一种设备预测性维护方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及能源技术领域，提供了一种设备预测性维护方法及装置，该方法包括：根据需要进行预测性维护的目标设备的有效信息，获取知识图谱，有效信息至少包括历史数据、专家经验、操作记录；对知识图谱进行处理，获取知识图谱对应的故障树；采用蒙特卡洛模型对故障树进行处理，获取目标设备的故障与故障原因之间的函数关系；对函数关系进行预设模拟运行，获取目标设备出现故障的概率。本发明专利技术以设备有效信息为基础数据获取知识图谱，再以知识图谱为基础进行建模，配合大规模模拟预测，得到模拟的故障概率；实现了对设备的预测性维护，减少了停机时间，有效避免设备故障造成的生产损失，该方法预测准确、运行处理简单可靠。

【技术实现步骤摘要】
一种设备预测性维护方法及装置
本专利技术涉及能源
，尤其涉及一种设备预测性维护方法及装置。
技术介绍
预测性维护(PredictiveMaintenance，简称PdM)是“工业4.0”提出的关键创新点之一，而设备的可靠性分析属于预测性维护的一个重要分析方向。在取得设备相关信息后，可以对正在运行设备的运行状态的可靠性进行分析，判断该设备可能在何时出现问题，进行提前保养修复。综合能源场景中具有大量的设备，设备之间又彼此相连，任何一个设备出现问题都会引起连锁反应，影响正常的生产和生活，甚至可能导致不必要的损失，所以在设备还未出现故障前，对设备状态进行判断、提前检查变得尤为重要。然而利用传统物理模型进行处理时，计算繁琐且耗时，甚至对于复杂的设备或者系统无法获取物理模型，所以亟需针对设备或者系统预测性维护的新方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种设备预测性维护方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中无法对设备可能出现故障的时间进行准确性预测的技术问题。本专利技术实施例的第一方面，提供了一种设备预测性维护方法，包括：根据需要进行预测性维护的目标设备的有效信息，获取知识图谱，所述有效信息至少包括历史数据、专家经验、操作记录；对所述知识图谱进行处理，获取所述知识图谱对应的故障树；采用蒙特卡洛模型对所述故障树进行处理，获取所述目标设备的故障与故障原因之间的函数关系；对所述函数关系进行预设模拟运行，获取所述目标设备出现所述故障的概率。本专利技术实施例的第二方面，提供了一种设备预测性维护装置，包括：图谱获取模块，用于根据需要进行预测性维护的目标设备的有效信息，获取知识图谱，所述有效信息至少包括历史数据、专家经验、操作记录；故障树获取模块，用于对所述知识图谱进行处理，获取所述知识图谱对应的故障树；函数获取模块，用于采用蒙特卡洛模型对所述故障树进行处理，获取所述目标设备的故障与故障原因之间的函数关系；概率获取模块，用于对所述函数关系进行预设模拟运行，获取所述目标设备出现所述故障的概率。本专利技术实施例的第三方面，提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述设备预测性维护方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述设备预测性维护方法的步骤。本专利技术实施例提供的设备预测性维护方法的有益效果至少在于：一方面，本专利技术以设备有效信息为基础数据，结合专家经验、行业经验获取知识图谱，再以知识图谱为基础进行建模，配合大规模模拟预测，得到模拟的故障概率。另一方面，本方法能够实现对设备的预测性维护，减少了设备停机时间，有效避免设备故障造成的生产损失和材料浪费，降低工业生产中可能遇到的风险，且该方法预测准确、运行处理简单可靠。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本专利技术实施例提供的设备预测性维护方法的实现流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的设备预测性维护方法中获取知识图谱的实现流程示意图；图3是本专利技术实施例提供的设备预测性维护方法中获取故障率的实现流程示意图；图4是本专利技术实施例提供的设备预测性维护方法中故障树示意图；图5是本专利技术实施例提供的系统预测性维护方法的实现流程示意图；图6是本专利技术实施例提供的系统预测性维护方法中获取多个知识图谱的实现流程示意图；图7是本专利技术实施例提供的系统预测性维护方法中获取多个故障率的实现流程示意图；图8是本专利技术实施例提供的设备或系统预测性维护方法中设备或系统进行可靠性评估示意图；图9是本专利技术实施例提供的设备预测性维护装置的示意图；图10是本专利技术实施例提供的设备预测性维护装置中图谱获取模块的示意图；图11是本专利技术实施例提供的系统预测性维护装置的示意图；图12是本专利技术实施例提供的系统预测性维护装置中多个图谱获取模块的示意图；图13是本专利技术实施例提供的终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。基于所描述的本专利技术的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。若未特别指明，实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。本专利技术实施例提供的设备预测性维护方法可以首先确定目标设备，通过历史数据(包括维修维护记录，厂家提供得可靠运行数据等)、专家经验、现场操作工的记录等，将这些有效的信息进行编辑，制作成该设备的知识图谱，明确设备的故障、异常和现象之间的逻辑关系。然后使用蒙特卡洛方法，将编辑成的知识图谱读出，并自动生成故障树，最后通过多次模拟，得到该设备在某一时间可能出现故障的概率。对于设备而言，设备故障的分布函数可能为威布尔分布、指数分布或正态分布。对于一种设备，因为不同的环境，操作习惯等，会造成故障分布的不同，所以每次拿到设备后，都要对故障数据进行故障函数的分布的判定。对于设备常见故障、异常和现象之间的逻辑关系，需要认真理清。以锅炉为例，故障、异本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种设备预测性维护方法，其特征在于，包括：/n根据需要进行预测性维护的目标设备的有效信息，获取知识图谱，所述有效信息至少包括历史数据、专家经验、操作记录；/n对所述知识图谱进行处理，获取所述知识图谱对应的故障树；/n采用蒙特卡洛模型对所述故障树进行处理，获取所述目标设备的故障与故障原因之间的函数关系；/n对所述函数关系进行预设模拟运行，获取所述目标设备出现所述故障的概率。/n

