一种基于二分图的设备故障诊断方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于二分图的设备故障诊断方法及装置，方法包括：在目标设备发生至少一种当前异常现象时，确定触发至少一种当前异常现象的至少一种当前故障类型；根据至少一种当前异常现象及至少一种当前故障类型形成有向二分图；确定每一种当前异常现象、每一种当前故障类型所分别对应的条件概率表；根据有向二分图、每一种当前异常现象及每一种当前故障类型所分别对应的条件概率表，确定目标设备发生每一种当前故障类型的当前概率。通过本发明专利技术的技术方案，可实现根据设备发生的一种或多种异常现象，对设备可能发生的各种故障类型的可能性进行度量，从而方便用户采用更加具有针对性的维护手段快速针对发生故障的设备进行维护。

A method and device of equipment fault diagnosis based on bipartite graph

【技术实现步骤摘要】
一种基于二分图的设备故障诊断方法及装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于二分图的设备故障诊断方法及装置。
技术介绍
为了实现在设备(比如，燃气锅炉)发生故障时，可及时对其进行维护，通常需要对设备的工作参数进行采集，并根据采集的工作参数确定设备是否发生异常现象，从而根据设备发生的异常现象确定设备可能发生的一种或多种故障类型。设备发生不同的故障类型时，可能引起设备的工作参数发生相同变化而触发设备发生相同的异常现象，但不同故障类型对相同异常现象的影响程度可能并不相同，且设备发生不同的故障类型时，也需要采用不同的维护手段对其进行维护；因此，为了方便用户采用更加具有针对性的维护手段快速针对发生故障的设备进行维护，如何实现根据设备发生的一种或多种异常现象，对设备可能发生的各种故障类型的可能性进行度量则成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于二分图的设备故障诊断方法及装置，可实现根据设备发生的一种或多种异常现象，对设备可能发生的各种故障类型的可能性进行度量，从而方便用户采用更加具有针对性的维护手段快速针对发生故障的设备进行维护。第一方面，本专利技术提供了一种基于二分图的设备故障诊断方法，包括：在目标设备发生至少一种当前异常现象时，确定触发所述至少一种当前异常现象的至少一种当前故障类型；根据所述至少一种当前异常现象及所述至少一种当前故障类型形成有向二分图；确定每一种所述当前异常现象、每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表；根据所述有向二分图、每一种所述当前异常现象及每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表，确定所述目标设备发生每一种所述当前故障类型的当前概率。优选地，还包括：预先确定至少一种样本故障类型，以及确定每一种所述样本故障类型所对应触发的至少一种样本异常现象；根据所述至少一种样本故障类型及所述至少一种样本异常现象形成有向网络；则，所述根据所述至少一种当前异常现象及所述至少一种当前故障类型形成有向二分图，包括：根据所述至少一种当前异常现象及所述至少一种当前故障类型从所述有向网络中提取有向二分图。优选地，还包括：预先生成每一种所述样本故障类型、每一种所述样本异常现象所分别对应的条件概率表；则，所述确定每一种所述当前异常现象、每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表，包括：从生成的各个所述条件概率表中确定出每一种所述当前异常现象、每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表。优选地，所述生成每一种所述样本故障类型、每一种所述样本异常现象所分别对应的条件概率表，包括：确定每一种所述样本故障类型所分别对应的障碍概率值，并根据各种所述样本故障类型所分别对应的障碍概率值，生成各个所述样本故障类型所分别对应的条件概率表；根据所述有向网络，确定每一种所述样本异常现象所分别对应的至少一种触发条件；针对于每一种所述样本异常现象，确定所述样本异常现象所对应的每一种当前触发条件的条件概率值，并根据每一种所述当前触发条件的条件概率值，生成所述样本异常现象所对应的条件概率表。优选地，还包括：以设定时间间隔周期性采集所述目标设备的运行参数；根据采集的所述运行参数确定所述目标设备是否发生至少一种当前异常现象。第二方面，本专利技术提供了一种基于二分图的设备故障诊断装置，包括：故障类型确定模块，用于在目标设备发生至少一种当前异常现象时，确定触发所述至少一种当前异常现象的至少一种当前故障类型；二分图构建模块，用于根据所述至少一种当前异常现象及所述至少一种当前故障类型形成有向二分图；概率表确定模块，用于确定每一种所述当前异常现象、每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表；概率计算模块，用于根据所述有向二分图、每一种所述当前异常现象及每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表，确定所述目标设备发生每一种所述当前故障类型的当前概率。优选地，还包括：样本选择模块及网络构建模块；其中，所述样本选择模块，用于预先确定至少一种样本故障类型，以及确定每一种所述样本故障类型所对应触发的至少一种样本异常现象；所述网络构建模块，用于根据所述至少一种样本故障类型及所述至少一种样本异常现象形成有向网络；则，所述二分图构建模块，用于根据所述至少一种当前异常现象及所述至少一种当前故障类型从所述有向网络中提取有向二分图。