CN116993003A - 一种设备故障预测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种设备故障预测系统及方法，对设备故障预测方法包括以下步骤：传感器采集设备的工作状态信息；数据采集和预处理；数据处理和特征提取；故障预测和诊断；报警和通知，采用机器学习技术，对采集到的数据进行处理和分析，提高了故障预测和判断的准确性和实时性，通过短信、邮件等方式进行报警通知，及时通知相关人员进行故障维修，可以大大提高工业生产设备的管理效率和安全性，降低生产成本，提高生产效益和竞争力，相对于现有技术，可应用于各种工业设备中，例如汽车制造、化工生产、能源生产等领域，为实现设备的稳定运转和生产效益的最大化，提供了一种可行的技术手段。
Description
技术领域
本发明涉及设备故障预测领域，具体为一种设备故障预测系统及方法。
背景技术
设备的故障和失效可能会导致生产中断、财务损失、安全事故等各种问题，这对企业的运营和利润都会造成重大影响，因此，对于设备的状态进行预测和监测，以便及时修复和维护，已成为许多企业优化运营管理和提高生产效率的关键一环。
通常利用经验和直觉来判断设备的状态和故障，并制定对设备的修复和维护计划。然而，这种方法往往是不准确的、主观和缺乏效率的，特别是在高复杂度和高变异性的设备运作过程中。因此，自动化设备故障预测和监测技术已成为重要的发展方向。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种设备故障预测系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题，采用SVM算法，以小波变换和特征提取为主要数据处理方法，能够高效地识别和预测设备故障，并提醒操作人员及时处理和维护，实现对设备的实时监测和预测，及时发现故障隐患，降低设备维修成本和生产停机时间，提高设备使用效率和安全性。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种设备故障预测系统，所述系统包括，
传感器：用于实时采集设备的工作状态信息，并将其传递到数据采集模块；
数据采集模块：用于对传感器采集的信息进行处理和整理，并将其传递到数据处理模块；
数据处理模块：用于分析和处理采集到的数据，提取出其中的特征，以便于故障预测模块的使用；
故障预测模块：用于依据数据处理模块提取的特征，进行故障预测和判断，并将故障预测结果传递到报警模块中；
报警模块：用于依据故障预测模块传递的信息，进行报警处理，通知相关人员进行故障维修。
一种设备故障预测方法，对设备故障预测方法包括以下步骤：
(1)传感器采集设备的工作状态信息，通过传感器对设备的不同工作状态进行实时监测，获取关键的工作参数信息；
(2)数据采集和预处理，数据采集模块负责将传感器采集到的数据进行处理和整理，对数据进行预处理和筛选，比如信号放大、滤波、采样等操作，以保证数据的准确性和可用性；
(3)数据处理和特征提取，通过数据处理模块进行实现，数据处理模块采用机器学习技术，对进行预处理和筛选后的数据进行特征提取，从而得到一些关键的数据特征，为后续的故障预测提供数据支撑；
(4)故障预测和诊断，将从前面的数据处理模块中提取的特征进行处理和分析，并采用机器学习模型对数据进行建模和分析，以便准确预测和判断设备是否存在故障隐患，机器学习模型对数据进行建模和分析的具体实施步骤如下：
步骤1：数据采集和预处理；
步骤2：特征提取和选择；
步骤3：建立机器学习模型；
步骤4：模型训练和优化；
步骤5：实时故障预测；
步骤6：模型更新和优化；
(5)报警和通知，如果故障预测模块发现设备存在故障风险，报警模块将进行报警处理，通过短信、邮件等方式通知相关人员进行故障维修。
进一步的，所述步骤(1)中，所述传感器采用温度、流量、压力等多种类型传感器。
进一步的，所述步骤(3)中，所述数据处理模块采用神经网络进行特征提取和模型训练。
进一步的，所述步骤(4)中，所述故障预测模块采用决策树模型进行故障预测和诊断。
进一步的，所述步骤(5)中，所述报警模块采用短信、邮件、APP推送等方式进行报警通知。
进一步的，所述步骤(4)中，所述建立机器学习模型采用支持向量机SVM算法进行建模和分析，将特征向量作为输入进行训练，建立SVM分类模型。
进一步的，所述建立SVM分类模型的具体过程：数据预处理和特征提取、SVM模型的选择、数据集的划分、SVM模型的构建、SVM模型的训练与评估、模型的迭代更新。
本发明的有益效果：本发明的一种设备故障预测系统及方法，
