专业化，对数据质量和时效的要求越来越高，数据处理工作也越来越复杂。传统的数据传输方式会大大增加服务的响应时间，降低服务的时效性，难以满足现代应用系统对数据传输高质量和低延时的需求。
3、plc具备现场数据实时采集能力，可避免因通信导致实时数据丢失的情况。但是plc在大量数据管理和存储方面的能力不足。当电源断电或内存丢失的情况发生时，plc系统时间会初始化，此时运行数据实际时间与保存时间不匹配，无法做到对相关采集数据的长期时效保存，并且plc仅仅是完...
【技术保护点】
1.一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法，其特征在于，所述步骤S31中引入了模糊似然函数：
3.根据权利要求1所述的一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法，其特征在于，所述步骤S32中RVFL模型的结构是由数据样本空间的聚类个数决定的，增强节点的参数是聚类中心的均值和方差；
4.根据权利要求1所述的一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法，其特征在于，所述步骤S33求模型权重系数：
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【技术特征摘要】
1.一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法，其特征在于，所述步骤s31中引入了模糊似然函数：
3.根据权利要求1所述的一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法，其特征在于，所述步骤s32中rvfl模型的结构是由数据样本空间的聚类个数决定的，增强节点的参数是聚类中心的均值和方差；
4.根据权利要求1所述的一...
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