CN111105063A - 故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质 - Google Patents

故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111105063A
CN111105063A CN201811260593.XA CN201811260593A CN111105063A CN 111105063 A CN111105063 A CN 111105063A CN 201811260593 A CN201811260593 A CN 201811260593A CN 111105063 A CN111105063 A CN 111105063A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fault
equipment
data
prediction model
fault prediction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811260593.XA
Other languages
English (en)
Inventor
李志元
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Gridsum Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Gridsum Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Gridsum Technology Co Ltd filed Critical Beijing Gridsum Technology Co Ltd
Priority to CN201811260593.XA priority Critical patent/CN111105063A/zh
Publication of CN111105063A publication Critical patent/CN111105063A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/24Classification techniques

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明实施例提供一种故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质,属于计算机领域。该方法包括:获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值;将所述参数值输入设备故障预测模型中,获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果,其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。本发明可以对重要的故障进行提前预测,以便提前对注水泵进行保养维护,避免维修的高额费用,在经济上取得较好的收益。

Description

故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质
技术领域
本发明涉及计算机,具体地涉及故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质。
背景技术
对于各领域上使用的设备,在长时间运行工作后都难免由于各样的原因出现故障,在故障发生之后均会造成一定损失,有的甚至会对人身安全产生威胁,在故障发生时再发现和处理为时已晚。
以注水泵为例,注水泵是水驱油田开发中水井注水工作的核心动力设备,注水泵将油水分离后的水注入到水井中进行油藏原油的驱替。
油田使用的注水泵按照工作原理主要分为离心式和往复式两种,其中离心式是利用涡轮旋转的离心效应产生压力进行工作,往复式注水泵是通过活塞的往复运动直接以压力能形式向液体提供能量形式进行工作。
离心注水泵包括动力端与叶轮端,电机带动轴上的叶轮进行高速旋转,充满在叶轮内的液体在离心力的作用下,从叶轮中心沿着叶片间的流道甩向叶轮的四周,由于液体受到叶片的作用,使压力和速度同时增加;往复式注水泵包括动力端与液力端,动力端将电机的旋转运动通过曲轴连杆机构转变为十字头的往复机械运动,液力端在柱塞与阀芯的共同作用下通过柱塞的往复运动将动能转化为液体的压能,曲轴连杆机构、十字头、柱塞位于泵体内,与柱塞连接的阀芯位于泵头体内,泵头体的一端与输入管线连接,另一端与输出管线连接。
注水泵在不间断的运行中会中会出现各种故障,其中离心式注水泵会发生轴承内外环损坏、不对中、不平衡以及机械松动或基础松动等故障。往复式注水泵会发生敲缸、拉缸、活塞卡咬、活塞杆断裂、曲轴断裂以及气阀故障等故障。
注水泵的生产故障可以靠人工巡检观察、声音经验判断和基于振动监测的频谱分析等方法进行分析与诊断,但每当故障已经发生时再进行相应的处理,往往会因为注水泵的停机维修直接影响生产作业效率,同时经过多次的损坏维修过程,会对注水泵整体的寿命造成很大程度的影响。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质,该故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质可以对重要的故障进行提前预测,以便提前对注水泵进行保养维护,避免维修的高额费用,在经济上取得较好的收益。
为了实现本发明的目的,本发明实施例提供一种设备故障预测方法,该方法包括:获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值;将所述参数值输入设备故障预测模型中,获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果,其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。
优选地,所述参数的参数值包括所述设备的实时生产监测数据;以及所述训练数据包括所述设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据。
