[發明專利]設備故障的檢修方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201910084325.5
• 申請日: 2019-01-29
• 公開（公告）號: CN109782739B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 張大海;黃玉嫻;王曉雄;林偉波
• 申請（專利權）人: 中國能源建設集團廣東省電力設計研究院有限公司
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 周清華

1.一種設備故障的檢修方法，其特征在于，包括：

建立設備故障檢測模型，其中，獲取正常設備運行參數；對所述正常設備運行參數進行數據降維，生成降維矩陣；確定所述降維矩陣的主元個數；根據所述主元個數，計算設備正常運行時的霍特林統計量和Q統計量；求取設備正常運行時的所述霍特林統計量和所述Q統計量在99％置信度下所對應的控制限作為安全控制限，并建立所述設備故障檢測模型；以及，獲取設備運行參數；

將所述設備運行參數輸入至所述設備故障檢測模型；

獲取設備異常信息；所述設備異常信息為當所述設備運行參數異常，所述設備故障檢測模型輸出的設備異常信息；其中，所述設備異常信息包括設備故障類型；所述獲取設備異常信息，包括：預先依據所述設備故障時的設備運行參數，建立設備故障族群類別模型矩陣；當所述設備運行參數異常時，通過所述設備故障檢測模型，計算所述設備的異常運行參數與所述故障族群類別模型矩陣之間的歐氏距離；確定所述歐氏距離對應的設備故障類型；

查詢所述設備異常信息對應的可視化檢修指引；

展示所述可視化檢修指引，以指引檢修人員進行設備檢修；所述可視化檢修指引包括檢修操作流程圖、待檢修設備圖、檢修示意音頻、檢修示意幻燈片和檢修示意動畫中的至少一種。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立設備故障檢測模型，包括；

獲取正常設備運行參數；

對所述正常設備運行參數進行數據降維，生成降維矩陣；

確定所述降維矩陣的主元個數；

根據所述主元個數，計算所述正常設備運行參數的正常主元統計量；

確定所述正常主元統計量的安全控制限，并建立設備故障檢測模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述設備異常信息包括異常參數類型；

所述獲取設備異常信息，包括：

計算所述設備運行參數的當前主元統計量；

判斷所述當前主元統計量是否超過所述安全控制限；

若是，獲取所述當前主元統計量的統計量貢獻圖；

根據所述統計量貢獻圖，確定所述異常參數類型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述設備異常信息包括設備故障類型；

所述獲取設備異常信息，包括：

獲取設備故障族群類別模型矩陣；

計算所述設備運行參數與故障族群類別模型矩陣之間的歐氏距離；

確定所述歐氏距離對應的設備故障類型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取所述設備運行參數的實時趨勢曲線；

生成所述實時趨勢曲線的異常類型預測結果；

查詢所述異常類型預測結果的可視化預檢指引；

展示所述可視化預檢指引，以指引檢修人員進行設備預檢；所述可視化預檢指引包括預檢操作流程圖和待預檢設備圖。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述生成所述實時趨勢曲線的異常類型預測結果的步驟包括：

獲取歷史趨勢曲線；所述歷史趨勢曲線具有對應的候選異常類型；

匹配所述歷史趨勢曲線和所述實時趨勢曲線，得到目標歷史趨勢曲線；

獲取所述目標歷史趨勢曲線對應的候選異常類型，作為所述異常類型預測結果；所述異常類型預測結果用于提前預判設備情況避免故障發生。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

當所述設備運行參數異常，計算所述設備運行參數與預設的參數閾值之間的參數差值；

確定所述參數差值的異常嚴重等級；

獲取所述異常嚴重等級的報警外觀特征；

展示所述報警外觀特征。