一种设备故障精确定位方法
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)}。
一种设备故障精确定位方法
技术领域
背景技术
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具体实施方式
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