[發明專利]工業運維場景下的數據處理方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202011020627.5
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112241151A
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發明（設計）人: 張銘碩;王振華;李義章
• 申請（專利權）人: 北京索為云網科技有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京鍾維聯合知識產權代理有限公司 11579
• 代理人: 安娜

1.一種工業運維場景下的數據處理方法，其特征在于，包括：

建立機理驅動模型和數據驅動模型；

在第一工況點，采用所述機理驅動模型的計算結果；

在第二工況點，采用所述數據驅動模型的計算結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在第二工況點，采用所述數據驅動模型的計算結果的步驟之前，還包括：

判斷所述數據驅動模型是否可以作為所述機理驅動模型的降階模型；

若是，則將所述數據驅動模型在第二工況點下的計算結果作為所述機理驅動模型在所述第二工況點下的近似結果，執行所述在第二工況點，采用所述數據驅動模型的計算結果的步驟；

若否，則繼續優化所述機理驅動模型和數據驅動模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立機理驅動模型和數據驅動模型，包括：

獲取機理驅動模型的仿真數據和輸入參數；

根據所述仿真數據和輸入參數建立機理驅動模型；

基于所述機理驅動模型，計算預設工況點下的離散數據；

獲取所述預設工況點下的工業運行數據；

將所述工業運行數據和所述離散數據均作為數據驅動模型的樣本數據，根據所述樣本數據，建立數據驅動模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立機理驅動模型和數據驅動模型，包括：

獲取工業現場的工業數據源；

根據所述工業數據源，建立數據驅動模型；

獲取機理驅動模型的仿真數據和輸入參數；

根據所述仿真數據和輸入參數建立機理驅動模型。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述判斷所述數據驅動模型是否可以作為所述機理驅動模型的降階模型，包括：

分別計算所述機理驅動模型在測試工況點下的第一結果和所述數據驅動模型在所述測試工況點下的第二結果；

計算所述第一結果和所述第二結果的誤差函數；

根據所述誤差函數，判斷所述數據驅動模型是否可以作為所述機理驅動模型的降階模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述誤差函數采用相對誤差和/或最小平方和。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述建立機理驅動模型和數據驅動模型步驟之前，還包括：

基于標準協議接入工業互聯網平臺；

從所述工業互聯網平臺獲取數據源；

所述建立機理驅動模型和數據驅動模型，包括：

根據所述數據源，建立機理驅動模型和數據驅動模型。

8.一種工業運維場景下的數據處理裝置，其特征在于，包括：

模型建立模塊，用于建立機理驅動模型和數據驅動模型；

第一數據采集模塊，用于在第一工況點，采用所述機理驅動模型的計算結果；

第二數據采集模塊，用于在第二工況點，采用所述數據驅動模型的計算結果。

9.一種計算機設備，其特征在于，包括：

處理器；

用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為執行所述指令，以實現如權利要求1至7中任一項所述的工業運維場景下的數據處理方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有至少一條指令，所述指令由處理器加載并執行以實現如權利要求1至權利要求7任一項所述的工業運維場景下的數據處理方法所執行的操作。