优选地,所述设备为注水泵;以及,所述基础数据包括:注水泵的类型、生产厂家、型号、额定扬程、额定电流、额定工作压力;和/或,所述生产监测数据包括:注水泵的生产流量、温度、压力、功率、振动加速度;和/或,所述历史已知结果故障数据包括:离心式注水泵发生轴承内外环损坏、不对中、不平衡、机械松动或基础松动故障时的故障数据,以及往复式注水泵发生敲缸、拉缸、活塞卡咬、活塞杆断裂、曲轴断裂、气阀故障时的故障数据。
本发明实施例还提供一种故障预测模型构建方法,包括:获取训练数据,所述训练数据包括设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据;对所述训练数据进行机器学习,挖掘出所述设备的历史已知故障与设备基础数据、及故障发生前生产监测数据变化趋势之间的关联与影响关系,得到对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的故障预测模型。
优选地,所述方法还包括:将所述训练数据划分为测试数据和建模数据,对所述建模数据,采用不同的机器学习方法进行机器学习,得到多个故障预测模型;采用所述测试数据对所述多个故障预测模型进行测试,筛选出最优的故障预测模型。
优选地,所述机器学习方法包括:逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林。
本发明实施例还提供一种设备故障预测装置,该装置包括:获取单元以及处理单元,其中,所述获取单元用于获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值;所述处理单元用于将所述参数值输入设备故障预测模型中,获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果,其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。
优选地,所述参数的参数值包括所述设备的实时生产监测数据;以及所述训练数据包括所述设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据。
优选地,所述设备为注水泵;以及,所述基础数据包括:注水泵的类型、生产厂家、型号、额定扬程、额定电流、额定工作压力;和/或,所述生产监测数据包括:注水泵的生产流量、温度、压力、功率、振动加速度;和/或,所述历史已知结果故障数据包括:离心式注水泵发生轴承内外环损坏、不对中、不平衡、机械松动或基础松动故障时的故障数据,以及往复式注水泵发生敲缸、拉缸、活塞卡咬、活塞杆断裂、曲轴断裂、气阀故障时的故障数据。
本发明实施例还提供一种故障预测模型构建装置,包括:采集单元以及建模单元,其中,所述采集单元用于获取训练数据,所述训练数据包括设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据;所述建模单元用于对所述训练数据进行机器学习,挖掘出所述设备的历史已知故障与设备基础数据、及故障发生前生产监测数据变化趋势之间的关联与影响关系,得到对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的故障预测模型。
优选地,所述建模单元还用于:将所述训练数据划分为测试数据和建模数据,对所述建模数据,采用不同的机器学习方法进行机器学习,得到多个故障预测模型;采用所述测试数据对所述多个故障预测模型进行测试,筛选出最优的故障预测模型。
优选地,所述机器学习方法包括:逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林。
本发明实施例还提供一种处理器,用于运行程序,其中,所述程序被运行时用于执行:上文所述的设备故障预测方法;或上文所述的故障预测模型构建方法。
本发明实施例还提供一种机器可读存储介质,其特征在于,该机器可读存储介质上存储有指令,该指令用于使得机器执行:上文所述的设备故障预测方法;或上文所述的故障预测模型构建方法。
通过上述技术方案,首先获得与设备的故障信息相关的多种参数的参数值;然后将参数值输入设备故障预测模型中,通过设备故障预测模型获得针对设备的故障类型和/或故障发生时间的预测结果,可以在故障发生之前对重要的故障进行提前预测,以便提前对注水泵进行保养维护,并提前优化生产计划以保证生产的连续不间断,同时用保养维护的低廉费用替代维修的高额费用,在经济上取得较好的收益。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例,但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中:
图1是本发明一实施例提供的设备故障预测方法的流程图;
图2是本发明一实施例提供的故障预测模型构建方法的流程图;
图3是本发明一实施例提供的故障预测模型筛选方法的流程图;
图4是本发明一实施例提供的设备故障预测装置的结构示意图;以及
图5是本发明一实施例提供的故障预测模型构建装置的结构示意图。
附图标记说明
1 获取单元 2 处理单元
3 采集单元 4 建模单元。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例,并不用于限制本发明实施例。
图1是本发明一实施例提供的设备故障预测方法的流程图。如图1所示,该方法包括:
步骤S11,获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值;
步骤S12,将所述参数值输入设备故障预测模型中,获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果,其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。
在本发明实施例中,参数的参数值可以包括设备的实时生产监测数据,在更换设备之后,还可以包括设备的基础数据。以设备为注水泵为例,生产监测数据包括但不限于:注水泵的生产流量、温度、压力、功率和振动加速度;基础数据包括但不限于:注水泵的类型、生产厂家、型号、额定扬程、额定电流和额定工作压力。其它设备也可以同样包括类似的数据,在此不再赘述。
在采集到上述参数的参数值之后,将参数的参数值输入到设备的故障预测模型中,故障预测模型根据每台设备不同的特征及目前的生产监测数据的变化趋势,对注水泵未来的故障进行预测,输出包括设备的故障类型和/或故障发生时间的预测结果。故障预测模型的构建方式将在下文说明。
本发明在设备还未发生故障时,对设备生产未来可能发生的故障类型和/或故障发生时间进行预测,给出设备的具体故障类型和故障发生时间,用户可以根据具体故障类型和故障发生时间,有目的性有针对性地提前制定相应的措施。
图2是本发明一实施例提供的故障预测模型构建方法的流程图。如图2所示,该方法包括:
