CN113759865A - 一种具有辅助分析功能的故障判断系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种具有辅助分析功能的故障判断系统，包括：采集子系统，采集设备的运行数据；故障诊断子系统，基于采集子系统所采集的运行数据来判断设备的故障与否，并基于生的故障类型生成对应的故障名称；故障分析子系统，基于故障诊断子系统生成的故障名称输出与故障名称对应的故障维修方案。本发明提供的故障判断系统不仅可以在线诊断设备的故障原因，而且还可以针对故障原因提供对应的维修处理方案和相关资料，从而有效地提高了设备运维人员的故障分析效率。
Description
技术领域
本发明涉及火力发电技术领域，尤其涉及一种具有辅助分析功能的故障判断系统。
背景技术
发电机组设备的在线故障做诊断和对应的相关知识，在机组设备的运维人员分析设备故障的时候具有重要意义。
现有的发电机组设备的故障诊断系统只能提供较简单的设备故障诊断结果，例如“高压加热器结垢”等。由于系统提供的信息内容较简单，运维人员进一步分析结垢产生原因、处理措施、检修方法等内容时，往往无法直接在设备系统内得到帮助，从而需要在系统外进行相关故障知识的查询。这样不仅增加了维护时间，而且维护处理方式的针对性也不高。
发明内容
鉴于现有技术存在的不足，本发明提供了如下的技术方案。
本发明提供了一种具有辅助分析功能的故障判断系统，包括：
采集子系统，采集设备的运行数据；
故障诊断子系统，基于所述采集子系统所采集的运行数据来判断所述设备的故障与否，并基于所发生的故障类型生成对应的故障名称；
故障分析子系统，基于所述故障诊断子系统生成的所述故障名称输出与所述故障名称对应的故障维修方案。
优选地，所述采集子系统包括：
采集模块，至少与接口机、DCS、SIS连接，以获得所述设备的各项运行数据；
运行数据库，用于存储所述采集模块获得的所述各项运行数据。
优选地，所述故障诊断子系统包括：
模型训练模块，根据历史故障记录从所述运行数据库中选取与故障相关的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理后，根据预处理的所述历史运行数据来训练故障诊断模型；
故障判断模块，获取所述设备的至少一项与故障相关的当前运行数据后，利用所述故障诊断模型来判断所述设备的故障与否；
其中，所述故障判断模块判断为所述设备发生故障时，基于所发生的故障类型生成对应的故障名称。
优选地，所述故障分析子系统，包括：
收集模块，用于收集与所述设备相关的维修记录文本；
自然语言处理平台，对所述维修记录文本进行加工，以生成多个所述故障维修方案；
输出模块，基于所述故障诊断子系统生成的所述故障名称，从所述自然语言处理平台获取对应的所述故障维修方案并输出。
优选地，所述故障诊断模型包括规则模型和机器学习模型。
与现有技术相比，本发明提供的故障判断系统不仅可以在线诊断设备的故障原因，而且还可以针对故障原因提供对应的维修处理方案和相关资料，从而有效地提高了设备运维人员的故障分析效率。
附图说明
图1是根据本发明的实施例的具有辅助分析功能的故障判断系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。这些优选实施方式的示例在附图中进行了例示。附图中所示和根据附图描述的本发明的实施方式仅仅是示例性的，并且本发明并不限于这些实施方式。
在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。此外，需要说明的是，下面所述的模块可以是单独的处理单元，也可以是单个或多个处理单元和存储器的结合组件。
针对背景技术中所述的现有技术问题，采用了如下具体实施方式。
本实施例提供了一种具有辅助分析功能的故障判断系统，如图1所示(图中箭头方向表示信息的流向)，该故障判断系统包括采集子系统1、故障诊断子系统2和故障分析子系统3。
其中，所述采集子系统1用于采集设备的运行数据。具体是，所述采集子系统1包括采集模块11。所述采集模块11至少与接口机、DCS、SIS连接，以此来获取所述设备的各项运行数据。这里所谓的各项运行数据是指能够表示构成该设备的各组成部分的各项运行参数，例如：所述设备为发电机组设备时，所述各项运行数据可以包括，加热器的温度、加热器的运行时间、加热器的用电值、加热器的功率、锅炉的温度、锅炉的容水量、锅炉的水流量等参数。所述采集模块11获得的各项运行数据将存储在所述运行数据库12中。
