专利汇可以提供一种设备故障精确定位方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种设备故障精确 定位 方法,所述方法包括:获取设备检测数据,根据所述设备检测数据计算得到设备监测值,将所述设备监测值与设备正常运行数据进行对比,判断设备运行状态,并记录异常数据;识别异常数据所属部件,将异常数据与所属部件的故障 数据库 对比,识别故障;将识别故障推送给监测人员,从维修数据库中提取相应的维修建议一并推送给监测人员;检修完毕后判断识别是否正确,若正确则将故障数据录入故障数据库中并标注为识别正确,并作为 机器学习 的参考数据,定位结束;否则将故障数据录入故障数据库中并标注为识别错误,并作为机器学习的参考数据,定位结束。,下面是一种设备故障精确定位方法专利的具体信息内容。
1.一种设备故障精确定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取设备检测数据,根据所述设备检测数据计算得到设备监测值,将所述设备监测值与设备正常运行数据进行对比,判断设备运行状态,并记录异常数据;
S2、识别异常数据所属部件,将异常数据与所属部件的故障数据库对比,识别故障;
S3、将识别故障推送给监测人员,从维修数据库中提取相应的维修建议一并推送给监测人员;
S4、检修完毕后判断识别是否正确,若正确则进入步骤S5,否则进入步骤S6;
S5、将故障数据录入故障数据库中并标注为识别正确,并作为机器学习的参考数据,定位结束;
S6、将故障数据录入故障数据库中并标注为识别错误,并作为机器学习的参考数据,定位结束;所述检测数据包括振动检测数据、温度检测数据和压力检测数据,所述监测值包括振动监测值、温度监测值和压力监测值;所述步骤S1具体包括以下分步骤:
S11、根据公式(1),利用振动检测数据计算得到振动监测值f(x);
式中a0为振动额定参数,an为振动检测数据低频分量的振幅,bn为振动检测数据高频分量的振幅,n为周期数,t为每一周期时间,T为总时间,x为振动检测数据;
S12、根据公式(2),利用温度检测数据计算得到温度监测值g(y);
式中Wf为线圈每极匝数,2P为水轮机极数,αf为铜线厚度,Lαf为铜线缠绕长度,If为励磁电流,Rf为励磁绕组直流电阻,y为温度检测数据;
S13、根据公式(3),利用压力检测数据计算得到压力监测值w(z);
式中α为阻力系数,n为脉动周期,ρ0为液体密度,l为管道长度,C为液体流量,z为压力检测数据;
S14、将振动监测值、温度监测值和压力监测值录入监测数据库中;
S15、将设备正常运行数据录入历史数据库中;
S16、将监测值与历史数据库对比,判断运行状态是否正常,并得到异常数据。
2.根据权利要求1所述的设备故障精确定位方法,其特征在于,所述步骤S4中判断识别是否正确的公式(4)为:
式中Wij为随机权重,θi为随机参数,Pi为预设变量,xi为用于训练的监测值,xi={f(x),g(y),w(z)}。
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