步骤S21,获取训练数据,所述训练数据包括设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据;
步骤S22,对所述训练数据进行机器学习,挖掘出所述设备的历史已知故障与设备基础数据、及故障发生前生产监测数据变化趋势之间的关联与影响关系,得到对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的故障预测模型。
在本发明实施例中,训练数据可以包括设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据。以注水泵为例,历史已知结果故障数据可以包括但不限于:离心式注水泵发生轴承内外环损坏、不对中、不平衡以及机械松动或基础松动故障时的故障数据,以及往复式注水泵发生敲缸、拉缸、活塞卡咬、活塞杆断裂、曲轴断裂以及气阀故障时的故障数据。
在获得上述训练数据之后,采用机器学习方法对上述训练数据进行处理,主要是让机器找到基础数据和历史生产监测数据与历史已知结果故障数据之间的关系,让机器能够生成模型,获得故障发生前生产监测数据变化趋势(历史生产监测数据是在不断变化的)和基础数据对历史已知故障的影响,从而得到故障预测模型。
在本发明实施例中,机器学习方法可以包括但不限于:逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树以及随机森林。
本发明实施例还可以在获得训练数据之后,对训练数据进行预处理。具体为可以删除异常的历史生产监测数据以及异常的历史已知结果故障数据,并补充缺失的历史生产监测数据以及异常的历史已知结果故障数据以使数据完整。
其中,数据的补充可以采用回归预测补充、中位数补充或多重插补补充,其中,回归预测补充以一个或几个自变量作为依据,来预测其它缺失变量发展变动趋势和水平,从而补充缺失变量;中位数补充即利用数据中的中位数来补充缺失数据;多重插补补充依据贝叶斯估计,认为待填补的值是随机的,其值来源于其他数据的值。进行数据填补时候,首先,利用已其他数据的值产生k个完整数据集合。其次,对每个完整的插补数据集进行统计分析。最后,利用评分函数进行选择,选择最适合的一个插补数据集。
图3是本发明一实施例提供的故障预测模型筛选方法的流程图。如图3所示,该方法包括:
步骤S31,将所述训练数据划分为测试数据和建模数据,对所述建模数据,采用不同的机器学习方法进行机器学习,得到多个故障预测模型;
步骤S32,采用所述测试数据对所述多个故障预测模型进行测试,筛选出最优的故障预测模型。
在本实施例中,由于有多种机器学习方法都可以建立故障预测模型,因此可以从多种机器学习方法中筛选出最适合本设备的机器学习算法,以得到最优的故障预测模型。即,针对每种机器学习方法,通过五折交叉法,即将训练数据分成五份,轮流将其中4份作为建模数据进行建模,1份作为测试数据进行建模后的测试,如此进行试验,测试每种机器学习算法建立的每个故障预测模型的准确度,找到最合适的机器学习算法(建立的模型准确度最高),也可以得出最优的故障预测模型。
图4是本发明一实施例提供的设备故障预测装置的结构示意图。如图4所示,该装置包括:获取单元1以及处理单元2,其中,所述获取单元1用于获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值;所述处理单元2用于将所述参数值输入设备故障预测模型中,获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果,其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。
优选地,所述参数的参数值包括所述设备的实时生产监测数据;以及所述训练数据包括所述设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据。
优选地,所述设备为注水泵;以及,所述基础数据包括:注水泵的类型、生产厂家、型号、额定扬程、额定电流、额定工作压力;和/或,所述生产监测数据包括:注水泵的生产流量、温度、压力、功率、振动加速度;和/或,所述历史已知结果故障数据包括:离心式注水泵发生轴承内外环损坏、不对中、不平衡、机械松动或基础松动故障时的故障数据,以及往复式注水泵发生敲缸、拉缸、活塞卡咬、活塞杆断裂、曲轴断裂、气阀故障时的故障数据。
图5是本发明一实施例提供的故障预测模型构建装置的结构示意图。如图5所示,该装置包括:采集单元3以及建模单元4,其中,所述采集单元3用于获取训练数据,所述训练数据包括设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据;所述建模单元4用于对所述训练数据进行机器学习,挖掘出所述设备的历史已知故障与设备基础数据、及故障发生前生产监测数据变化趋势之间的关联与影响关系,得到对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的故障预测模型。
优选地,所述建模单元4还用于:将所述训练数据划分为测试数据和建模数据,对所述建模数据,采用不同的机器学习方法进行机器学习,得到多个故障预测模型;采用所述测试数据对所述多个故障预测模型进行测试,筛选出最优的故障预测模型。
优选地,所述机器学习方法包括:逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林。
上述的装置的实施例与上文所述的方法的实施例类似,在此不再赘述。
本发明实施例还提供一种处理器,用于运行程序,其中,所述程序被运行时用于执行:上文所述的设备故障预测方法;或上文所述的故障预测模型构建方法。
通过上述技术方案,首先获得与设备的故障信息相关的多种参数的参数值;然后将参数值输入设备故障预测模型中,通过设备故障预测模型获得针对设备的故障类型和/或故障发生时间的预测结果,可以在故障发生之前对重要的故障进行提前预测,以便提前对注水泵进行保养维护,并提前优化生产计划以保证生产的连续不间断,同时用保养维护的低廉费用替代维修的高额费用,在经济上取得较好的收益。
本发明实施例还提供一种机器可读存储介质,其特征在于,该机器可读存储介质上存储有指令,该指令用于使得机器执行:上文所述的设备故障预测方法;或上文所述的故障预测模型构建方法。
所述设备故障预测装置和故障预测模型构建装置包括处理器和存储器,上述获取单元1、处理单元2、采集单元3、建模单元4和测试单元5等均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来对设备故障进行预测以及建立故障预测模型。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现上文所述的设备故障预测方法或上文所述的故障预测模型构建方法。