1.该一种设备故障预测系统及方法可以实时对设备的工作状态进行监测和预测，及时发现并解决设备故障，降低设备维修成本和生产停机时间。
2.该一种设备故障预测系统及方法采用机器学习技术，对采集到的数据进行处理和分析，提高了故障预测和判断的准确性和实时性。
3.该一种设备故障预测系统及方法通过短信、邮件等方式进行报警通知，及时通知相关人员进行故障维修。
4.该一种设备故障预测系统及方法可以大大提高工业生产设备的管理效率和安全性，降低生产成本，提高生产效益和竞争力。
5.该一种设备故障预测系统及方法相对于现有技术，可应用于各种工业设备中，例如汽车制造、化工生产、能源生产等领域，为实现设备的稳定运转和生产效益的最大化，提供了一种可行的技术手段。
附图说明
图1为本发明一种设备故障预测系统及方法的预测方法步骤图；
图2为本发明一种设备故障预测系统及方法的机器学习模型对数据进行建模和分析步骤图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种设备故障预测系统，所述系统包括，
传感器：用于实时采集设备的工作状态信息，并将其传递到数据采集模块，所述传感器采用温度、流量、压力等多种类型传感器；
数据采集模块：用于对传感器采集的信息进行处理和整理，并将其传递到数据处理模块；
数据处理模块：用于分析和处理采集到的数据，提取出其中的特征，以便于故障预测模块的使用，所述数据处理模块采用神经网络进行特征提取和模型训练；
故障预测模块：用于依据数据处理模块提取的特征，进行故障预测和判断，并将故障预测结果传递到报警模块中，所述故障预测模块采用决策树模型进行故障预测和诊断；
报警模块：用于依据故障预测模块传递的信息，进行报警处理，通知相关人员进行故障维修，所述报警模块采用短信、邮件、APP推送等方式进行报警通知。
本实施例，传感器、数据采集模块、数据处理模块、故障预测模块、报警模块各自采用多个分布式节点进行部署和管理，数据处理模块采用支持向量机进行特征提取和模型训练；故障预测模块采用支持向量机模型进行故障预测和诊断；报警模块采用短信方式进行报警通知，应用于各种工业设备中，如汽车制造、化工生产、能源生产等领域，可以大大提高故障预测和判断的准确性和实时性，减少设备维修成本和生产停机时间，提高设备使用效率和安全性。
一种设备故障预测方法，对设备故障预测方法包括以下步骤：
(1)传感器采集设备的工作状态信息，通过传感器对设备的不同工作状态进行实时监测，获取关键的工作参数信息；
(2)数据采集和预处理，数据采集模块负责将传感器采集到的数据进行处理和整理，对数据进行预处理和筛选，比如信号放大、滤波、采样等操作，以保证数据的准确性和可用性；
(3)数据处理和特征提取，通过数据处理模块进行实现，数据处理模块采用机器学习技术，对进行预处理和筛选后的数据进行特征提取，从而得到一些关键的数据特征，为后续的故障预测提供数据支撑；
(4)故障预测和诊断，将从前面的数据处理模块中提取的特征进行处理和分析，并采用机器学习模型对数据进行建模和分析，以便准确预测和判断设备是否存在故障隐患，机器学习模型对数据进行建模和分析的具体实施步骤如下：
步骤1：数据采集和预处理，通过传感器采集设备工作状态信息，将采集到的数据进行预处理和筛选，包括数据的清洗、去噪、采样、归一化等操作；
步骤2：特征提取和选择，从预处理后的数据中提取一些关键的特征，如振动特征、温度特征、压力特征等，选择一些具有较大区分度的特征，构成特征向量；
步骤3：建立机器学习模型，所述建立机器学习模型采用支持向量机SVM算法进行建模和分析，将特征向量作为输入进行训练，建立SVM分类模型，所述建立SVM分类模型的具体过程：
数据预处理和特征提取：首先，需要对采集的数据进行预处理和筛选，包括数据的清洗、去噪、采样、归一化等操作。然后，从这些数据中提取一些具有代表性的特征，比如振动特征、温度特征、压力特征等。可以利用统计学方法、频率分析、小波变换等技术，将原始数据转换成具有可识别意义的特征向量；
SVM模型的选择：支持向量机(SVM)是一种高性能的机器学习算法，它可以有效处理大规模、高维、非线性的数据，并且有很好的泛化能力。因此，本发明采用SVM算法进行建模和分析；
数据集的划分：将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练SVM模型，验证集用于选择SVM超参数，测试集用于评估模型的泛化能力和预测性能；
SVM模型的构建：在特征空间中，用一个最优的超平面将不同类别的数据分开，使得两类数据之间的间隔最大化，最终，通过支持向量将超平面确定下来，得到SVM分类模型。在模型构建时需要确定的参数包括核函数的选择、正则化参数的确定及如何解决不平衡类别问题。
