[發明專利]基于數據融合的工業設備智能故障診斷系統和方法

在審

• 申請號: 201910481502.3
• 申請日: 2019-06-04
• 公開（公告）號: CN110377001A
• 公開（公告）日: 2019-10-25
• 發明（設計）人: 華宇東;臧旭東;白榮格;何立榮;吳雪銀;楊元琴;奚邱炎;金瀚濛;潘曉磊
• 申請（專利權）人: 上海華電奉賢熱電有限公司;北京必可測科技股份有限公司
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 王秀麗

1.一種基于數據融合的工業設備智能故障診斷系統，其特征在于，包括：工業巡點檢設備、在線監測設備、精密診斷模型數據庫、設備歷史數據庫、工廠客戶端、數據融合模型和模糊診斷邏輯數據庫；

所述工廠客戶端用于獲取并顯示設備臺賬數據庫存儲的所述工業設備的設備臺賬信息，所述工廠客戶端用于獲取巡點檢任務標準數據庫存儲的巡點檢任務信息，并將所述巡點檢任務信息發送至巡檢人員以利用所述工業巡點檢設備對所述工業設備進行巡點檢；

所述工業巡點檢設備和所述在線監測設備均用于對工業設備的不同類型的運行參數進行采集，所述工業巡點檢設備用于現場采集所述工業設備的運行參數，所述在線監測設備用于在線或離線獲取所述工業設備的運行參數，所述工業巡點檢設備和所述在線監測設備采集到的運行參數發送到所述設備歷史數據庫中，所述精密診斷模型數據庫用于采集并存儲所述工業設備的精密診斷數據；

所述數據融合模型獲取所述設備歷史數據庫中存儲的所述工業設備的運行參數，對所述工業設備的運行參數進行數據融合，以提取典型故障模式對應特征的故障判斷數據；

所述模糊診斷邏輯數據庫用于根據所述故障判斷數據建立故障原因與故障征兆關系的模糊關系矩陣，并根據基于隸屬度函數的模糊診斷規則結合所述模糊關系矩陣進行模式識別，得出故障原因的可信度，并根據所述可信度輸出所述工業設備的故障診斷結果。

2.根據權利要求1所述的基于數據融合的工業設備智能故障診斷系統，其特征在于，還包括遠程專家終端和專家遠程診斷數據庫，

所述遠程專家終端獲取所述設備歷史數據庫中存儲的所述工業設備的運行參數，所述遠程專家終端將診斷結果發送至所述專家遠程診斷數據庫，所述專家遠程診斷數據庫將所述診斷結果發送至所述工廠客戶端。

3.根據權利要求2所述的基于數據融合的工業設備智能故障診斷系統，其特征在于，所述專家遠程診斷數據庫在所述診斷結果為非異常時，將所述診斷結果發送至所述工廠客戶端，在所述診斷結果為異常時，獲取所述精密診斷模型數據庫的精密診斷數據并發送至所述遠程專家終端。

4.根據權利要求1所述的基于數據融合的工業設備智能故障診斷系統，其特征在于，還包括巡點檢任務評估模型數據庫，所述巡點檢任務評估模型數據庫用于根據預設的評估規則對所述巡點檢任務標準數據庫中存儲的巡點檢任務的推送周期進行整定，從而實現對所述巡點檢任務的動態調整，并將調整后的動態巡點檢任務發送至所述工廠客戶端，所述工廠客戶端將所述動態巡點檢任務發送至巡檢人員以利用所述工業巡點檢設備對所述工業設備進行巡點檢。

5.根據權利要求1所述的基于數據融合的工業設備智能故障診斷系統，其特征在于，所述巡點檢設備包括巡檢儀、點檢儀、巡視儀、振動監控儀、紅外熱成像儀、超聲檢測設備、電流頻譜儀、油液鐵譜分析儀、油液激光顆粒度計數儀、激光轉速計和現場動平衡儀器中的一種或多種；所述設備臺賬數據庫中的設備臺賬信息包括工業設備種類、臺數、型號和結構及參數中的一種或多種。

6.一種基于數據融合的工業設備智能故障診斷方法，其特征在于，包括：

采用工業巡點檢設備或在線監測設備采集所述工業設備的運行參數；

對所述工業設備的運行參數進行數據融合以獲得故障判斷數據，根據所述故障判斷數據建立故障原因與故障征兆相關聯的模糊關系矩陣；

根據所述故障判斷數據的特征建立基于隸屬度函數的模糊診斷規則；

以所述模糊診斷規則為判斷邏輯對所述模糊關系矩陣進行模式識別，獲取故障原因的可信度，并根據所述可信度得出所述工業設備的故障診斷結果。

7.根據權利要求6所述的基于數據融合的工業設備智能故障診斷方法，其特征在于，還包括：

根據所述故障診斷結果結合所述工業設備的典型故障模式，確定所述工業設備的部件的故障嚴重等級；

結合現場實踐經驗以及所述故障嚴重等級，得出針對該部件的維修決策。

8.根據權利要求7所述的基于數據融合的工業設備智能故障診斷方法，其特征在于，還包括：將所述故障診斷結果和所述維修決策發送至工廠客戶端。