本发明实施例提供了一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行上文所述的设备故障预测方法或上文所述的故障预测模型构建方法。
本发明实施例提供了一种设备,设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,处理器执行程序时实现以下步骤:
获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值;将所述参数值输入设备故障预测模型中,获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果,其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。
其中,所述参数的参数值包括所述设备的实时生产监测数据;以及所述训练数据包括所述设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据。
其中,所述设备为注水泵;以及,所述基础数据包括:注水泵的类型、生产厂家、型号、额定扬程、额定电流、额定工作压力;和/或,所述生产监测数据包括:注水泵的生产流量、温度、压力、功率、振动加速度;和/或,所述历史已知结果故障数据包括:离心式注水泵发生轴承内外环损坏、不对中、不平衡、机械松动或基础松动故障时的故障数据,以及往复式注水泵发生敲缸、拉缸、活塞卡咬、活塞杆断裂、曲轴断裂、气阀故障时的故障数据。
处理器执行程序时还可以实现以下步骤:
获取训练数据,所述训练数据包括设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据;对所述训练数据进行机器学习,挖掘出所述设备的历史已知故障与设备基础数据、及故障发生前生产监测数据变化趋势之间的关联与影响关系,得到对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的故障预测模型。
将所述训练数据划分为测试数据和建模数据,对所述建模数据,采用不同的机器学习方法进行机器学习,得到多个故障预测模型;采用所述测试数据对所述多个故障预测模型进行测试,筛选出最优的故障预测模型。
本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有如下方法步骤的程序:
获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值;将所述参数值输入设备故障预测模型中,获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果,其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。
其中,所述参数的参数值包括所述设备的实时生产监测数据;以及所述训练数据包括所述设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据。
其中,所述设备为注水泵;以及,所述基础数据包括:注水泵的类型、生产厂家、型号、额定扬程、额定电流、额定工作压力;和/或,所述生产监测数据包括:注水泵的生产流量、温度、压力、功率、振动加速度;和/或,所述历史已知结果故障数据包括:离心式注水泵发生轴承内外环损坏、不对中、不平衡、机械松动或基础松动故障时的故障数据,以及往复式注水泵发生敲缸、拉缸、活塞卡咬、活塞杆断裂、曲轴断裂、气阀故障时的故障数据。
还适于执行初始化有如下方法步骤的程序:
获取训练数据,所述训练数据包括设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据;对所述训练数据进行机器学习,挖掘出所述设备的历史已知故障与设备基础数据、及故障发生前生产监测数据变化趋势之间的关联与影响关系,得到对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的故障预测模型。
将所述训练数据划分为测试数据和建模数据,对所述建模数据,采用不同的机器学习方法进行机器学习,得到多个故障预测模型;采用所述测试数据对所述多个故障预测模型进行测试,筛选出最优的故障预测模型。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种设备故障预测方法,其特征在于,该方法包括:
获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值;
将所述参数值输入设备故障预测模型中,获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果,其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。
2.根据权利要求1所述的设备故障预测方法,其特征在于,所述参数的参数值包括所述设备的实时生产监测数据;以及
所述训练数据包括所述设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据。
3.根据权利要求2所述的设备故障预测方法,其特征在于,所述设备为注水泵;以及,
所述基础数据包括:注水泵的类型、生产厂家、型号、额定扬程、额定电流、额定工作压力;和/或,
所述生产监测数据包括:注水泵的生产流量、温度、压力、功率、振动加速度;和/或,
所述历史已知结果故障数据包括:离心式注水泵发生轴承内外环损坏、不对中、不平衡、机械松动或基础松动故障时的故障数据,以及往复式注水泵发生敲缸、拉缸、活塞卡咬、活塞杆断裂、曲轴断裂、气阀故障时的故障数据。
4.一种故障预测模型构建方法,其特征在于,包括:
获取训练数据,所述训练数据包括设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据;
对所述训练数据进行机器学习,挖掘出所述设备的历史已知故障与设备基础数据、及故障发生前生产监测数据变化趋势之间的关联与影响关系,得到对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的故障预测模型。
5.根据权利要求4所述的故障预测模型构建方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述训练数据划分为测试数据和建模数据,
