[發(fā)明專利]一種基于電梯全生命周期的大數(shù)據(jù)挖掘和故障預測方法

在審

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• 申請日: 2020-10-26
• 公開（公告）號: CN112256761A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設計）人: 劉小暢;王晨;馮雙昌;歐陽惠卿;任昭霖;邱郡;梁驍;文祥;劉鵬博
• 申請（專利權）人: 上海市特種設備監(jiān)督檢驗技術研究院
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/242;G06F16/25;G06F16/22;G06F16/215
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 徐俊

1.一種基于電梯全生命周期的大數(shù)據(jù)挖掘和故障預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、采集電梯全生命周期中的多源異構數(shù)據(jù)，包括電梯設計、安裝、維保和檢驗環(huán)節(jié)的結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)類型和動態(tài)數(shù)據(jù)，搭建電梯多源異構數(shù)據(jù)庫；

步驟2、對采集的數(shù)據(jù)進行預處理，包括對缺失值、重復值、和異常值的處理；

步驟3、對預處理后的數(shù)據(jù)進行建模和分析，包括：

步驟3.1、數(shù)據(jù)缺失率分析，將需要從中選取特征的數(shù)據(jù)表進行數(shù)據(jù)項缺失率計算后進行排序；

步驟3.2、對選中的主要特征值進行業(yè)務相關性分析；

步驟3.3、根據(jù)缺失率和業(yè)務相關性分析結果選取特征項；

步驟3.4、離散型數(shù)據(jù)處理：對含有順序意義的特種項,將其字符型轉(zhuǎn)化為數(shù)值型；針對有固定選項的特種項,對其進行one-hot編碼；

連續(xù)型數(shù)據(jù)處理：對連續(xù)型數(shù)據(jù)進行歸一化處理；

相關系數(shù)：兩個變量均是連續(xù)型且具有線性關系,則可以使用皮爾遜相關系數(shù),否則使用斯皮爾曼相關系數(shù)；

步驟4、對模型進行評價，包括：

步驟4.1、數(shù)據(jù)連接，將特征項連接成一張寬表，關聯(lián)的數(shù)據(jù)表包括：設備基本信息、設備參數(shù)信息、使用單位信息、檢驗業(yè)務信息、檢驗報告信息、檢驗項目模板、檢驗項目內(nèi)容、故障信息、故障部件分類信息；

增加衍生變量，構造電梯歷史累計檢查次數(shù)、電梯歷史累計故障次數(shù)、電梯技術參數(shù)偏移度變量；將原始字符型變量轉(zhuǎn)換成數(shù)值型，進入模型可選特征池；

步驟4.2、訓練模型，將數(shù)據(jù)導入算法模型，對模型進行訓練,拆分訓練集和測試集；

步驟4.3、調(diào)參，用準確率進行10折交叉驗證選擇合適的參數(shù)，避免過擬合；

步驟5、利用評價后的模型對電梯設備故障進行評估：運行已經(jīng)訓練好的模型進行預測，得到預測結果，當預測故障可能性60％時，將判定電梯會發(fā)生故障。

2.如權利要求1所述的一種基于電梯全生命周期的大數(shù)據(jù)挖掘和故障預測方法，其特征在于：所述步驟1將不同源數(shù)據(jù)和不同結構化及非結構化的數(shù)據(jù)分別采集和導入，存放在數(shù)據(jù)庫中。

3.如權利要求2所述的一種基于電梯全生命周期的大數(shù)據(jù)挖掘和故障預測方法，其特征在于，所述多源異構數(shù)據(jù)的采集方式包括:

通過SQL腳本對數(shù)據(jù)庫直接讀取：首先采用SQL語句創(chuàng)建數(shù)據(jù)源的存儲庫，然后通過編寫數(shù)據(jù)庫SQL腳本語言，從不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)庫來讀取數(shù)據(jù)，將讀取到的不同系統(tǒng)的業(yè)務數(shù)據(jù)，通過接口方式訪問，或直接通過數(shù)據(jù)庫SQL視圖的方式訪問，最后將獲取的數(shù)據(jù)源通過SQL腳本語言寫入到數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)庫，供后期的電梯大數(shù)據(jù)預處理和分析預測環(huán)節(jié)使用；

人工錄入：采用手工錄入的方式進行數(shù)據(jù)采集；

非結構化數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換：通過提取非結構化數(shù)據(jù)文件中有關的元數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為XML文檔，從而將非結構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結構化數(shù)據(jù)；

在電梯上加裝數(shù)據(jù)采集傳感器：通過在電梯上加裝傳感器的方式獲得實時的信號信息，從而采集到電梯的動態(tài)信息。

4.如權利要求1所述的一種基于電梯全生命周期的大數(shù)據(jù)挖掘和故障預測方法，其特征在于：所述步驟2中對缺失值的處理方法包括刪除缺失值、填補缺失值、和不處理；對重復值的處理方法為刪除重復值；對異常值的處理為通過遍歷查找出異常值，然后根據(jù)規(guī)則調(diào)整。

5.如權利要求1所述的一種基于電梯全生命周期的大數(shù)據(jù)挖掘和故障預測方法，其特征在于：所述步驟4.2中利用支持向量機、梯度提升樹和故障原因鑒定算法對模型進行訓練。