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[發(fā)明專利]一種基于人工智能的故障定位方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202010042724.8 申請(qǐng)日: 2020-01-15
公開(公告)號(hào): CN111239540A 公開(公告)日: 2020-06-05
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 潘霞;秦曉梅;王萌 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 河南經(jīng)貿(mào)職業(yè)學(xué)院
主分類號(hào): G01R31/08 分類號(hào): G01R31/08
代理公司: 西安銘澤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61223 代理人: 耿路
地址: 450018 河南省鄭*** 國(guó)省代碼: 河南;41
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 人工智能 故障 定位 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于人工智能的故障定位方法,其特征在于,包括以下步驟:

步驟一:利用計(jì)算機(jī)建立待檢測(cè)區(qū)域的三維數(shù)據(jù)模型;

步驟二:對(duì)待檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控節(jié)點(diǎn)的布置和編號(hào),在三維數(shù)據(jù)模型相對(duì)應(yīng)的位置進(jìn)行布點(diǎn)和編號(hào),布點(diǎn)位置選擇重要節(jié)點(diǎn)及連接該節(jié)點(diǎn)的線路;

步驟三:獲取正常工作情況下各節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù),并儲(chǔ)存標(biāo)記為該節(jié)點(diǎn)的參照值或參照范圍;

步驟四:使用數(shù)據(jù)采集裝置采集每個(gè)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),并將各個(gè)數(shù)據(jù)與節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián),數(shù)據(jù)采集裝置通過線路匯集至數(shù)據(jù)傳輸總線,數(shù)據(jù)總線連接至計(jì)算機(jī)的輸入端;

步驟五:計(jì)算機(jī)根據(jù)接收數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)編號(hào),將該數(shù)據(jù)與該節(jié)點(diǎn)的參照值或參照范圍進(jìn)行數(shù)值比較,出現(xiàn)偏差時(shí)則表示該數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障,此時(shí)三維數(shù)據(jù)模型該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行故障警示,并斷開該節(jié)點(diǎn)的電路連接。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的故障定位方法,其特征在于,出現(xiàn)故障時(shí),辨別故障類型是單個(gè)故障還是多處故障;

若為單個(gè)故障,則通過三維數(shù)據(jù)模型的顯示直接確定故障點(diǎn),斷開該節(jié)點(diǎn)的電路連接;

若為多處故障,則判斷這些故障是否為連續(xù)節(jié)點(diǎn)的故障,連續(xù)節(jié)點(diǎn)的故障則需要斷開邊緣節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間的電路連接,并通過三維數(shù)據(jù)模型的顯示確定多個(gè)故障點(diǎn),非連續(xù)節(jié)點(diǎn)的故障則需要分開斷開多個(gè)節(jié)點(diǎn)的電路連接,并通過三維數(shù)據(jù)模型的顯示確定多個(gè)故障點(diǎn)。

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于人工智能的故障定位方法,其特征在于,若為連續(xù)節(jié)點(diǎn)的故障,則需要對(duì)所述節(jié)點(diǎn)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行二次分析,判斷該故障是相互獨(dú)立的故障,還是引發(fā)型故障;相互獨(dú)立的故障需要分開處理維修,引發(fā)型故障需要從故障引發(fā)源頭進(jìn)行處理維修。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的故障定位方法,其特征在于,各節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)包括①發(fā)熱、放電數(shù)據(jù);②電壓、電流和功耗數(shù)據(jù);③振動(dòng)幅值和產(chǎn)生噪聲大小的數(shù)據(jù);④漏液漏電的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);⑤形變腐蝕的數(shù)據(jù)。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的故障定位方法,其特征在于,設(shè)置數(shù)據(jù)采集裝置每0.5s采集每個(gè)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),并將各節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)分類整理成變化波形圖,便于監(jiān)測(cè)該節(jié)點(diǎn)的某類型數(shù)據(jù)。

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