基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法和裝置與流程

本發(fā)明涉及故障診斷，尤其涉及一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、煤磨作為水泥廠生產(chǎn)線重要的機(jī)器設(shè)備，是運(yùn)行人員巡檢的重點(diǎn)。當(dāng)前對(duì)水泥廠巡檢監(jiān)控診斷的研究主要停留在設(shè)備的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)工藝優(yōu)化等方面，針對(duì)水泥生產(chǎn)線中煤磨設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控和異常問題診斷的研究幾乎很少。

2、傳統(tǒng)的設(shè)備異常問題診斷主要依靠有經(jīng)驗(yàn)的現(xiàn)場(chǎng)工作人員，依靠設(shè)備運(yùn)行時(shí)發(fā)出的聲音來判斷機(jī)器運(yùn)行是否健康，但是這種方法會(huì)更多的受到人為因素的影響，不同人有著不一樣的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，而且人無法24小時(shí)對(duì)設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控?，F(xiàn)有技術(shù)中對(duì)磨機(jī)的基于振動(dòng)信號(hào)和振動(dòng)特征庫異常問題診斷的研究比較普遍，但是此類方法必須針對(duì)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)位安裝多個(gè)振動(dòng)傳感器，并且監(jiān)測(cè)位置受限。

3、如何實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和診斷，降低人為因素及實(shí)施等其他因素對(duì)設(shè)備運(yùn)行情況的影響，是目前亟需解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法和裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。

2、本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，包括如下步驟：

3、獲取目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，并將所述多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練的設(shè)備異常等級(jí)模型中，得到所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)；其中，所述設(shè)備異常等級(jí)模型是基于設(shè)備的歷史多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到；

4、在所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)大于或等于預(yù)設(shè)等級(jí)的情況下，基于所述目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息；

5、基于所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息確定對(duì)應(yīng)的運(yùn)維信息。

6、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，所述設(shè)備異常等級(jí)模型的訓(xùn)練過程，包括：

7、獲取設(shè)備的歷史多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行特征提取融合處理，得到多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)集；其中，所述歷史多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)是基于專家經(jīng)驗(yàn)確定選取的工藝數(shù)據(jù)、聲音、振動(dòng)和電氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)得到；

8、對(duì)所述多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，并將所述多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；基于所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，確定模型參數(shù)，并基于所述模型參數(shù)得到所述設(shè)備異常等級(jí)模型。

9、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，在將所述多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練的設(shè)備異常等級(jí)模型中，得到所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)之后，所述方法還包括：

10、在所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)小于所述預(yù)設(shè)等級(jí)的情況下，確定所述目標(biāo)設(shè)備狀態(tài)正常。

11、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，所述在所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)大于或等于預(yù)設(shè)等級(jí)的情況下，基于所述目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息，包括：

12、在所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)大于或等于預(yù)設(shè)等級(jí)的情況下，按照故障表現(xiàn)類型將所述目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)劃分為預(yù)設(shè)組數(shù)，并分別對(duì)每組數(shù)據(jù)進(jìn)行模式匹配；其中，所述故障表現(xiàn)類型包括工藝、振動(dòng)、聲音和電氣；所述預(yù)設(shè)等級(jí)為：基于設(shè)備異常等級(jí)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分布的分位數(shù)確定的；

13、基于每組數(shù)據(jù)的模式匹配結(jié)果進(jìn)行故障可信度計(jì)算，得到最終故障結(jié)果數(shù)據(jù)，并基于所述最終故障結(jié)果數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息；其中，所述故障信息包括故障表現(xiàn)以及對(duì)應(yīng)的異常原因。

14、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，通過設(shè)備故障庫預(yù)先存儲(chǔ)多種故障表現(xiàn)以及每種故障表現(xiàn)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)異常原因；

15、所述基于計(jì)算結(jié)果確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息，包括：

16、基于所述計(jì)算結(jié)果在所述設(shè)備故障庫中查詢，確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障表現(xiàn)以及對(duì)應(yīng)的異常原因。

17、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，通過運(yùn)維知識(shí)庫預(yù)先存儲(chǔ)多種故障類型以及每種故障類型對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)維修建議；

