CN115509192A - 一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水电厂设备监测技术领域，且公开了一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，包括信号采集模块、信号处理模块、数据分析中心、动态阀值模块和超标告警模块，所述信号采集模块与信号处理模块单向连接，所述信号处理模块与数据分析中心单向连接，所述数据分析中心分别与动态阀值模块和超标告警模块单向连接；所述信号采集模块包括温度传感器、压力传感器、电压传感器和电流传感器。该基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，方便对基于机器学习的设备运行状态进行监测预警、状态评价和风险评估，使得水电厂设备运行具备良好的安全保障。
Description
技术领域
本发明涉及水电厂设备监测技术领域，具体为一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统。
背景技术
当前，水电站配备了计算机监控系统及大量的在线监测等辅助系统，采集了海量的监测数据，而面对分布在站内各处浩如烟海的监测信息资源，用户多处于难以获取的局面：首先，用户对信息的需求难以清晰的表达，缺乏有效的表达工具帮助用户准确、清晰地表达需求。其次，即使人们可以表达自己的需求，如果不加处理地展现与之相关的大量信息、提供合适的检测分析方法和辅助，人们很难把它们有效地组织消化并形象化的表达出来用于设备检测。
在设备状态监测中引入机器学习技术，使得状态表达更能反映设备的真实状态，符合用户日常设备监测和使用习惯，但是，并不能根据基于机器学习的设备运行状态进行监测预警、状态评价和风险评估，导致水电厂运行设备仍存在一定的潜在风险。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，具备监测预警、状态评价和风险评估的优点，解决了现有技术中，水电厂运行设备的状态不能进行监测预警、状态评价和风险评估，导致水电厂运行设备仍存在潜在风险的问题。
(二)技术方案
为实现上述监测预警、状态评价和风险评估的目的，本发明提供如下技术方案：一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，包括信号采集模块、信号处理模块、数据分析中心、动态阀值模块和超标告警模块，所述信号采集模块与信号处理模块单向连接，所述信号处理模块与数据分析中心单向连接，所述数据分析中心分别与动态阀值模块和超标告警模块单向连接；
所述信号采集模块包括温度传感器、压力传感器、电压传感器和电流传感器，所述温度传感器、压力传感器、电压传感器和电流传感器分别用于对水电厂运行设备的温度、压力、电压和电流进行信号采集；
所述信号处理模块包括信号接收单元、信号转换单元和数据传输单元，所述信号接收单元用于对信号采集模块采集的信号进行接收，所述信号转换单元用于将信号接收单元接收的信号转换成数据，所述数据传输单元用于将信号转换单元转换后的数据传输给数据分析中心；
所述数据分析中心用于对数据进行对比分析处理，依据动态阀值模块的数据范围对超标告警模块的工作状态进行自动控制；
所述动态阀值模块用于依据水电厂运行设备状态的动态发展特征，基于相关算法，生成设备状态的动态阀值范围；
所述超标告警模块用于根据实时状态数据采集的情况，对超过阀值范围的数据进行超标告警。
优选的，所述信号处理模块还包括数据存储单元，所述数据存储单元用于对信号转换单元转换后的数据进行自动保存。
优选的，所述数据分析中心包括中央处理器、数据调度模块、状态评价模块和风险评估模块，所述数据调度模块分别与中央处理器和状态评价模块单向连接，所述数据调度模块与数据存储单元无线连接，所述风险评估模块与状态评价模块单向连接。
优选的，所述超标告警模块为声光警报器。
优选的，所述数据调度模块用于获取数据存储单元的数据信息，所述中央处理器用于对数据调度模块获取的数据进行处理，所述状态评价模块用于依据数据调度模块获取的水电厂运行设备状态历史变化数据，分析出设备状态趋势变化特征，根据设备状态特征量和相关评价规则，对设备状态进行具体评分，所述风险评估模块用于根据状态评价模块的具体评分，识别设备潜在危险，计算具体的设备风险值，以及相关风险等级。
优选的，所述数据分析中心还包括可视化展示模块，所述可视化展示模块与状态评价模块单向连接，所述可视化展示模块用于将状态评价模块分析出的设备状态趋势变化特征，以各种图表进行可视化展示。
优选的，所述可视化展示模块为LED显示器。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，具备以下有益效果：
该基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，通过设置信号采集模块、信号处理模块、数据分析中心、动态阀值模块和超标告警模块，信号采集模块方便对水电厂运行设备的温度、压力、电压和电流进行信号采集，信号处理模块方便将采集的信号转换成数据，数据分析中心对数据进行对比分析处理，配合动态阀值模块和超标告警模块，对超过阀值范围的数据进行超标告警，实现自动监测预警，同时，配合数据调度模块、状态评价模块和风险评估模块，方便对运行设备的状态进行具体评分，识别设备潜在危险，计算具体的设备风险值，以及相关风险等级，使得水电厂设备运行具备良好的安全保障。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统整体结构控制框图；