利用训练集中的数据构建SVM模型，在SVM模型的学习中，需要计算样本点到分类超平面的距离，进而调整分类超平面的位置和宽度。SVM模型的基本目标函数如下：
min_{w，b，ξ}1/2||w||^2+CΣξis.t.yi(w^Tφ(xi)+b)-1+ξi≥0，ξi≥0，i＝1，2，...，m
其中，C为正则化参数，ξi为松弛变量，允许有误分类点存在。上式中的φ(xi)表示将原始特征向量转化为非线性特征的变换。yi∈-1，1}为样本的类别标签。
当选择径向基函数作为核函数时，样本点到超平面的距离可以写成以下公式：
d(x_i，H)＝|w^Tφ(xi)+b|/||w||＝|∑αiyiK(xi，xj)+b-yi|/||w||
其中，K(·，·)为径向基核函数，w＝∑αiyiφ(xi)。αi表示第i个样本点的拉格朗日乘子，满足条件0≤αi≤C。
通过最大化M＝2/||w||，来达到间隔最大化的目的，即：
max M＝max 2/||w||＝max 2/(∑αiyiK(xi，xj))
s.t.0≤αi≤C，Σαiyi＝0，i＝1，2，...，m
在SMO算法的迭代过程中求解SVM的目标函数，具体如下：
目标函数：
W(α)＝Σαi-1/2ΣΣαiαjyiyjK(xi，xj)
SMO的迭代最小化问题：
min{α_2\_new\_unc}W(α_2_new)
s.t.y1α1+y2α2＝δ；
C≥α_2new≥0；
δ≥α_2new≥-δ
其中，α1和α2是被选择的拉格朗日乘数，上述问题可以通过SMO算法进行求解。
以下给出一种具体的SVM算法，包括计算过程和公式：
1、计算间隔：
首先，SVM算法通过计算数据点到超平面的距离来分类样本。对于一个线性可分的数据集，在特定的数据线性分割超平面H下，对于某一数据点x，该点距离超平面的“间隔”(distance)可以定义为其到超平面最近点(即该数据点横坐标到超平面的函数距离为零时的点)的欧几里得距离：
d(x，H)＝|w^Tx+b|/||w||
其中w为超平面的法向量，即分类决策函数的系数，b为偏移量。||w||为w的2－范数。
2、优化目标函数：
SVM算法的优化目标是求解最大化间隔并满足误判点约束的优化问题。即：
max(ω，b)[min(ω，b)1/||ω||^2]L(ω，b)＝max(ω，b)[min(ω，b)1/2||ω||^2+CΣξi]s.t. yi(ω^T xi+b)>＝1-ξi， ξi>＝0；
其中，C是一个常量，若C越大，表示越不能容忍误分类，模型复杂度越高；若C越小，则表示允许一定的误分类存在，模型复杂度越低。
3、使用拉格朗日求解：
为了解决上述目标函数中的约束问题，我们可以利用拉格朗日乘数法，将原问题转化为无约束优化问题：
L(ω，b，α，ξ，μ)＝1/2||ω||^2-Σαi[yi(ω^Txi+b)-1+ξi]-Σμiξi
其中，α，μ均为拉格朗日乘数，分别对应于不等式约束和等式约束，满足αi、μi≥0，即拉格朗日乘数非负。对L(ω，b，α，ξ，μ)求关于ω、b、ξ的偏导数并令它们为0，解得：
ω＝Σαiyixi
Σαiyi＝0
C>αi≥0
μi≥0
将其代入目标函数得：
maxΣαi-1/2ΣΣαiαjyiyj(K(xi，xj)+Zξi)
其中，K(xi，xj)为核函数，Z为一个常数，δ为松弛变量。其中：
·线性核函数：
·高斯核函数：K(xi，xj)＝exp(-γ||xi-xj||^2)
通过求解这个问题，可以得到SVM算法的解，其中非零的α对应于构建分类器的支持向量。使用SVM算法建立的模型具有较好的泛化性能和鲁棒性；
SVM模型的训练与评估：将训练数据集输入到SVM模型中进行训练，主要包括学习核函数的参数和优化正则化系数等模型参数。在训练过程中，采用交叉验证的方法选出最优的SVM超参数，进一步提高模型分类性能。训练好的模型通过验证集进行验证和调整，提高模型的泛化能力和预测性能；
模型的迭代更新：模型训练完成后，需要进行迭代更新，对新的数据进行训练，不断优化模型的预测能力和实时性。每次在加入新的数据后，可以对模型进行参数调节和重新训练；
综上所述，建立机器学习模型的具体步骤包括数据预处理、特征提取、SVM模型的选择、数据集的划分、SVM模型的构建、SVM模型的训练与评估和模型的迭代更新。这些步骤需要综合考虑数据的特点、算法的选择和调参优化等方面，以构建出高效、准确的设备故障预测模型。
步骤4：模型训练和优化：将采集到的数据划分为训练集和测试集，分别用于模型的训练和测试。通过反复迭代模型参数，进行算法优化和调整，提高模型的分类性能和预测准确率；
步骤5：实时故障预测：将训练好的模型应用于实时采集的数据中，预测设备的工作状态，判断是否存在故障风险，并及时进行报警通知；
