[發(fā)明專利]燃?xì)廨啓C(jī)的故障識別方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210488549.4
• 申請日: 2022-05-06
• 公開（公告）號: CN114861794A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 閆斌斌;章旋;白濤;王伏忠
• 申請（專利權(quán)）人: 中國聯(lián)合重型燃?xì)廨啓C(jī)技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 單冠飛

1.一種燃?xì)廨啓C(jī)的故障識別方法，其特征在于，所述方法包括：

對所述燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行監(jiān)測，以獲取多個維度的監(jiān)測值；

根據(jù)多個所述維度的監(jiān)測值，生成與指定的目標(biāo)故障類型相關(guān)的特征向量；

查詢與所述目標(biāo)故障類型匹配的目標(biāo)故障識別矩陣，并根據(jù)所述目標(biāo)故障識別矩陣和所述特征向量，生成所述目標(biāo)故障類型下的多種子故障類型的指標(biāo)值；

根據(jù)所述多種子故障類型的指標(biāo)值，確定所述多種子故障類型的故障概率；

根據(jù)所述多種子故障類型的故障概率，從所述多種子故障類型中確定所述燃?xì)廨啓C(jī)所屬的目標(biāo)子故障類型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括的元素個數(shù)為n，所述目標(biāo)故障類型下的子故障類型的種類數(shù)為m，所述目標(biāo)故障識別矩陣為m*n的矩陣，m和n均為正整數(shù)；

所述根據(jù)所述目標(biāo)故障識別矩陣和所述特征向量，生成所述目標(biāo)故障類型下的多種子故障類型的指標(biāo)值，包括：

根據(jù)所述目標(biāo)故障識別矩陣中的第i行元素，生成第i種子故障類型對應(yīng)的故障向量；其中，i為不大于m的正整數(shù)；

確定所述第i種子故障類型的故障向量和所述特征向量之間的相似度；

根據(jù)所述相似度，確定所述第i種子故障類型的指標(biāo)值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述相似度，確定所述第i種子故障類型的指標(biāo)值，包括：

確定所述第i種子故障類型的故障向量和所述特征向量之間的距離；

根據(jù)所述相似度和所述距離之和，確定第一系數(shù)；

根據(jù)所述相似度與所述第一系數(shù)之比，確定所述第i種子故障類型的指標(biāo)值。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多種子故障類型的指標(biāo)值，確定所述多種子故障類型的故障概率，包括：

根據(jù)所述多種子故障類型的指標(biāo)值之和，確定第二系數(shù)；

根據(jù)各所述子故障類型的指標(biāo)值和所述第二系數(shù)之比，確定各所述子故障類型的故障概率。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項訴述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多種子故障類型的故障概率，從所述多種子故障類型中確定所述燃?xì)廨啓C(jī)所屬的目標(biāo)子故障類型，包括：

將所述故障概率大于設(shè)定概率閾值的子故障類型，確定為所述燃?xì)廨啓C(jī)所屬的目標(biāo)子故障類型；

或者，

將最大的所述故障概率對應(yīng)的子故障類型，確定為所述燃?xì)廨啓C(jī)所屬的目標(biāo)子故障類型。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)多個所述維度的監(jiān)測值，生成與指定的目標(biāo)故障類型相關(guān)的特征向量，包括：

從多個所述維度的監(jiān)測值中，確定與所述目標(biāo)故障類型相關(guān)的目標(biāo)值；

將各所述目標(biāo)值進(jìn)行映射，以得到與所述目標(biāo)故障類型相關(guān)的各性能參數(shù)對應(yīng)的測量值；

獲取各所述性能參數(shù)對應(yīng)的參考值，其中，所述燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行在所述參考值下未發(fā)生所述目標(biāo)故障類型對應(yīng)的故障；

根據(jù)各所述性能參數(shù)對應(yīng)的測量值和參考值之間的差異，生成各所述性能參數(shù)對應(yīng)的特征值；

根據(jù)各所述性能參數(shù)的特征值，生成所述特征向量。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述從多個所述維度的監(jiān)測值中，確定與所述目標(biāo)故障類型相關(guān)的目標(biāo)值之前，所述方法還包括：

對多個所述維度的監(jiān)測值進(jìn)行預(yù)處理，其中，所述預(yù)處理包括缺失值處理、離群值處理、重復(fù)值處理和噪聲干擾處理中的至少一項，和/或，所述預(yù)處理包括歸一化處理或標(biāo)準(zhǔn)化處理。