[發(fā)明專(zhuān)利]一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)分析算法的推薦方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810054346.8
• 申請(qǐng)日: 2018-01-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108363738B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝曉龍;許偉;董亞明
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海電氣集團(tuán)股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/2458
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/2458
• 代理公司: 上海申新律師事務(wù)所 31272
• 代理人: 俞滌炯

本發(fā)明公開(kāi)了一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)分析算法的推薦方法，其屬于自動(dòng)控制領(lǐng)域的技術(shù)，包括：步驟S1，獲取用戶(hù)本次數(shù)據(jù)處理所需的數(shù)據(jù)集合以及對(duì)應(yīng)的處理問(wèn)題，并根據(jù)所述數(shù)據(jù)集合和所述處理問(wèn)題形成一處理特征矢量；步驟S2，根據(jù)所述處理特征矢量選擇并形成由至少一個(gè)所述數(shù)據(jù)處理策略組合形成的數(shù)據(jù)處理模型；步驟S3，根據(jù)所述數(shù)據(jù)處理模型對(duì)所述數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，以形成對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理結(jié)果并輸出。該技術(shù)方案的有益效果是：提高了設(shè)備數(shù)據(jù)的分析效率，降低了數(shù)據(jù)分析的難度，輔助工程師快速有效的完成數(shù)據(jù)分析，結(jié)合用戶(hù)評(píng)分為用戶(hù)提供更多、更準(zhǔn)確的算法，并可為用戶(hù)推薦下一步可能使用的算法，從而提高了設(shè)備數(shù)據(jù)分析的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及的是一種自動(dòng)控制領(lǐng)域的技術(shù)，具體是一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)分析算法的推薦方法。

背景技術(shù)

目前，隨著工業(yè)設(shè)備的智能化水平不斷提升，設(shè)備的遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能運(yùn)維逐漸受到企業(yè)的重視，例如：實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的無(wú)人值守。

設(shè)備遠(yuǎn)程智能運(yùn)維的基礎(chǔ)是采集設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行分析，進(jìn)而掌握設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，判斷是否發(fā)生異常，或者預(yù)測(cè)其未來(lái)的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)等。由上述可知，其中的一個(gè)核心環(huán)節(jié)是設(shè)備數(shù)據(jù)的分析。

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析不同，工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)分析除了數(shù)據(jù)分析的理論和方法外，還需要關(guān)于設(shè)備的專(zhuān)業(yè)知識(shí)的支撐，也就是說(shuō)，了解設(shè)備的工程師才是最適合進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)分析的人員。

這些工程師對(duì)設(shè)備的各個(gè)運(yùn)行參數(shù)有深刻理解，了解其之間的影響關(guān)系，在這些領(lǐng)域知識(shí)的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)分析的理論與方法，才可以在運(yùn)行數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的信息，更好的掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。

一般這些工程師對(duì)于數(shù)據(jù)分析的理論與方法并沒(méi)有系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和掌握，難以有效的將其經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域知識(shí)融入到數(shù)據(jù)分析中。因此，這便需要一個(gè)能夠輔助工程師進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)，能夠降低數(shù)據(jù)分析的門(mén)檻，可以在無(wú)需編程的情況下完成數(shù)據(jù)分析，讓工程師將精力更多的放在設(shè)備數(shù)據(jù)本身，而不需要系統(tǒng)的掌握數(shù)據(jù)分析的理論和方法。

為了提高工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)分析的效率，降低數(shù)據(jù)分析的門(mén)檻，輔助工程師快速、便捷的完成數(shù)據(jù)分析，將其專(zhuān)業(yè)知識(shí)以最便捷的方式融入到數(shù)據(jù)分析中，需要能夠輔助工程師進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方法。

在分析過(guò)程中，仍然有許多步驟需要用戶(hù)根據(jù)具體問(wèn)題的特點(diǎn)進(jìn)行選擇，而這依然需要用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)分析有著相對(duì)較深刻的理解。因此僅僅采用一般分析方法，難以完全達(dá)到上述目的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提出一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)分析算法的推薦方法。本發(fā)明提高了設(shè)備數(shù)據(jù)的分析效率，降低了數(shù)據(jù)分析的難度，輔助工程師快速有效的完成數(shù)據(jù)分析，結(jié)合用戶(hù)評(píng)分為用戶(hù)提供更多、更準(zhǔn)確的算法，并可為用戶(hù)推薦下一步可能使用的算法，提高了算法的應(yīng)用效率，從而提高了設(shè)備數(shù)據(jù)分析的效果。

本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

本發(fā)明涉及一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)分析算法的推薦方法，預(yù)先設(shè)置多個(gè)數(shù)據(jù)處理策略；

還包括以下步驟：

步驟S1，獲取用戶(hù)本次數(shù)據(jù)處理所需的數(shù)據(jù)集合以及對(duì)應(yīng)的處理問(wèn)題，并根據(jù)所述數(shù)據(jù)集合和所述處理問(wèn)題形成一處理特征矢量；

步驟S2，根據(jù)所述處理特征矢量選擇并形成由至少一個(gè)所述數(shù)據(jù)處理策略組合形成的數(shù)據(jù)處理模型；

步驟S3，根據(jù)所述數(shù)據(jù)處理模型對(duì)所述數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，以形成對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理結(jié)果并輸出。

優(yōu)選的，該一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)分析算法的推薦方法，在所述步驟S1中，形成所述處理特征矢量具體包括以下步驟：

步驟S11，采用一預(yù)先訓(xùn)練形成的數(shù)據(jù)集特征分析器提取所述數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)特征；

步驟S12，采用一預(yù)先訓(xùn)練形成的問(wèn)題信息分析器提取所述處理問(wèn)題的問(wèn)題特征；