[發明專利]一種綜合管廊預測性智能運維系統及方法

在審

• 申請號: 202011497473.9
• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112884170A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 吳忠輝;王展英;許成;鮑袖明;胡偉;李樹鑫;江文清;張宗衛;馬有亮;陳雷;張婷
• 申請（專利權）人: 上海智大電子有限公司;中國二十冶集團有限公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G06Q10/04;G06Q50/26;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海天翔知識產權代理有限公司 31224
• 代理人: 劉常寶

本發明公開了一種綜合管廊預測性智能運維系統及方法，本方案通過基于時間序列和人工神經網絡的故障預測模塊與基于貝葉斯方法的故障診斷模塊的相互配合，實現對綜合管廊設備的在線故障預測和診斷，可為設備的在線調整、停機提供依據，避免重大事故的發生，實現事前預測性控制和優化。

技術領域

本發明涉及綜合管廊技術，具體涉及綜合管廊的運維管控技術。

背景技術

綜合管廊是建于城市地下的將電力、通訊、燃氣、供熱、給排水等各種工程管線集于一體的隧道空間，具有避免道路反復開挖、優化利用土地資源、管線敷設擴容方便、延長管線使用壽命等優點。然而綜合管廊內各類管線較長，泵、閥等設備數量眾多，布置比較分散，對設備運維管理造成較大困難。

為了全方位地提高綜合管廊泵、閥等設備運維管理的工作效率，為此現有技術給出了多種解決方案。

如，申請號：CN201810416131.6的中國發明專利申請，其公開了一種地下管廊綜合智慧運維管理系統，該方案提出了一種包含數據中心、用戶終端、管廊監控中心和客戶終端的運維管理系統，可實現在管廊二維GIS地圖上對巡檢人員位置、某段時間的巡檢軌跡、是否偏離巡檢任務、路線等情況進行監控和跟蹤。

申請號：CN201911123946.6的中國發明專利申請，其公開了一種智能泵站運維方法，其通過將泵站的異常信號進行等級劃分，并關聯若干個異常原因，針對每個異常原因關聯所需要更換和/或維修的零配件型號；根據預設的調配規則自動生成排障計劃，將排障計劃發送給運維人員。

通過對現有相關技術方案分析可知，現有方案通過在線數據監測，有效監督和管理巡檢人員，將故障與維修任務進行自動關聯，提高了反應速度和運維水平。但是這些方案只能做到事后控制，無法在線對設備進行故障預測和診斷以實現事前預測性控制和優化。由此可見，針對綜合管廊如何在線對設備進行故障預測和診斷為本領域亟需解決的問題。

發明內容

針對現有綜合管廊的管控技術所存在的問題，需要一種新的綜合管廊管控技術。

為此，本發明的目的在于提供一種綜合管廊預測性智能運維系統，并基于該綜合管廊預測性智能運維系統給出一種綜合管廊預測性智能運維方法，由此實現在線對綜合管廊中設備進行故障預測和診斷以實現事前預測性控制和優化。

為了達到上述目的，本發明提供的綜合管廊預測性智能運維系統，包括基于時間序列和人工神經網絡的故障預測模塊，以及基于貝葉斯方法的故障診斷模塊；

所述故障預測模塊基于記錄的綜合管廊中設備故障狀態數據，通過時間序列和人工神經網絡自主學習故障模式，并對綜合管廊中設備進行故障預測；

所述故障診斷模塊基于記錄的故障維修數據以及故障預測模塊預測的故障結果，通過基于貝葉斯方法對故障根因進行計算確定。

進一步地，所述故障預測模塊包括：

屬性集單元，用于提取與設備故障有關聯的可在線測量的屬性，構建相應的屬性集；

擴充屬性集單元，與屬性集單元數據交互，基于屬性集單元提取構建的設備屬性集，將其時間序列進行組合從而擴充設備故障預測的屬性集；

樣本矩陣單元，基于記錄的故障維修和設備屬性歷史數據，建立用于訓練預測模型的樣本矩陣；

樣本規范化單元，用于對樣本矩陣單元建立的樣本矩陣中的樣本進行規范化處理；

神經網絡建模單元，基于擴充屬性集單元構建的擴充屬性集，構成相應的神經網絡模型；

神經網絡離線學習單元，利用樣本矩陣單元構建的樣本矩陣對神經網絡建模單元構建的神經網絡模型進行訓練，以獲得設備故障預測模型；