CN112325918A - 一种标准仪器的状态预测处理系统 - Google Patents

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孙国强
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Abstract

本发明公开了一种标准仪器的状态预测处理系统,属于计量测试技术领域,包括数据采集存储模块、数据处理模块、诊断预测模块。本发明能够及时准确掌握标准仪器仪表的技术状态,支撑精准维修保障,提高系统运行可靠度,为标准仪器仪表基于状态预测的维修提供技术支持;具有健康评估、状态预测、决策建议以及人机交互等功能;利用收集的计量检定数据,在保证数据全面性的同时,提高了数据的分析效率;建立了一个多维度的决策库和维修方案数据库,维修方案数据库涵盖标准仪器仪表内部的各个可更换板卡,及板卡故障的可能原因和对上下级的影响,给出维修建议,形成一种标准化维修操作流程。

Description

一种标准仪器的状态预测处理系统
技术领域
本发明涉及计量测试技术领域,具体涉及一种标准仪器的状态预测处理系统。
背景技术
目前国内外的计量检定都是以某一种或某几种高精度的仪器仪表作为标准,被测仪器仪表产生的信号或数据与标准信号或数据进行对比,当误差在规定范围内时,则判定被测仪器为合格。
作为标准的标准仪器仪表性能是否合格,目前的做法是标准仪器仪表自检和年度检定相结合的方法。自检能够发现标准仪器仪表是否有故障发生,提示鉴定人员及时排除故障;年度检定能够发现在标准仪器仪表尚未故障时的性能下降情况,但在年检周期内,无法发现标准仪器仪表尚未故障时的性能下降情况及性能变化的曲线。
随着技术的发展,各种仪器仪表的型号、功能和数量与日俱增,在科研及生产中的作用也愈发重要,标准仪器仪表的性能下降,可能导致鉴定人员对被测仪器的状态产生误判,给科研及生产造成无法估计的影响。
如果利用可靠性预计和经验值估计对标准仪器仪表进行预防性维修,在一定程度上能够减少标准仪器仪表性能下降和故障情况的发生,但仍然存在未及时发现性能下降的情况;并且在标准仪器仪表尚未出现性能下降或故障的时候进行预防性维修,可能会存在过度维修的情况,造成维修费用的上涨。因此,提出一种标准仪器仪表的状态预测处理系统。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于:如何解决在计量检定工作中对标准仪器性能状态掌握不足的问题,提供了一种标准仪器的状态预测处理系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的,本发明包括数据采集存储模块、数据处理模块、诊断预测模块;
所述数据采集存储模块,用于利用各种传感器和检测设备,连续或者定期采集标准仪器仪表的状态特征参数,通过通信接口或人机交互设备接收相应各个检测信息,对接收到的检测信息进行过滤、格式转换,并以信息数据项目为单位建立数据库表格,为每条储存信息绑定标准仪器仪表的唯一性标识,同时将数据存储到数据库中;
所述数据处理模块,用于提取数据库中的有效数据,以前后两次的有效数据平稳为原则,对存储数据进行分段处理,对数据变化进行预测估算,并根据标准仪器仪表的测试精度指标,增加数据突跳的限制范围,结合突跳点前后数据变化曲线,对不符合数据变化曲线且明显超出突跳限制范围的数据予以剔除;
所述诊断预测模块,用于根据数据处理后的有效数据,依据雷达故障判断准则,确定相关诊断对象有无故障;并用于通过查询并分析数据处理后的有效数据,以可视化方式显示标准仪器仪表各参数在一定时间范围内的演变趋势,对具有渐变规律的组件或性能参数进行状态预测,为标准仪器仪表的维修和更换提供依据,同时给出标准仪器仪表的维修决策建议;