对所述建模数据,采用不同的机器学习方法进行机器学习,得到多个故障预测模型;
采用所述测试数据对所述多个故障预测模型进行测试,筛选出最优的故障预测模型。
6.根据权利要求4或5所述的故障预测模型构建方法,其特征在于,所述机器学习方法包括:逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林。
7.一种设备故障预测装置,其特征在于,该装置包括:
获取单元以及处理单元,其中,
所述获取单元用于获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值;
所述处理单元用于将所述参数值输入设备故障预测模型中,获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果,其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。
8.一种故障预测模型构建装置,其特征在于,包括:
采集单元以及建模单元,其中,
所述采集单元用于获取训练数据,所述训练数据包括设备的基础数据、历史生产监测数据和历史已知结果故障数据;
所述建模单元用于对所述训练数据进行机器学习,挖掘出所述设备的历史已知故障与设备基础数据、及故障发生前生产监测数据变化趋势之间的关联与影响关系,得到对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的故障预测模型。
9.一种处理器,其特征在于,用于运行程序,其中,所述程序被运行时用于执行:
如权利要求1-3任意一项所述的设备故障预测方法;或
如权利要求4-6任意一项所述的故障预测模型构建方法。
10.一种机器可读存储介质,其特征在于,该机器可读存储介质上存储有指令,该指令用于使得机器执行:
如权利要求1-3任意一项所述的设备故障预测方法;或
如权利要求4-6任意一项所述的故障预测模型构建方法。
CN201811260593.XA 2018-10-26 2018-10-26 故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质 Pending CN111105063A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811260593.XA CN111105063A (zh) 2018-10-26 2018-10-26 故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811260593.XA CN111105063A (zh) 2018-10-26 2018-10-26 故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111105063A true CN111105063A (zh) 2020-05-05

Family

ID=70418341

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811260593.XA Pending CN111105063A (zh) 2018-10-26 2018-10-26 故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111105063A (zh)

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111598346A (zh) * 2020-05-20 2020-08-28 北京三一智造科技有限公司 故障检测方法、装置、检测设备、旋挖机及存储介质
CN111723519A (zh) * 2020-05-29 2020-09-29 国网四川省电力公司电力科学研究院 基于逻辑回归和朴素贝叶斯的变压器故障诊断装置及方法
CN111723520A (zh) * 2020-05-29 2020-09-29 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种基于决策树和随机森林的变压器故障诊断装置及方法
CN111723518A (zh) * 2020-05-29 2020-09-29 国网四川省电力公司电力科学研究院 基于条件推断树和AdaBoost的变压器故障诊断装置及方法
CN111768022A (zh) * 2020-05-09 2020-10-13 中国煤矿机械装备有限责任公司 煤机生产设备的设备检测方法及装置
CN112346893A (zh) * 2020-11-10 2021-02-09 深圳市康必达控制技术有限公司 故障预测方法、装置、终端及存储介质
CN112529036A (zh) * 2020-11-06 2021-03-19 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司 一种故障预警方法、装置、设备及存储介质
CN112860525A (zh) * 2021-03-31 2021-05-28 中国工商银行股份有限公司 分布式系统中的节点故障预测方法及装置
CN113011055A (zh) * 2021-02-03 2021-06-22 中国船级社 一种基于有限元技术的电机高温故障模拟方法及系统
CN113359682A (zh) * 2021-06-30 2021-09-07 西安力传智能技术有限公司 设备故障预测方法、装置、设备故障预测平台及介质
CN113487084A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 新智数字科技有限公司 一种设备使用寿命的预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113487085A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 新智数字科技有限公司 基于联合学习框架的设备使用寿命的预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113487087A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 新智数字科技有限公司 一种设备使用寿命的预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113487083A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 新智数字科技有限公司 一种设备剩余使用寿命的预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113687639A (zh) * 2021-10-25 2021-11-23 南通好心情家用纺织品有限公司 一种纺织机械设备的故障智能预警方法及系统