图2为本发明提出的一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统数据分析中心结构系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，包括信号采集模块、信号处理模块、数据分析中心、动态阀值模块和超标告警模块，信号采集模块与信号处理模块单向连接，信号处理模块与数据分析中心单向连接，数据分析中心分别与动态阀值模块和超标告警模块单向连接；信号采集模块包括温度传感器、压力传感器、电压传感器和电流传感器，温度传感器、压力传感器、电压传感器和电流传感器分别用于对水电厂运行设备的温度、压力、电压和电流进行信号采集；信号处理模块包括信号接收单元、信号转换单元和数据传输单元，信号接收单元用于对信号采集模块采集的信号进行接收，信号转换单元用于将信号接收单元接收的信号转换成数据，数据传输单元用于将信号转换单元转换后的数据传输给数据分析中心；数据分析中心用于对数据进行对比分析处理，依据动态阀值模块的数据范围对超标告警模块的工作状态进行自动控制；动态阀值模块用于依据水电厂运行设备状态的动态发展特征，基于相关算法，生成设备状态的动态阀值范围；超标告警模块用于根据实时状态数据采集的情况，对超过阀值范围的数据进行超标告警，超标告警模块为声光警报器，方便及时警示工作人员。
信号处理模块还包括数据存储单元，数据存储单元用于对信号转换单元转换后的数据进行自动保存。
数据分析中心包括中央处理器、数据调度模块、状态评价模块和风险评估模块，数据调度模块分别与中央处理器和状态评价模块单向连接，数据调度模块与数据存储单元无线连接，风险评估模块与状态评价模块单向连接。
数据调度模块用于获取数据存储单元的数据信息，中央处理器用于对数据调度模块获取的数据进行处理，状态评价模块用于依据数据调度模块获取的水电厂运行设备状态历史变化数据，分析出设备状态趋势变化特征，根据设备状态特征量和相关评价规则，对设备状态进行具体评分，风险评估模块用于根据状态评价模块的具体评分，识别设备潜在危险，计算具体的设备风险值，以及相关风险等级，为检修策略决策提供基础支撑。
数据分析中心还包括可视化展示模块，可视化展示模块与状态评价模块单向连接，可视化展示模块用于将状态评价模块分析出的设备状态趋势变化特征，以各种图表进行可视化展示，可视化展示模块为LED显示器，方便辅助工作人员发现问题。
综上所述，该基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，通过设置信号采集模块、信号处理模块、数据分析中心、动态阀值模块和超标告警模块，信号采集模块方便对水电厂运行设备的温度、压力、电压和电流进行信号采集，信号处理模块方便将采集的信号转换成数据，数据分析中心对数据进行对比分析处理，配合动态阀值模块和超标告警模块，对超过阀值范围的数据进行超标告警，实现自动监测预警，同时，配合数据调度模块、状态评价模块和风险评估模块，方便对运行设备的状态进行具体评分，识别设备潜在危险，计算具体的设备风险值，以及相关风险等级，使得水电厂设备运行具备良好的安全保障。
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、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 (7)
1.一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，其特征在于：包括信号采集模块、信号处理模块、数据分析中心、动态阀值模块和超标告警模块，所述信号采集模块与信号处理模块单向连接，所述信号处理模块与数据分析中心单向连接，所述数据分析中心分别与动态阀值模块和超标告警模块单向连接；
所述信号采集模块包括温度传感器、压力传感器、电压传感器和电流传感器，所述温度传感器、压力传感器、电压传感器和电流传感器分别用于对水电厂运行设备的温度、压力、电压和电流进行信号采集；
所述信号处理模块包括信号接收单元、信号转换单元和数据传输单元，所述信号接收单元用于对信号采集模块采集的信号进行接收，所述信号转换单元用于将信号接收单元接收的信号转换成数据，所述数据传输单元用于将信号转换单元转换后的数据传输给数据分析中心；
所述数据分析中心用于对数据进行对比分析处理，依据动态阀值模块的数据范围对超标告警模块的工作状态进行自动控制；
所述动态阀值模块用于依据水电厂运行设备状态的动态发展特征，基于相关算法，生成设备状态的动态阀值范围；
所述超标告警模块用于根据实时状态数据采集的情况，对超过阀值范围的数据进行超标告警。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，其特征在于：所述信号处理模块还包括数据存储单元，所述数据存储单元用于对信号转换单元转换后的数据进行自动保存。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，其特征在于：所述数据分析中心包括中央处理器、数据调度模块、状态评价模块和风险评估模块，所述数据调度模块分别与中央处理器和状态评价模块单向连接，所述数据调度模块与数据存储单元无线连接，所述风险评估模块与状态评价模块单向连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，其特征在于：所述超标告警模块为声光警报器。
5.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，其特征在于：所述数据调度模块用于获取数据存储单元的数据信息，所述中央处理器用于对数据调度模块获取的数据进行处理，所述状态评价模块用于依据数据调度模块获取的水电厂运行设备状态历史变化数据，分析出设备状态趋势变化特征，根据设备状态特征量和相关评价规则，对设备状态进行具体评分，所述风险评估模块用于根据状态评价模块的具体评分，识别设备潜在危险，计算具体的设备风险值，以及相关风险等级。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，其特征在于：所述数据分析中心还包括可视化展示模块，所述可视化展示模块与状态评价模块单向连接，所述可视化展示模块用于将状态评价模块分析出的设备状态趋势变化特征，以各种图表进行可视化展示。
7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的设备运行状态辅助监测系统，其特征在于：所述可视化展示模块为LED显示器。
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