18、所述基于所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息確定對(duì)應(yīng)的運(yùn)維信息，包括：

19、基于所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障類型；

20、基于所述故障類型在所述運(yùn)維知識(shí)庫中查詢，確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障類型對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)維修建議。

21、本發(fā)明還提供一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估裝置，包括如下模塊：異常等級(jí)確定模塊，用于獲取目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，并將所述多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練的設(shè)備異常等級(jí)模型中，得到所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)；其中，所述設(shè)備異常等級(jí)模型是基于設(shè)備的歷史多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到；

22、故障信息確定模塊，用于在所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)大于或等于預(yù)設(shè)等級(jí)的情況下，基于所述目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息；

23、運(yùn)維信息確定模塊，用于基于所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息確定對(duì)應(yīng)的運(yùn)維信息。

24、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估裝置，所述裝置還包括訓(xùn)練模塊，具體用于：

25、獲取設(shè)備的歷史多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行特征提取融合處理，得到多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)集；其中，所述歷史多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)是基于專家經(jīng)驗(yàn)確定選取的工藝數(shù)據(jù)、聲音、振動(dòng)和電氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)得到；

26、對(duì)所述多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，并將所述多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；基于所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，確定模型參數(shù)，并基于所述模型參數(shù)得到所述設(shè)備異常等級(jí)模型。

27、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法。

28、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法。

29、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法。

30、本發(fā)明提供的基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，通過獲取目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，并將多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練的設(shè)備異常等級(jí)模型中，得到目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)；其中，設(shè)備異常等級(jí)模型是基于設(shè)備的歷史多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到；在目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)大于或等于預(yù)設(shè)等級(jí)的情況下，基于目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)確定目標(biāo)設(shè)備的故障信息；基于目標(biāo)設(shè)備的故障信息確定對(duì)應(yīng)的運(yùn)維信息。由此可知，本發(fā)明基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行異常狀態(tài)的初判斷以及故障信息的再判斷，確保評(píng)估的準(zhǔn)確性，可以降低人為因素對(duì)設(shè)備運(yùn)行情況判斷的影響，并且在設(shè)備有異常的早期及時(shí)監(jiān)測(cè)到問題源，通過及時(shí)通知維修或更換零件，維持設(shè)備正常的運(yùn)行。

技術(shù)特征：

1.一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，所述設(shè)備異常等級(jí)模型的訓(xùn)練過程，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，在將所述多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練的設(shè)備異常等級(jí)模型中，得到所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)之后，所述方法還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，所述在所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)大于或等于預(yù)設(shè)等級(jí)的情況下，基于所述目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，通過設(shè)備故障庫預(yù)先存儲(chǔ)多種故障表現(xiàn)以及每種故障表現(xiàn)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)異常原因；

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，通過運(yùn)維知識(shí)庫預(yù)先存儲(chǔ)多種故障類型以及每種故障類型對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)維修建議；

7.一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估裝置，其特征在于，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估裝置，其特征在于，所述裝置還包括訓(xùn)練模塊，具體用于：

9.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法。

10.一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的設(shè)備異常狀態(tài)評(píng)估方法和裝置，所述方法包括：獲取目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，并將所述多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練的設(shè)備異常等級(jí)模型中，得到所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)；其中，所述設(shè)備異常等級(jí)模型是基于設(shè)備的歷史多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到；在所述目標(biāo)設(shè)備的異常狀態(tài)等級(jí)大于或等于預(yù)設(shè)等級(jí)的情況下，基于所述目標(biāo)設(shè)備的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息；基于所述目標(biāo)設(shè)備的故障信息確定對(duì)應(yīng)的運(yùn)維信息。通過本發(fā)明提供的方法，可以降低人為因素對(duì)設(shè)備運(yùn)行情況判斷的影響，并且在設(shè)備有異常的早期及時(shí)監(jiān)測(cè)到問題源，通過及時(shí)通知維修或更換零件，維持設(shè)備正常的運(yùn)行。

技術(shù)研發(fā)人員：沈彤,王文財(cái),蒼志智,朱翔,關(guān)淯尹,黨亞光,李嘉祿,王小文,張江宇,劉君威
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京建筑材料科學(xué)研究總院有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/31