所述数据采集存储模块、所述数据处理模块、所述诊断预测模块依次连接通信,所述数据采集存储模块与被测的标准仪器仪表连接通信。
更进一步地,所述数据采集存储模块包括依次连接的数据接收单元、数据滤波单元、格式转换单元、标识绑定单元、数据存储单元,所述数据接收单元用于利用各种传感器和检测设备,连续或者定期采集被测标准仪器仪表的状态特征参数,通过通信接口或人机交互设备接收相应各个检测信息;所述数据滤波单元用于接收到的检测信息进行过滤,提取有效的测试数据;所述格式转换单元用于将过滤后的有效数据或人工输入的数据转换为统一的数据格式;所述标识绑定单元用于接收人机交互输入的唯一性标识,并将标准仪器仪表的唯一性标识与测试数据绑定;所述数据存储单元用于测试数据储存到数据库中。
更进一步地,所述数据处理模块包括依次连接的数据曲线拟合单元,奇异值识别单元,奇异值剔除单元,所述数据曲线拟合单用于以前后两次的有效数据平稳为原则,对存储在数据库中的数据进行分段拟合处理,对数据变化进行预测估算;所述奇异值识别单元用于根据被测的标准仪器仪表的测试精度指标和数据突跳的限制范围,结合突跳点前后数据变化曲线,识别测试数据的奇异值;所述奇异值剔除单元用于对不符合数据变化曲线,并明显超出突跳限制范围的数据予以剔除。
更进一步地,所述诊断预测模块包括依次连接的故障诊断单元、状态预测单元,所述故障诊断单元用于根据数据处理后的有效数据,依据雷达故障判断准则,确定相关诊断对象有无故障;所述状态预测单元用于在通过查询并分析数据处理后的有效数据,以可视化方式显示标准仪器仪表各参数在一定时间范围内的演变趋势,对具有渐变规律的组件或性能参数进行状态预测,为标准仪器仪表的维修和更换提供依据。
更进一步地,所述性能参数包括参数阈值、时间寿命、次数寿命等。
更进一步地,所述诊断预测模块还包括维修建议单元,所述维修建议单元分别与所述故障诊断单元、所述状态预测单元连接,用于给出标准仪器仪表的维修决策建议。
更进一步地,所述维修决策建议包括维修时机建议、维修方案建议、保障资源配置建议等。
本发明相比现有技术具有以下优点:该标准仪器的状态预测处理系统,能够及时准确掌握标准仪器仪表的技术状态,支撑精准维修保障,提高系统运行可靠度,为标准仪器仪表基于状态预测的维修提供技术支持;具有健康评估、状态预测、决策建议以及人机交互等功能;利用收集的计量检定数据,在保证数据全面性的同时,提高了数据的分析效率;建立了一个多维度的决策库和维修方案数据库,维修方案数据库涵盖标准仪器仪表内部的各个可更换板卡,及板卡故障的可能原因和对上下级的影响,给出包括维修方式、维修时机、维修人员、维修备件、维修工具及检测设备等内容的维修建议,形成一种标准化维修操作流程,提高维修决策的科学性,值得被推广使用。
附图说明
图1是本发明实施例二中状态预测处理系统框图;
图2是本发明实施例二中数据采集存储模块框图;
图3是本发明实施例二中数据处理模块框图;
图4是本发明实施例二中诊断预测模块框图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例一
本实施例提供一种技术方案:一种标准仪器的状态预测处理系统,包括数据采集存储模块、数据处理模块、诊断预测模块;
所述数据采集存储模块,用于利用各种传感器和检测设备,连续或者定期采集标准仪器仪表的状态特征参数,通过通信接口或人机交互设备接收相应各个检测信息,对接收到的检测信息进行过滤、格式转换,并以信息数据项目为单位建立数据库表格,为每条储存信息绑定标准仪器仪表的唯一性标识,同时将数据存储到数据库中;