优选地，还包括：概率表生成模块；其中，所述概率表生成模块，用于预先生成每一种所述样本故障类型、每一种所述样本异常现象所分别对应的条件概率表；则，所述概率表确定模块，用于从生成的各个所述条件概率表中确定出每一种所述当前异常现象、每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表。优选地，所述概率表生成模块，具体用于执行如下各个步骤：确定每一种所述样本故障类型所分别对应的障碍概率值，并根据各种所述样本故障类型所分别对应的障碍概率值，生成各个所述样本故障类型所分别对应的条件概率表；根据所述有向网络，确定每一种所述样本异常现象所分别对应的至少一种触发条件；针对于每一种所述样本异常现象，确定所述样本异常现象所对应的每一种当前触发条件的条件概率值，并根据每一种所述当前触发条件的条件概率值，生成所述样本异常现象所对应的条件概率表。优选地，还包括：参数采集模块及异常检测模块；其中，所述参数采集模块，用于以设定时间间隔周期性采集所述目标设备的运行参数；所述异常检测模块，用于根据采集的所述运行参数确定所述目标设备是否发生至少一种当前异常现象。本专利技术提供了一种基于二分图的设备故障诊断方法及装置，该方法通过在目标设备发生至少一种当前异常现象时，首先确定出触发这些当前异常现象的一种或多种当前故障类型，然后根据各种当前异常现象及确定的各种当前故障类型形成有向二分图，进一步确定出每一种当前异常现象、每一种当前故障类型所分别对应的条件概率表之后，则可根据有向二分图、每一种当前异常现象及每一种当前故障类型所分别对应的条件概率表，确定目标设备发生每一种当前故障类型的当前概率；当前概率的大小能够更为客观的反映目标设备发生相应当前故障类型的可能性，即当前概率能够对目标设备发生相应当前故障类型的可能性进行度量，用户则可根据各个当前故障类型所分别对应的当前概率确定出目标设备最可能发生的一种或多种当前故障类型，从而方便用户采用更加具有针对性的维护手段快速针对发生故障的设备进行维护。附图说明为了更清楚地说明本说明书实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例提供的一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于二分图的设备故障诊断方法，其特征在于，包括：/n在目标设备发生至少一种当前异常现象时，确定触发所述至少一种当前异常现象的至少一种当前故障类型；/n根据所述至少一种当前异常现象及所述至少一种当前故障类型形成有向二分图；/n确定每一种所述当前异常现象、每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表；/n根据所述有向二分图、每一种所述当前异常现象及每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表，确定所述目标设备发生每一种所述当前故障类型的当前概率。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于二分图的设备故障诊断方法，其特征在于，包括：
在目标设备发生至少一种当前异常现象时，确定触发所述至少一种当前异常现象的至少一种当前故障类型；
根据所述至少一种当前异常现象及所述至少一种当前故障类型形成有向二分图；
确定每一种所述当前异常现象、每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表；
根据所述有向二分图、每一种所述当前异常现象及每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表，确定所述目标设备发生每一种所述当前故障类型的当前概率。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
预先确定至少一种样本故障类型，以及确定每一种所述样本故障类型所对应触发的至少一种样本异常现象；
根据所述至少一种样本故障类型及所述至少一种样本异常现象形成有向网络；
则，
所述根据所述至少一种当前异常现象及所述至少一种当前故障类型形成有向二分图，包括：根据所述至少一种当前异常现象及所述至少一种当前故障类型从所述有向网络中提取有向二分图。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
预先生成每一种所述样本故障类型、每一种所述样本异常现象所分别对应的条件概率表；
则，
所述确定每一种所述当前异常现象、每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表，包括：从生成的各个所述条件概率表中确定出每一种所述当前异常现象、每一种所述当前故障类型所分别对应的条件概率表。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述生成每一种所述样本故障类型、每一种所述样本异常现象所分别对应的条件概率表，包括：
确定每一种所述样本故障类型所分别对应的障碍概率值，并根据各种所述样本故障类型所分别对应的障碍概率值，生成各个所述样本故障类型所分别对应的条件概率表；
根据所述有向网络，确定每一种所述样本异常现象所分别对应的至少一种触发条件；
针对于每一种所述样本异常现象，确定所述样本异常现象所对应的每一种当前触发条件的条件概率值，并根据每一种所述当前触发条件的条件概率值，生成所述样本异常现象所对应的条件概率表。


5.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，还包括：
以设定时间间隔周期性采集所述目标设备的运行参数；
根据采集的所述运行参数确定所述目标设备是否发生至少一种当前异常现象。


6.一种基于二分图的设备故障诊断装置，其特征在于，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：宋英豪，杨杰，黄建军，
申请(专利权)人：新智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13