[發明專利]一種設備故障的檢測方法及檢測系統

在審

• 申請號: 202011032320.7
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112163618A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 黎清顧;曹林;賴明
• 申請（專利權）人: 珠海格力電器股份有限公司;珠海聯云科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G01M99/00;G06Q50/04
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372
• 代理人: 吳大建;陳敏

1.一種設備故障的檢測方法，其特征在于，包括：

采集設備運行時的指標數據；

將所述指標數據輸入故障模型，得到故障特征匹配度，并判斷所述故障特征匹配度是否大于第一預設閾值；

若是，則繼續判斷所述故障特征匹配度是否大于第二預設閾值，若所述故障特征匹配度大于所述第二預設閾值，則發出故障警告。

2.根據權利要求1所述的設備故障的檢測方法，其特征在于，將所述指標數據輸入故障模型，得到故障特征匹配度，并判斷所述故障特征匹配度是否大于第一預設閾值包括：

基于所述指標數據提取第一故障特征；

基于所述第一故障特征得到故障發生歷史次數和故障持續時間；

基于所述故障發生歷史次數和所述故障持續時間得到故障特征匹配度，并判斷所述故障特征匹配度是否大于第一預設閾值。

3.根據權利要求1所述的設備故障的檢測方法，其特征在于，還包括：若所述故障特征匹配度小于所述第二預設閾值，則將所述指標數據導入所述故障模型的緩沖隊列以用于刷新所述故障模型。

4.根據權利要求3所述的設備故障的檢測方法，其特征在于，若所述故障特征匹配度小于所述第二預設閾值，則將所述指標數據導入所述故障模型的緩沖隊列以用于刷新所述故障模型包括：

在預設時間間隔內，從所述故障模型的緩沖隊列拉取所述指標數據；

將拉取的所述指標數據輸入故障模型，基于所述拉取的數據提取第二故障特征；

基于所述第二故障特征，更新所述故障模型。

5.根據權利要求1所述的設備故障的檢測的方法，其特征在于，將所述指標數據輸入故障模型之前，還包括：構建所述故障模型，包括：

基于工業生產標準和工藝規范設定故障類型和故障發生時各指標參數的區間；

基于預設年限內所有所述故障類型和所述故障發生時各指標參數的區間進行大數據分析，提取第三故障特征，并過濾掉假故障；

基于所有所述第三故障特征統計故障發生歷史次數和故障持續時間；

基于所述故障發生歷史次數和故障持續時間構建所述故障模型。

6.根據權利要求2所述的設備故障的檢測方法，其特征在于，基于所述故障發生歷史次數和所述故障持續時間得到故障特征匹配度，基于以下模型獲得：

其中，exp為以自然常數e為底的指數；x為故障發生歷史次數；T為故障持續時間，g為故障特征匹配度。

7.根據權利要求1所述的所述的設備故障的檢測的方法，其特征在于，還包括：所述第一故障特征匹配度小于所述第一預設閾值，則確認未發生故障。

8.根據權利要求1所述的設備故障的檢測方法，其特征在于，采集設備運行時的指標數據包括：采集設備運行時的溫度，速度，壓強，液位中的至少一種。

9.根據權利要求1所述的所述的設備故障的檢測的方法，其特征在于，將所述指標數據輸入故障模型，基于所述指標數據提取第一故障特征包括：基于所述指標數據提取故障類型，故障參數，故障發生時間中的至少一種。

10.一種設備故障檢測系統，其特征在于，包括：

采集模塊，用于采集設備運行時的指標數據；

故障處理模塊，用于將所述指標數據輸入故障模型，得到故障特征匹配度；

判斷模塊，用于判斷所述故障特征匹配度是否大于第一預設閾值；若是，則繼續判斷所述故障特征匹配度是否大于第二預設閾值，若所述故障特征匹配度大于所述第二預設閾值，則發出故障警告。

11.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中所述一條或多條計算機指令被所述處理器執行時實現如權利要求1-9任一項所述的設備故障的檢測方法。

12.一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計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時用以實現如權利要求1-9任一項所述的設備故障的檢測方法。