所述数据处理模块,用于提取数据库中的有效数据,以前后两次的有效数据平稳为原则,对存储数据进行分段处理,对数据变化进行预测估算,并根据标准仪器仪表的测试精度指标,增加数据突跳的限制范围,结合突跳点前后数据变化曲线,对不符合数据变化曲线且明显超出突跳限制范围的数据予以剔除;
所述诊断预测模块,用于根据数据处理后的有效数据,依据雷达故障判断准则,确定相关诊断对象有无故障;并用于通过查询并分析数据处理后的有效数据,以可视化方式显示标准仪器仪表各参数在一定时间范围内的演变趋势,对具有渐变规律的组件或性能参数进行状态预测,为标准仪器仪表的维修和更换提供依据,同时给出标准仪器仪表的维修决策建议;
所述数据采集存储模块、所述数据处理模块、所述诊断预测模块依次连接通信,所述数据采集存储模块与被测的标准仪器仪表连接通信。
所述数据采集存储模块包括依次连接的数据接收单元、数据滤波单元、格式转换单元、标识绑定单元、数据存储单元,所述数据接收单元用于利用各种传感器和检测设备,连续或者定期采集被测标准仪器仪表的状态特征参数,通过通信接口或人机交互设备接收相应各个检测信息;所述数据滤波单元用于接收到的检测信息进行过滤,提取有效的测试数据;所述格式转换单元用于将过滤后的有效数据或人工输入的数据转换为统一的数据格式;所述标识绑定单元用于接收人机交互输入的唯一性标识,并将标准仪器仪表的唯一性标识与测试数据绑定;所述数据存储单元用于测试数据储存到数据库中。
所述数据处理模块包括依次连接的数据曲线拟合单元,奇异值识别单元,奇异值剔除单元,所述数据曲线拟合单用于以前后两次的有效数据平稳为原则,对存储在数据库中的数据进行分段拟合处理,对数据变化进行预测估算;所述奇异值识别单元用于根据被测的标准仪器仪表的测试精度指标和数据突跳的限制范围,结合突跳点前后数据变化曲线,识别测试数据的奇异值;所述奇异值剔除单元用于对不符合数据变化曲线,并明显超出突跳限制范围的数据予以剔除。
所述诊断预测模块包括依次连接的故障诊断单元、状态预测单元,所述故障诊断单元用于根据数据处理后的有效数据,依据雷达故障判断准则,确定相关诊断对象有无故障;所述状态预测单元用于在通过查询并分析数据处理后的有效数据,以可视化方式显示标准仪器仪表各参数在一定时间范围内的演变趋势,对具有渐变规律的组件或性能参数进行状态预测,为标准仪器仪表的维修和更换提供依据。
所述性能参数包括参数阈值、时间寿命、次数寿命等
所述诊断预测模块还包括维修建议单元,所述维修建议单元分别与所述故障诊断单元、所述状态预测单元连接,用于给出标准仪器仪表的维修决策建议。
所述维修决策建议包括维修时机建议、维修方案建议、保障资源配置建议等。
实施例二
如图1所示,本实施例提供一种技术方案:一种标准仪器的状态预测处理系统,具体包括数据采集存储模块1、数据处理模块2、诊断预测模块3,其中,数据采集存储模块1通过USB/GPIB等接口,与被测仪器仪表双向通讯,实现测试数据的接收和存储;数据采集存储模块1通过协议接口与数据处理模块2通讯,调用数据库存储的测试数据,完成奇异值的识别和剔除;数据处理模块2通过协议接口与诊断预测模块3通讯,对标准仪器仪表进行故障诊断和状态预测,并给出维修建议。
如图2所示的数据采集存储模块1,具体包括:数据接收单元11、数据滤波单元12、格式转换单元13、标识绑定单元14、数据存储单元15。数据采集存储模块1运行时,系统根据内部检定规范测试程序集,采集各个参数数据,并对测试数据进行过滤、格式转换和存储。