CN113835962A (zh) * 2021-09-24 2021-12-24 超越科技股份有限公司 一种服务器故障检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114333179A (zh) * 2021-11-21 2022-04-12 毛海亮 一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法及系统
CN114330569A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 山东浪潮科学研究院有限公司 一种检测风机组部件故障的方法、设备及存储介质
CN116684327A (zh) * 2023-08-03 2023-09-01 中维建技术有限公司 一种基于云计算的山林地区通信网络故障监测评估方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120304008A1 (en) * 2009-09-17 2012-11-29 Holger Hackstein Supervised fault learning using rule-generated samples for machine condition monitoring
CN107450524A (zh) * 2017-08-30 2017-12-08 深圳市智物联网络有限公司 预测工业设备故障的方法、装置及计算机可读存储介质
CN107679649A (zh) * 2017-09-13 2018-02-09 珠海格力电器股份有限公司 一种电器的故障预测方法、装置、存储介质及电器
CN108304941A (zh) * 2017-12-18 2018-07-20 中国软件与技术服务股份有限公司 一种基于机器学习的故障预测方法
CN108664010A (zh) * 2018-05-07 2018-10-16 广东省电信规划设计院有限公司 发电机组故障数据预测方法、装置和计算机设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120304008A1 (en) * 2009-09-17 2012-11-29 Holger Hackstein Supervised fault learning using rule-generated samples for machine condition monitoring
CN107450524A (zh) * 2017-08-30 2017-12-08 深圳市智物联网络有限公司 预测工业设备故障的方法、装置及计算机可读存储介质
CN107679649A (zh) * 2017-09-13 2018-02-09 珠海格力电器股份有限公司 一种电器的故障预测方法、装置、存储介质及电器
CN108304941A (zh) * 2017-12-18 2018-07-20 中国软件与技术服务股份有限公司 一种基于机器学习的故障预测方法
CN108664010A (zh) * 2018-05-07 2018-10-16 广东省电信规划设计院有限公司 发电机组故障数据预测方法、装置和计算机设备

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111768022A (zh) * 2020-05-09 2020-10-13 中国煤矿机械装备有限责任公司 煤机生产设备的设备检测方法及装置
CN111598346A (zh) * 2020-05-20 2020-08-28 北京三一智造科技有限公司 故障检测方法、装置、检测设备、旋挖机及存储介质
CN111723519B (zh) * 2020-05-29 2022-11-15 国网四川省电力公司电力科学研究院 基于逻辑回归和朴素贝叶斯的变压器故障诊断装置及方法
CN111723519A (zh) * 2020-05-29 2020-09-29 国网四川省电力公司电力科学研究院 基于逻辑回归和朴素贝叶斯的变压器故障诊断装置及方法
CN111723520A (zh) * 2020-05-29 2020-09-29 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种基于决策树和随机森林的变压器故障诊断装置及方法
CN111723518A (zh) * 2020-05-29 2020-09-29 国网四川省电力公司电力科学研究院 基于条件推断树和AdaBoost的变压器故障诊断装置及方法
CN112529036A (zh) * 2020-11-06 2021-03-19 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司 一种故障预警方法、装置、设备及存储介质
CN112346893A (zh) * 2020-11-10 2021-02-09 深圳市康必达控制技术有限公司 故障预测方法、装置、终端及存储介质
CN113011055A (zh) * 2021-02-03 2021-06-22 中国船级社 一种基于有限元技术的电机高温故障模拟方法及系统
CN112860525A (zh) * 2021-03-31 2021-05-28 中国工商银行股份有限公司 分布式系统中的节点故障预测方法及装置
CN113359682A (zh) * 2021-06-30 2021-09-07 西安力传智能技术有限公司 设备故障预测方法、装置、设备故障预测平台及介质
CN113359682B (zh) * 2021-06-30 2022-12-02 西安力传智能技术有限公司 设备故障预测方法、装置、设备故障预测平台及介质
