【技术实现步骤摘要】
本申请涉及故障检测，更具体地说，涉及一种基于大数据分析的自动化仪表故障预测系统及方法。
技术介绍
1、随着工业自动化程度的不断提升，自动化仪表已成为现代工业生产过程中的关键设备。这些仪表广泛应用于各类生产系统中，用于实时监测和控制生产过程中的各项参数，如温度、压力、流量、液位等。仪表的正常运行直接关系到生产安全、产品质量及能源效率。然而，自动化仪表在长时间运行过程中，由于环境变化、老化、损耗等原因，可能会发生故障。传统的故障诊断方法往往依赖于人工检测或者简单的规则判断，无法实时准确地识别故障的早期迹象，导致故障检测滞后，从而造成生产停机、设备损坏、资源浪费等严重后果。
2、为了解决这一问题，近年来，基于大数据和人工智能的故障预测技术得到了广泛关注。通过实时采集和分析大量的仪表运行数据，利用数据挖掘和机器学习技术，可以实现对仪表故障的早期预测，提前发现潜在的风险并采取相应的预防措施，从而提高设备的可靠性和运行效率。目前，许多故障预测系统依赖于单一的监测参数，或采用静态阈值进行预警，这些方法难以应对多变的工况和复杂的环境因素，且...
【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的自动化仪表故障预测系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的自动化仪表故障预测系统，其特征在于，所述智能数据处理与规范化模块包括数据采集单元、数据清洗单元、数据标准化单元、数据质量评估单元、时序数据构建单元和数据存储单元，其中，所述数据采集单元负责实时采集仪表与环境传感器的多源异构数据；所述数据清洗单元用于对采集到的原始数据进行初步处理；所述数据标准化单元用于将清洗后的数据转换为统一的格式和单位；所述数据质量评估单元用于对标准化后的数据进行质量评估；所述时序数据构建单元用于将标准化和质量评估后的数...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的自动化仪表故障预测系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的自动化仪表故障预测系统，其特征在于，所述智能数据处理与规范化模块包括数据采集单元、数据清洗单元、数据标准化单元、数据质量评估单元、时序数据构建单元和数据存储单元，其中，所述数据采集单元负责实时采集仪表与环境传感器的多源异构数据；所述数据清洗单元用于对采集到的原始数据进行初步处理；所述数据标准化单元用于将清洗后的数据转换为统一的格式和单位；所述数据质量评估单元用于对标准化后的数据进行质量评估；所述时序数据构建单元用于将标准化和质量评估后的数据按时间序列进行组织，构建统一的时序数据格式；所述数据存储单元用于将处理后的高质量数据存储到数据库或数据仓库中。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的自动化仪表故障预测系统，其特征在于，所述工况环境特征分析模块包括工况特征提取单元，环境特征提取单元，联合特征空间构建单元，降维分析单元以及影响评估单元，其中，所述工况特征提取单元负责从多源异构数据中提取关键的工况特征；所述环境特征提取单元用于提取环境因素相关的特征数据；所述联合特征空间构建单元负责将工况特征与环境特征整合成一个统一的联合特征空间，同时计算特征间的初始关联性；所述降维分析单元用于减少特征空间的维度，突出关键特征并降低计算复杂度；所述分类模型识别单元用于判断设备是否处于正常工作状态或异常状态；所述影响评估单元用于量化评估环境因素对仪表运行的影响程度，识别环境变量对设备性能或运行状态的潜在影响。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的自动化仪表故障预测系统，其特征在于，所述多监测参数耦合分析模块包括监测参数关联计算单元、影响传播建模单元、关键监测参数识别单元、耦合强度评估单元和影响链路分析单元，其中，所述监测参数关联计算单元负责计算仪表各监测参数之间的相关性，以量化监测参数间的相互影响关系；所述影响传播建模单元负责揭示监测参数间的复杂耦合关系；所述关键监测参数识别单元用于识别对设备运行影响最大的关键监测参数，定位需要重点关注的监测指标；所述耦合强度评估单元通过实时评估监测参数间的耦合强度，量化不同...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵寒冰，殷永升，杨文博，
申请(专利权)人：济南七维仪器设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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