数据接收单元11利用各种传感器和检测设备,连续或者定期采集标准仪器仪表的状态特征参数,通过通信接口或人机交互设备接收相应各个检测信息;
数据滤波单元12对接收到的检测信息进行过滤,提取有效的测试数据,具体操作方法是将测试值与标准值比较,剔除超出3倍标准仪器仪表测试精度的测试值,排除外界干扰等因素导致部分测试值明显超出正常范围的现象,根据随机误差的正态分布规律,在设备正常的情况下,大约有0.3%的数据被滤除;格式转换单元13将过滤后的数据转换为数字格式,其小数部分保留位数与被测仪器仪表精度保持一致,同时为每条数据绑定仪器仪表的唯一性标识,发送到数据存储单元,便于后续的处理;
标识绑定单元14接收人机交互输入的唯一性标识,并将标准仪器仪表的唯一性标识与测试数据绑定,以便于对不同的标准仪器仪表分别进行状态预测评估;
数据存储单元15将测试数据储存到数据库中,便于后续处理的数据调用。
如图3所示的数据处理模块2,具体包括:数据曲线拟合单元21,奇异值识别单元22,奇异值剔除单元23等部分组成。数据处理模块2运行时,系统根据测试数据的变化规律,识别并剔除奇异值,为诊断预测提供有效数据。
数据曲线拟合单元21按照标准仪器仪表的性能下降是缓慢变化过程的规律,为了凸显标准仪器仪表状态变化的趋势,对测试数据的变化曲线进行分段拟合处理,将前两次测试数据和本次测试数据的平均值作为曲线拟合点,并将各个拟合点连接为一条曲线,用以观察仪表状态的变化趋势;
奇异值识别单元22依据标准仪器仪表的性能变化是一个缓慢过程的规律,规定单次测试数据的最大变化范围不超过标准仪器仪表的3倍精度,根据前两次的测试数据和本次的测试数据,将超过限制范围的测试数据定义为奇异值;
奇异值剔除单元23对不符合数据变化曲线,并明显超出突跳限制范围的数据予以剔除。
如图4所示的诊断预测模块3具体包括:故障诊断单元31、状态预测单元32、维修建议单元33等部分,诊断预测模块3运行时,系统根据测试数据的变化规律,判断标准仪器仪表的状态,并预测状态变化趋势,给出维修建议。
故障诊断单元31根据数据处理后的有效数据,参照标准仪器仪表和被测仪器仪表的收发信号,在标准仪器仪表未接收到被测仪器仪表产生的信号或标准仪器仪表产生的信号未被被测仪器仪表接收到时,则判断标准仪器仪表与被测仪器仪表之间存在设备或链路故障;
状态预测单元32通过查询并分析数据处理后的有效数据,以表格和曲线窗等可视化方式显示标准仪器仪表各参数在一定时间范围内的演变趋势,对具有渐变规律的组件或性能参数进行状态预测,包括参数阈值、时间寿命、次数寿命等,为标准仪器仪表的维修和更换提供依据;
维修建议单元4给出标准仪器仪表的维修决策建议,包括维修时机建议、维修方案建议、保障资源配置建议等。
综上所述,上述实施例中标准仪器的状态预测处理系统,能够及时准确掌握标准仪器仪表的技术状态,支撑精准维修保障,提高系统运行可靠度,为标准仪器仪表基于状态预测的维修提供技术支持;具有健康评估、状态预测、决策建议以及人机交互等功能;利用收集的计量检定数据,在保证数据全面性的同时,提高了数据的分析效率;建立了一个多维度的决策库和维修方案数据库,维修方案数据库涵盖标准仪器仪表内部的各个可更换板卡,及板卡故障的可能原因和对上下级的影响,给出包括维修方式、维修时机、维修人员、维修备件、维修工具及检测设备等内容的维修建议,形成一种标准化维修操作流程,提高维修决策的科学性,值得被推广使用。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (7)

1.一种标准仪器的状态预测处理系统,其特征在于:包括数据采集存储模块、数据处理模块、诊断预测模块;