步骤6：模型更新和优化：通过实时采集的数据，定期对模型进行更新和迭代优化，提高模型的预测精度和实时性；
(5)报警和通知，如果故障预测模块发现设备存在故障风险，报警模块将进行报警处理，通过短信、邮件等方式通知相关人员进行故障维修。
综上所述，本发明的设备故障预测模型采用支持向量机算法进行建模和分析，可对设备的工作状态进行预测和判断，提高设备运行的安全性和稳定性，减少故障对设备的影响和损失。同时，模型可以根据实时采集到的数据进行更新和迭代优化，提高模型的适用性和实时性。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点，对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (8)
1.一种设备故障预测系统，其特征在于，所述系统包括，
传感器：用于实时采集设备的工作状态信息，并将其传递到数据采集模块；
数据采集模块：用于对传感器采集的信息进行处理和整理，并将其传递到数据处理模块；
数据处理模块：用于分析和处理采集到的数据，提取出其中的特征，以便于故障预测模块的使用；
故障预测模块：用于依据数据处理模块提取的特征，进行故障预测和判断，并将故障预测结果传递到报警模块中；
报警模块：用于依据故障预测模块传递的信息，进行报警处理，通知相关人员进行故障维修。
2.根据权利要求1所述的一种设备故障预测方法，其特征在于：对设备故障预测方法包括以下步骤：
(1)传感器采集设备的工作状态信息，通过传感器对设备的不同工作状态进行实时监测，获取关键的工作参数信息；
(2)数据采集和预处理，数据采集模块负责将传感器采集到的数据进行处理和整理，对数据进行预处理和筛选，比如信号放大、滤波、采样等操作，以保证数据的准确性和可用性；
(3)数据处理和特征提取，通过数据处理模块进行实现，数据处理模块采用机器学习技术，对进行预处理和筛选后的数据进行特征提取，从而得到一些关键的数据特征，为后续的故障预测提供数据支撑；
(4)故障预测和诊断，将从前面的数据处理模块中提取的特征进行处理和分析，并采用机器学习模型对数据进行建模和分析，以便准确预测和判断设备是否存在故障隐患，机器学习模型对数据进行建模和分析的具体实施步骤如下：
步骤1：数据采集和预处理；
步骤2：特征提取和选择；
步骤3：建立机器学习模型；
步骤4：模型训练和优化；
步骤5：实时故障预测；
步骤6：模型更新和优化；
(5)报警和通知，如果故障预测模块发现设备存在故障风险，报警模块将进行报警处理，通过短信、邮件等方式通知相关人员进行故障维修。
3.根据权利要求2所述的一种设备故障预测方法，其特征在于：所述步骤1中，所述传感器采用温度、流量、压力等多种类型传感器。
4.根据权利要求2所述的一种设备故障预测方法，其特征在于：所述步骤3中，所述数据处理模块采用神经网络进行特征提取和模型训练。
5.根据权利要求2所述的一种设备故障预测方法，其特征在于：所述步骤4中，所述故障预测模块采用决策树模型进行故障预测和诊断。
6.根据权利要求5所述的一种设备故障预测方法，其特征在于：所述步骤5中，所述报警模块采用短信、邮件、APP推送等方式进行报警通知。
7.根据权利要求2所述的一种设备故障预测方法，其特征在于：所述步骤(4)中，所述建立机器学习模型采用支持向量机SVM算法进行建模和分析，将特征向量作为输入进行训练，建立SVM分类模型。
8.根据权利要求7所述的一种设备故障预测系统及方法，其特征在于：所述建立SVM分类模型的具体过程：数据预处理和特征提取、SVM模型的选择、数据集的划分、SVM模型的构建、SVM模型的训练与评估、模型的迭代更新。
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| CN117216689A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-12 | 山东辰智电子科技有限公司 | 一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统 |
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| CN117311172A (zh) * | 2023-11-30 | 2023-12-29 | 武汉华康世纪医疗股份有限公司 | 面向特殊科室的一用一备机组的故障预测方法及系统 |
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