【技术实现步骤摘要】
本申请涉及设备监控，尤其涉及一种核电设备智能运行监测与故障诊断系统。
技术介绍
1、核电设备是指利用核能和核技术进行发电的设备，通常包括核反应堆、控制系统、冷却系统、蒸汽发生器、涡轮机发电机组、变压器、安全系统和辅助设备等，且核电设备的主要用途是提供可靠的电力供应，具有可持续性、基础性和替代性的特点，对于经济发展、环境保护和能源可持续性具有重要意义。
2、现有核电设备主要以人工干预的方式实现故障诊断，存在着严重的费时费力问题，而且各项指标监测不到位，无法及时向工作人员给出警报，同时也无法对核电设备进行故障预测，并无法根据实时监测到的数据预测核电设备可能会发生的故障，导致工作人员无法及时检测排查，影响核电设备持续工作，因此提出一种核电设备智能运行监测与故障诊断系统。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本申请的目的在于提出一种核电设备智能运行监测与故障诊断系统，旨在使得工作人员能够便捷地处理核电设备问题。
3、为达上述目的，本申请实施例提出了一种基于智能料架的顺序装配控制系统，包括：
4、数据采集模块，用于采集核电设备的运行数据；其中，所述运行数据至少包括预装的传感器数据、控制参数和设备状态；
5、数据处理模块，用于对收集的核电设备运行数据进行处理；其中，处理的处理方式至少包括：对所述核电设备运行数据进行预处理，对于预处理后的所述核电设备运行数据进行特征提取，提取核电设备的运
6、故障诊断和故障预测模块，用于检测核电设备的异常，并对核电设备的故障进行诊断，同时进行故障预测；
7、报警模块，用于发出警报，以提示工作人员及时采取行动，且将报警信息发送至相关工作人员用户端；
8、数据存储模块，用于将所有数据信息存储，将数据信息分类，方便数据的管理和维护，同时将数据信息存储入数据库，方便后期查询与调取。
9、其中，数据采集模块包括：
10、运行参数采集单元，用于采集核电设备运行参数，包括电压、电流、频率、功率、温度、压力、流量；
11、状态信号采集单元，用于采集核电设备状态信号，包括开关状态、报警状态以及故障信号；
12、传感器数据采集单元，用于采集传感器数据，包括振动传感器数据，声音传感器数据以及图像传感器数据。
13、其中，数据处理模块包括：
14、数据预处理单元，用于对所述核电设备运行数据进行清洗，包括去除无效数据、填充丢失数据和纠正异常数据，使用插值法对丢失数据进行填充，并通过滤波器技术来处理异常数据；
15、特征提取单元，用于对数据清洗后的所述核电设备运行数据进行特征提取，通过所述核电设备运行数据的统计特征，提取基本统计量，包括均值、方差、标准差；
16、其中，所述基本统计量计算公式为：
17、m＝(x1+x2+…+xn)/n；
18、其中，x1,x2,…,xn为采集的核电设备运行数据样本，n为样本数量，m为计算后的均值；
19、v＝((x1-m)^2+(x2-m)^2+…+(xn-mean)^2)/n；
20、其中，v为计算后的方差；
21、s＝sqrt(v)；
22、其中，s为计算后的标准差。
23、其中，数据预处理单元通过使用插值法对丢失数据进行填充，使用线性插值法时，线性插值法假设两个已知点之间的数据是线性变化的，通过已知点之间的数据进行线性插值来预测未知位置处的数值，步骤如下：
24、确定待填充的位置a和其左右两边最近的已知位置a1和a2；
25、计算a1和a2之间的斜率k＝(y2-y1)/(x2-x1)；
26、计算位置a的数值，根据线性插值公式y＝y1+k*(a-x1)。
27、其中，故障诊断和故障预测模块包括阈值对比单元，用于对所述数据处理模块处理后的所述核电设备运行数据进一步分析，预先建立核电设备正常运行的阈值范围，将计算的平均值、方差、标准差数据的数据与正常运行的阈值范围进行对比，当数据超过阈值范围时，表示核电设备存在异常或故障；其中，阈值对比过程如下：
28、预设平均值阈值范围为t，当计算后的平均值m超出平均值阈值范围t时，表示核电设备存在异常；
29、预设方差的阈值范围为x，当计算后的方差v超出方差阈值范围x时，表示核电设备存在异常；
30、预设标准差的阈值范围为z，当计算后的标准差s超出标准差阈值范围z时，表示核电设备存在异常；
31、检测到核电设备存在异常时，对核电设备进行故障诊断，并进行故障预测。
32、其中，故障诊断和故障预测模块还包括：
33、故障诊断模型构建单元，用于根据计算后的平均值、方差、标准差，构建故障诊断模型，并通过训练模型来诊断设备故障；