所述数据采集存储模块,用于利用各种传感器和检测设备,连续或者定期采集标准仪器仪表的状态特征参数,通过通信接口或人机交互设备接收相应各个检测信息,对接收到的检测信息进行过滤、格式转换,并以信息数据项目为单位建立数据库表格,为每条储存信息绑定标准仪器仪表的唯一性标识,同时将数据存储到数据库中;
所述数据处理模块,用于提取数据库中的有效数据,以前后两次的有效数据平稳为原则,对存储数据进行分段处理,对数据变化进行预测估算,并根据标准仪器仪表的测试精度指标,增加数据突跳的限制范围,结合突跳点前后数据变化曲线,对不符合数据变化曲线且明显超出突跳限制范围的数据予以剔除;
所述诊断预测模块,用于根据数据处理后的有效数据,依据雷达故障判断准则,确定相关诊断对象有无故障;并用于通过查询并分析数据处理后的有效数据,以可视化方式显示标准仪器仪表各参数在一定时间范围内的演变趋势,对具有渐变规律的组件或性能参数进行状态预测,为标准仪器仪表的维修和更换提供依据,同时给出标准仪器仪表的维修决策建议;
所述数据采集存储模块、所述数据处理模块、所述诊断预测模块依次连接通信,所述数据采集存储模块与被测的标准仪器仪表连接通信。
2.根据权利要求1所述的一种标准仪器的状态预测处理系统,其特征在于:所述数据采集存储模块包括依次连接的数据接收单元、数据滤波单元、格式转换单元、标识绑定单元、数据存储单元,所述数据接收单元用于利用各种传感器和检测设备,连续或者定期采集被测标准仪器仪表的状态特征参数,通过通信接口或人机交互设备接收相应各个检测信息;所述数据滤波单元用于接收到的检测信息进行过滤,提取有效的测试数据;所述格式转换单元用于将过滤后的有效数据或人工输入的数据转换为统一的数据格式;所述标识绑定单元用于接收人机交互输入的唯一性标识,并将标准仪器仪表的唯一性标识与测试数据绑定;所述数据存储单元用于测试数据储存到数据库中。
3.根据权利要求2所述的一种标准仪器的状态预测处理系统,其特征在于:所述数据处理模块包括依次连接的数据曲线拟合单元,奇异值识别单元,奇异值剔除单元,所述数据曲线拟合单用于以前后两次的有效数据平稳为原则,对存储在数据库中的数据进行分段拟合处理,对数据变化进行预测估算;所述奇异值识别单元用于根据被测的标准仪器仪表的测试精度指标和数据突跳的限制范围,结合突跳点前后数据变化曲线,识别测试数据的奇异值;所述奇异值剔除单元用于对不符合数据变化曲线,并明显超出突跳限制范围的数据予以剔除。
4.根据权利要求3所述的一种标准仪器的状态预测处理系统,其特征在于:所述诊断预测模块包括依次连接的故障诊断单元、状态预测单元,所述故障诊断单元用于根据数据处理后的有效数据,依据雷达故障判断准则,确定相关诊断对象有无故障;所述状态预测单元用于在通过查询并分析数据处理后的有效数据,以可视化方式显示标准仪器仪表各参数在一定时间范围内的演变趋势,对具有渐变规律的组件或性能参数进行状态预测,为标准仪器仪表的维修和更换提供依据。
5.根据权利要求4所述的一种标准仪器的状态预测处理系统,其特征在于:所述性能参数包括参数阈值、时间寿命、次数寿命。
6.根据权利要求5所述的一种标准仪器的状态预测处理系统,其特征在于:所述诊断预测模块还包括维修建议单元,所述维修建议单元分别与所述故障诊断单元、所述状态预测单元连接,用于给出标准仪器仪表的维修决策建议。
7.根据权利要求6所述的一种标准仪器的状态预测处理系统,其特征在于:所述维修决策建议包括维修时机建议、维修方案建议、保障资源配置建议。
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