【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电厂设备故障诊断与预防，具体为基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法及系统。
技术介绍
1、在电厂设备长时间运行过程中，由于复杂的工作环境和多样的机械结构，设备可能会因磨损、老化、环境变化等各种原因出现故障。这些故障不仅可能导致生产中断，造成经济损失，还可能引发严重的安全事故，危及人身安全和设备完整性。传统的设备故障诊断方法主要依赖于人工巡检和经验判断，这种方法不仅效率低下，而且容易出错。在人工巡检中，维护人员需要定期或不定期地对设备进行检查，这不仅耗时耗力，而且无法保证实时性，容易导致故障未能及时发现和处理。同时，经验判断依赖于维护人员的专业知识和经验，但由于人为因素的影响，不同人员的判断结果可能存在较大差异，甚至在面对一些复杂的故障时，可能难以准确判断故障原因。此外，传统方法在数据采集和分析上也存在局限性，无法对设备运行状态进行全面、准确的监测和分析。
2、近年来，虽然部分电厂引入了基于传感器和数据采集系统的初步监测手段，但这些系统往往仅能采集单一类型的数据，缺乏对多模态数据的综合分析能力。此外，现有的...
【技术保护点】
1.基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于：所述实时监测电厂设备状态包括，通过安装振动传感器、温度传感器、压力传感器、音频传感器，实时监测电厂设备的运行状态；
3.如权利要求2所述的基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于：所述建立深度学习模型对多模态数据进行融合分析包括，对采集到的多模态数据进行预处理，包括去噪、平滑、补全缺失值；
4.如权利要求3所述的基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于：所述评估...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于：所述实时监测电厂设备状态包括，通过安装振动传感器、温度传感器、压力传感器、音频传感器，实时监测电厂设备的运行状态；
3.如权利要求2所述的基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于：所述建立深度学习模型对多模态数据进行融合分析包括，对采集到的多模态数据进行预处理，包括去噪、平滑、补全缺失值；
4.如权利要求3所述的基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于：所述评估电厂设备健康状态包括，基于融合后的特征向量v，综合考虑设备的数据和模型输出，计算设备的健康评分s，公式为：
5.如权利要求4所述的基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于：所述构建设备的数字孪生体包括，基于设备的物理参数和运行原理，构建物理模型，描述设备的结构、材料、动力学特性；
6.如权利要求5所述的基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法，其特征在于：所述建立自适应异常检...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩晓彤，吴国强，张萌，程文佳，于彤，刘春，程凯，
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：
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