【技术特征摘要】
1.一种设备预测性维护方法，其特征在于，包括：
根据需要进行预测性维护的目标设备的有效信息，获取知识图谱，所述有效信息至少包括历史数据、专家经验、操作记录；
对所述知识图谱进行处理，获取所述知识图谱对应的故障树；
采用蒙特卡洛模型对所述故障树进行处理，获取所述目标设备的故障与故障原因之间的函数关系；
对所述函数关系进行预设模拟运行，获取所述目标设备出现所述故障的概率。


2.如权利要求1所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述根据所述目标设备的有效信息，获取知识图谱，包括：
根据所述历史数据，获取故障率，所述历史数据至少包括返修率、维护时间、更新换件时间和运行数据；
采用预设函数对所述操作记录进行处理，获取故障分布函数，所述操作记录至少包括故障记录数据。


3.如权利要求2所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述根据所述历史数据，获取故障率，包括：
根据所述历史数据，获取所述目标设备故障停机时间和所述目标设备负荷时间；
根据所述目标设备故障停机时间和所述目标设备负荷时间的比值，确定故障率。


4.如权利要求2所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述采用预设函数对所述操作记录进行处理，获取故障分布函数步骤中，所述预设函数至少包括normpdf函数、poissfit函数、expfit函数和raylfit函数中的一种。


5.如权利要求1所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述对所述知识图谱进行处理，获取所述知识图谱对应的故障树步骤中，采用工程软件对所述知识图谱进行处理，所述工程软件至少包括MATLAB和Python中的一种。


6.一种系统预测性维护方法，其特征在于，包括：
确定系统中需要进行预测性维护的目标设备，所述目标设备的数量为至少两个；
根据每个所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐少龙，张燧，李合敏，
申请(专利权)人：新智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11