CN113487084A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 新智数字科技有限公司 一种设备使用寿命的预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113487083A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 新智数字科技有限公司 一种设备剩余使用寿命的预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113487087A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 新智数字科技有限公司 一种设备使用寿命的预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113487085A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 新智数字科技有限公司 基于联合学习框架的设备使用寿命的预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113835962A (zh) * 2021-09-24 2021-12-24 超越科技股份有限公司 一种服务器故障检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113687639A (zh) * 2021-10-25 2021-11-23 南通好心情家用纺织品有限公司 一种纺织机械设备的故障智能预警方法及系统
CN114333179A (zh) * 2021-11-21 2022-04-12 毛海亮 一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法及系统
CN114333179B (zh) * 2021-11-21 2023-09-01 武汉谦屹达管理咨询有限公司 一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法及系统
CN114330569A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 山东浪潮科学研究院有限公司 一种检测风机组部件故障的方法、设备及存储介质
CN116684327A (zh) * 2023-08-03 2023-09-01 中维建技术有限公司 一种基于云计算的山林地区通信网络故障监测评估方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111105063A (zh) 故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质
RU2014133935A (ru) Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
CN110987166A (zh) 旋转机械健康状态的预测方法、装置、设备及存储介质
CN103064381B (zh) 一种远程监控工程机械运行状况的系统与方法
CN110969315A (zh) 一种注水泵的监测方法及相关设备
JP7158875B2 (ja) 圧縮機の異常を予測するためのシステムおよび方法
CN109409668A (zh) 基于数据挖掘的抽水蓄能机组故障关联关系分析方法
CN111781498A (zh) 一种设备检测点的数据分析系统
CN112855460B (zh) 风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法、系统、介质及设备
Jamadar et al. Model-based condition monitoring for the detection of failure of a ball bearing in a centrifugal pump
Ramesh et al. Implementation of predictive maintenance systems in remotely located process plants under industry 4.0 scenario
CN112486136B (zh) 故障预警系统及方法
CN104515591B (zh) 一种高精度的磨煤机振动检测工艺方法
CN112526959A (zh) 一种抽油泵故障诊断方法、装置、设备及存储介质
CN109409758A (zh) 水电站设备健康状态评价方法及系统
US20230235735A1 (en) Configurable graphical vibration band alarm for pump monitoring
Srivyas et al. Study of various maintenance approaches types of failure and failure detection techniques used in hydraulic pumps: a review
KR20170087092A (ko) 회전기 모니터링 장치 및 회전기 모니터링 방법
Agnalt Rotor-Stator Interaction in Low-Specific Speed Francis Turbines
CN110515998A (zh) 抽水蓄能电站工况转换优化方法及系统
Gorbiychuk et al. Development of the method for estimating the technical condition of gas pumping units by their accelerating characteristic
Stanchi et al. From Remote Monitoring to Predictive Diagnostic of Combined Cycle Power Plants
Verma et al. Optimal time scheduling for carrying out minor maintenance on a steam turbine
Yang et al. Automated vibration analysis in loaded condition of hydro turbine generator sets
CN115493844A (zh) 汽轮发电机组汽流激振处理方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200505

RJ01 Rejection of invention patent application after publication