所述故障诊断子系统2基于所述采集子系统1所采集的运行数据来判断所述设备是否发生故障，并基于所发生的故障类型生成对应的故障名称。具体是，所述故障诊断子系统2包括模型训练模块21和故障判断模块22。其中，所述模型训练模块21根据相关工作人员录入的历史故障记录从所述运行数据库12中选取与故障相关的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理(例如：数据清洗和打标等)后，根据预处理的所述历史运行数据来训练故障诊断模型，优选地，所述故障诊断模型为规则模型和机器学习模型的组合。
其中，训练后的所述故障诊断模型将下装至所述故障判断模块22中，所述故障判断模块22从所述运行数据库12中获取所述设备的至少一项与故障相关的当前运行数据后，利用所述故障诊断模型来判断所述设备的故障发生状态。当所述故障判断模块22判断为所述设备发生故障时，所述故障判断模块22将基于所发生的故障类型生成对应的故障名称，例如：“高压加热器泄露”、“疏水泵堵塞”等。具体地，所述故障判断模块22包括与故障相关的词库，所述故障判断模块22确认设备的故障类型后，从所述词库中获取相应的故障名称并输出。
所述故障分析子系统3用于根据所述故障诊断子系统2生成的所述故障名称输出与所述故障名称对应的故障维修方案。所述故障分析子系统3包括收集模块31、自然语言处理平台32和输出模块33。
其中，所述收集模块31用于收集与所述设备相关的维修记录文本，所述维修记录文本至少包括与所述设备相关的历史故障信息和与该历史故障信息对应的维修记录。所述自然语言处理平台32对所述维修记录文本进行加工，并提取与设备的故障类型相匹配的相关内容，以生成多个所述故障维修方案。
所述输出模块33获取所述所述故障诊断子系统2生成的所述故障名称后，从所述自然语言处理平台32生成的多个所述故障维修方案中获取与所述故障名称对应的故障维修方案并进行输出。
与现有技术相比，本实施例提供的故障判断系统不仅可以在线诊断设备的故障原因，而且还可以针对故障原因提供对应的维修处理方案和相关资料，无需从设备外部获得相关信息，从而有效地提高了设备运维人员的故障分析效率。
需要说明的是，在本文中，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、物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、物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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种具有辅助分析功能的故障判断系统，其特征在于，包括：
采集子系统，采集设备的运行数据；
故障诊断子系统，基于所述采集子系统所采集的运行数据来判断所述设备的故障与否，并基于所发生的故障类型生成对应的故障名称；
故障分析子系统，基于所述故障诊断子系统生成的所述故障名称输出与所述故障名称对应的故障维修方案。
2.根据权利要求1所述的故障判断系统，其特征在于，所述采集子系统包括：
采集模块，至少与接口机、DCS、SIS连接，以获得所述设备的各项运行数据；
运行数据库，用于存储所述采集模块获得的所述各项运行数据。
3.根据权利要求2所述的故障判断系统，其特征在于，所述故障诊断子系统包括：
模型训练模块，根据历史故障记录从所述运行数据库中选取与故障相关的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理后，根据预处理的所述历史运行数据来训练故障诊断模型；
故障判断模块，获取所述设备的至少一项与故障相关的当前运行数据后，利用所述故障诊断模型来判断所述设备的故障与否；
其中，所述故障判断模块判断为所述设备发生故障时，基于所发生的故障类型生成对应的故障名称。
4.根据权利要求3所述的故障判断系统，其特征在于，所述故障分析子系统，包括：
收集模块，用于收集与所述设备相关的维修记录文本；
自然语言处理平台，对所述维修记录文本进行加工，以生成多个所述故障维修方案；
输出模块，基于所述故障诊断子系统生成的所述故障名称，从所述自然语言处理平台获取对应的所述故障维修方案并输出。
5.根据权利要求3所述的故障判断系统，其特征在于，所述故障诊断模型包括规则模型和机器学习模型。
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