[發明專利]基于數據驅動的設備運行狀態健康度分析方法及系統

有效

• 申請號: 201811258951.3
• 申請日: 2018-10-26
• 公開（公告）號: CN109240244B
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 丁賢漢;姚金明;張鵬飛
• 申請（專利權）人: 云達世紀（北京）科技有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京紐樂康知識產權代理事務所(普通合伙) 11210
• 代理人: 白明珠

1.一種基于數據驅動的設備運行狀態健康度分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：實時監測設備，根據PHM原理P-F間隔曲線確定適用設備，并采集適用設備測點數據；

S2：將采集的測點數據進行處理；

S3：建立設備數據關聯模型，根據所述設備數據關聯模型中數據特征模型建立設備運行框架模型，其中，采用置信度算法和支持度擬合算法進行優化設備運行框架模型，得到符合工程實際的設備運行框架；

S4：根據設備運行框架模型進行監測，針對監測的異常或故障進行預警；

S5：根據預警結果對設備進行診斷和處理；

所述S2中將采集的測點數據進行處理具體包括：

S21將測點數據進行分析，通過設置篩選條件將設備數據進行分類；

S22將分類后的測點數據進行歸一化處理，其中，將歸一化處理的測點數據進行數據標準化處理；

所述S4中根據設備運行框架模型進行監測具體包括：

S41將測點數據與設備運行框架模型進行反復比較，采用置信度算法找到符合工程實際的運行框架；

S42采用歐式距離算法計算所有測點數據與符合工程實際的設備運行框架的匹配情況；

S43根據設備歷史運行規律與當前匹配情況進行對比，分析設備當前的健康度，將計算的設備健康度進行展示；

將所述S3中數據特征模型中模型結果與測量值誤差滿足均值為σ的高斯分布，采用平方和作為誤差函數修正設備數據關聯度模型如下：

式中，x：以歷史數據為基礎的隨機變量；y：另一以歷史數據為基礎的隨機變量；σ：標準差；θ：數學期望。

2.一種基于數據驅動的設備運行狀態健康度分析系統，其特征在于，包括：

數據采集模塊，用于實時監測設備，根據PHM原理P-F間隔曲線確定適用設備，并采集適用設備測點數據；

第一處理模塊，用于將采集的測點數據進行處理；

建立設備模塊，用于建立設備數據關聯模型，根據設備數據關聯模型中數據特征模型建立設備運行框架模型，將數據特征模型中模型結果與測量值誤差滿足均值為σ的高斯分布，采用平方和作為誤差函數修正設備數據關聯度模型如下：

式中，x：以歷史數據為基礎的隨機變量；y：另一以歷史數據為基礎的隨機變量；σ：標準差；θ：數學期望；

監測預警模塊，用于根據設備運行框架模型進行監測，針對監測的異常或故障進行預警；

設備診斷模塊，用于根據預警結果對設備進行診斷和處理。

3.根據權利要求2所述的基于數據驅動的設備運行狀態健康度分析系統，其特征在于，所述第一處理模塊包括：

分類模塊，用于將測點數據進行分析，通過設置篩選條件將設備數據進行分類；

第二處理模塊，用于將分類后的測點數據進行歸一化處理。

4.根據權利要求2所述的基于數據驅動的設備運行狀態健康度分析系統，其特征在于，所述建立設備模塊包括計算模塊，所述計算模塊用于將設備運行框架模型采用置信度算法和支持度擬合算法進行優化，得到符合工程實際的設備運行框架。

5.根據權利要求4所述的基于數據驅動的設備運行狀態健康度分析系統，其特征在于，所述監測預警模塊包括：

比較模塊，用于將測點數據與設備運行框架模型進行反復比較，采用置信度算法找到符合工程實際的運行框架；

匹配模塊，用于采用歐式距離算法計算所有測點數據與符合工程實際的設備運行框架的匹配情況；

對比模塊，用于根據設備歷史運行規律與當前匹配情況進行對比，分析設備當前的健康度，將計算的設備健康度進行展示。