一种基于运维检修场景的故障诊断预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及运维检修场景技术领域，特别是一种基于运维检修场景的故障诊断预测方法及系统，该方法包括：采集设备数据，构建场景化故障诊断模型；对采集的运维数据和历史维修记录进行非线性融合，得到实时数据融合结果；基于场景化故障诊断模型和实时数据融合的交互，构建自适应预测算法；根据预测结果建立多级别警告系统。本方法通过多维数据采集、非线性数据融合、自适应算法预测和多级别警告系统，实现了对设备故障的精准预测和有效预防。实验结果表明，与传统方法和一般机器学习方法相比，本方法在预警准确率、误报率、提前预警时间等方面均表现出显著优势，同时有效降低了维护成本，减少了设备停机时间，具有良好的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及运维检修场景，特别是一种基于运维检修场景的故障诊断预测方法及系统。

技术介绍

1、随着工业自动化和智能制造的快速发展，设备的可靠性和稳定性对生产效率和经济效益起着至关重要的作用。传统的故障诊断和预测方法主要依赖于固定阈值和简单的统计模型，无法有效应对复杂多变的运维检修场景。近年来，随着大数据分析和机器学习技术的进步，基于数据驱动的故障诊断预测方法逐渐成为研究热点。这些方法通过收集和分析海量的设备运行数据，构建复杂的数学模型，以期实现更准确的故障预测和诊断。然而，当前的研究仍存在一些局限性，如模型对环境因素和负载变化的适应性不足，难以有效融合多源异构数据，以及预测结果缺乏可解释性等问题。

2、现有的故障诊断预测方法在实际应用中面临诸多挑战。首先，大多数方法未能充分考虑运维检修场景的特殊性，难以捕捉设备在不同工况下的动态特性。其次，传统的数据融合技术往往采用简单的线性组合或加权平均，无法有效处理复杂的非线性关系和时序依赖性。再者，现有的预测模型大多采用静态的参数设置，难以适应设备状态和环境的动态变化。此外，许多方法在输出预警信息时缺乏本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：所述采集设备数据包括设备基础信息、运行状态数据、环境因素、维修历史记录、检修操作数据、负载情况、相关设备状态、预警信息；

3.如权利要求2所述的基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：所述采集设备数据，构建场景化故障诊断模型，通过场景化故障诊断模型实时监测设备运行情况，其步骤如下：

4.如权利要求3所述的基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：所述根据采集的运维数据和设备历史维修记录数据进行融合，得到实时...

【技术特征摘要】

1.一种基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：所述采集设备数据包括设备基础信息、运行状态数据、环境因素、维修历史记录、检修操作数据、负载情况、相关设备状态、预警信息；

3.如权利要求2所述的基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：所述采集设备数据，构建场景化故障诊断模型，通过场景化故障诊断模型实时监测设备运行情况，其步骤如下：

4.如权利要求3所述的基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：所述根据采集的运维数据和设备历史维修记录数据进行融合，得到实时数据融合，将场景化故障诊断模型的输出作为实时数据融合的输入，根据实时数据融合得到健康指数和当前设备的状态以及当前设备的潜在故障风险；

5.如权利要求4所述的基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：所述根据场景化故障诊断模型和实时数据融合的交互得到自适应预测算法，根据自适应预测算法输出的值判断该设备的警告信息，根据警告信息的程度分别对应操作人员应该采取措施的范围；

6.如权利要求5所述的基于运维检修场景的故障诊断预测方法，其特征在于：所述根据自适应预测算法输出的值判断该设备的警告信息，根据警告信息的程度分...

【专利技术属性】
技术研发人员：周育忠，喇元，王飞风，林正平，蒋圣超，田树军，李泰霖，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：