CN108319568B - 一种设备状态异常问题定位的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种设备状态异常问题定位的方法,该方法包括:以时间为标尺,获取连续时间段内,同一时刻下与设备关联的所有特征的状态信息;综合获取到的以上数据信息,通过数据分析和计算,实现设备状态异常问题定位的算法,确定状态异常的关键。本发明公开的方法,通过计算确定状态异常的关键特征。
Description
技术领域
本发明涉及一种设备状态异常问题定位的方法,属于设备故障诊断领域。
背景技术
设备在使用过程中,由于摩擦、外力、应力及化学反应的作用,零件总会逐渐磨损、腐蚀和断裂,导致故障而停机。特别对精密的电子设备而言,在受到电磁、震动、湿度及盐度剧烈变化的影响下,会出现突发或永久的异常。
在役设备在发生故障前,通常会出现如启动困难、突然自动停机、运转过程速率不足等突发的异常现象。这些异常现象或者是故障前兆,或者是设备运行的环境产生突发状况。
状态异常问题出现,快速判断问题的所在,定位到产生异常的关键特征,是设备维护工作的一个关键技术问题。数据挖掘技术的发展,为设备故障诊断领域提供了新的研究方向,能够为设备状态异常问题定位提供技术支持。
实用新型内容
针对现有技术存在的不足,本发明所要解决的技术问题是,提供一种设备状态异常问题定位的方法,充分考虑和分析影响设备状态和性能的特征,通过大数据分析技术,实现设备状态异常的快速定位。
为解决上述技术问题,本发明采取的技术方案是,一种设备状态异常问题定位的方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:以时间为标尺,获取连续时间段内,同一时刻下与设备关联的所有特征的状态信息;
步骤2:综合以上步骤1获取到的数据信息,通过数据分析和计算,实现设备状态异常问题定位的算法,确定状态异常的关键特征。
2、根据权利要求1所述的设备状态异常问题定位的方法,其特征在于:所述步骤2具体通过如下步骤来实现:
S1、获取的数据格式为{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)},其中xi=(xi (1),xi (2),…,xi (n))T,代表时刻i时,与设备关联的所有特征的状态信息,n表示特征的个数,xi (j)是代表时刻i时与设备关联的特征j的信息,xi (j)∈[aj,bj]或∈{aj1,aj2,…,ajSj},Sj表示j特征可以取值的个数,yi∈{0,1},0代表设备正常工作,1代表设备异常;
S2、特征值离散化:对特征xi (j)而言,若其取值范围为[aj,bj]连续区间时,使用相应的离散区间替代连续值,即把连续值转换成序数值;
S3、对第j个特征,集合{x1 (j),x2 (j),…,xn (j)}通过步骤S1划分为k个集合{t1 (j),t2 (j),…,tk (j)},初始化特征标号j(j∈[1,n]),令j=1,flag=1,计算
其中,N是总的样本数,N(tm (1))是{x1 (j),x2 (j),…,xn (j)}中划分为tm (1)的个数,p(m|tm (1))是在tm (1)下,类m所占的比例;
S4、对第j个特征,计算
S5、若min△>△j,则min△=△j,flag=j,j++,若j>n,转到S6,否则,转到S4;
S6、标号flag的特征为状态异常的关键特征。
本发明的优点在于它能克服现有技术的弊端,结构设计合理新颖。由上述本发明提供的算法可以看出,通过每次对Δ的计算,确定出状态异常的关键特征,若对每次的Δj进行从大到小的排序,则能够得到各特征对状态异常的影响情况。
附图说明
图1为本发明提供的一种设备状态异常问题定位的方法的流程图。
具体实施方式
本发明为一种设备状态异常问题定位的方法,充分考虑和分析影响设备状态和性能的特征,通过大数据分析技术,实现设备状态异常的快速定位。
为解决上述技术问题,本发明采取的技术方案是,一种设备状态异常问题定位的方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:以时间为标尺,获取连续时间段内,同一时刻下与设备关联的所有特征的状态信息;
步骤2:综合获取到的以上数据信息,通过数据分析和计算,实现设备状态异常问题定位的算法,确定状态异常的关键特征。
优化的,上述设备状态异常问题定位的方法,其特征在于:所述步骤2具体通过如下步骤来实现:
S1、获取的数据格式为{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)},其中xi=(xi (1),xi (2),…,xi (n))T,代表时刻i时,与设备关联的所有特征的状态信息,n表示特征的个数,xi (j)是第i个样本的第j个特征,代表时刻i时,与设备关联的特征j的信息,xi (j)∈[aj,bj]或∈{aj1,aj2,…,ajSj},yi∈{0,1},0代表设备正常工作,1代表设备异常;
S2、特征值离散化:对特征xi (j)而言,若其取值范围为[aj,bj]连续区间时,使用相应的离散区间替代连续值,即把连续值转换成序数值;
S3、初始化特征标号j(j∈[1,n]),令j=1,flag=1,计算
S4、对第j个特征,集合{x1 (j),x2 (j),…,xn (j)}通过步骤S1划分为k个集合{t1 (j),t2 (j),…,tk (j)},计算
S5、若min△>△j,则min△=△j,flag=j,j++,若j>n,转到S6,否则,转到S4;
S6、标号flag的特征为状态异常的关键特征。
本发明的优点在于它能克服现有技术的弊端,结构设计合理新颖。由上述本发明提供的算法可以看出,通过每次对Δ的计算,确定出状态异常的关键特征,若对每次的Δj进行从大到小的排序,则能够得到各特征对状态异常的影响情况。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现,也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
当然,上述说明并非是对本发明的限制,本发明也并不限于上述举例,本技术领域的普通技术人员,在本发明的实质范围内,作出的变化、改型、添加或替换,都应属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种设备状态异常问题定位的方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:以时间为标尺,获取连续时间段内,同一时刻下与设备关联的所有特征的状态信息;
步骤2:综合以上步骤1获取到的数据信息,通过数据分析和计算,实现设备状态异常问题定位的算法,确定状态异常的关键特征:
所述步骤2具体通过如下步骤来实现:
S1、获取的数据格式为{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)},其中xi=(xi (1),xi (2),…,xi (n))T,代表时刻i时,与设备关联的所有特征的状态信息,xi (j)是第i个样本的第j个特征,代表时刻i时,与设备关联的特征j的信息,xi (j)∈[aj,bj]或∈{aj1,aj2,…,ajSj},yi∈{0,1},0代表设备正常工作,1代表设备异常;
S2、特征值离散化:对特征xi (j)而言,若其取值范围为[aj,bj]连续区间时,使用相应的离散区间替代连续值,即把连续值转换成序数值;
S3、对第j个特征,集合{x1 (j),x2 (j),...,xn (j)}通过步骤S1划分为k个集合{t1 (j),t2 (j),...,tk (j)},初始化特征标号j(j∈[1,n]),令j=1,flag=1,计算
其中,N是总的样本数,N(tm (1))是{x1 (j),x2 (j),...,xn (j)}中划分为tm (1)的个数,p(m|tm (1))是在tm (1)下,类m所占的比例;
S4、对第j个特征,计算
S5、若min△>△j,则min△=△j,flag=j,j++,若j>n,转到S6,否则,转到S4;
S6、标号flag的特征为状态异常的关键特征。
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