34、故障诊断模型诊断单元，用于使用建好的故障诊断模型对设备状态进行判断和诊断；
35、故障预测模型构建单元，用于建立故障预测模型，根据历史数据建立模型，通过预测未来一定时间窗口内的数据变化趋势，预测设备发生故障或者异常的概率，同样选取平均值、方差和标准差这些特征数据进行算法训练，建立故障预测模型；
36、故障预测模型预测单元，用于实时采集核电设备的运行数据，并对这些数据进行分析和处理，得到计算后的平均值、方差和标准差数据，将这些数据输入故障预测模型，预测设备未来的运行状态，以便在设备出现问题之前就进行维修和保养。
37、其中，报警模块预装有显示屏，显示屏将实时显示设备的运行状态，包括温度、压力、振动参数的变化，让工作人员更直观地了解核电设备的工作情况；
38、显示屏展示特征数据的趋势变化，包括平均值、方差和标准差，帮助工作人员综合分析设备状态，判断核电设备运行状态；
39、显示屏展示故障诊断和预测模型的分析结果，显示设备当前的故障信息，包括故障类型、故障位置，帮助工作人员快速了解设备故障和异常情况；
40、当核电设备存在故障时，警报器发出声响报警，警示灯持续闪烁，提醒工作人员注意设备故障和异常情况，在显示屏上展示报警信息，同时报警信息也将通过短信或邮件的方式推送到相关工作人员的用户端，用于提醒工作人员及时关注核电设备的状态，并采取相应措施。
41、其中，数据存储模块包括：
42、信息分类单元，用于将核电设备的所有信息进行分类，将核电正常运行的信息与故障信息进行分类，以便对设备的正常工作状态进行监测和评估；
43、关联存储单元，用于将核电设备故障信息分类，再故障信息与相应报警信息相关联，并进行分类存储；
44、索引和关联关系建立单元，用于对数据信息进行分类存储，方便数据的管理和维护，用结构化的数据库管理系统，将数据进行持久化存储，并建立索引和关联关系本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求2所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于：所述数据处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于：所述数据预处理单元通过使用插值法对丢失数据进行填充，使用线性插值法时，线性插值法假设两个已知点之间的数据是线性变化的，通过已知点之间的数据进行线性插值来预测未知位置处的数值，步骤如下：
5.根据权利要求3所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于：所述故障诊断和故障预测模块包括阈值对比单元，用于对所述数据处理模块处理后的所述核电设备运行数据进一步分析，预先建立核电设备正常运行的阈值范围，将计算的平均值、方差、标准差数据的数据与正常运行的阈值范围进行对比，当数据超过阈值范围时，表示核电设备存在异常或故障；其中，阈值对比过程如下：
6.根据权利要求5所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其
7.根据权利要求1所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于，所述报警模块预装有显示屏，显示屏将实时显示设备的运行状态，包括温度、压力、振动参数的变化，让工作人员更直观地了解核电设备的工作情况；
8.根据权利要求1所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于，所述数据存储模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求2所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于：所述数据处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于：所述数据预处理单元通过使用插值法对丢失数据进行填充，使用线性插值法时，线性插值法假设两个已知点之间的数据是线性变化的，通过已知点之间的数据进行线性插值来预测未知位置处的数值，步骤如下：
5.根据权利要求3所述的核电设备智能运行监测与故障诊断系统，其特征在于：所述故障诊断和故障预测模块包括阈值对比单元，用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈旭东，孙远，卫大为，赵博，王丹，李凌霄，张恒，胡启龙，王博远，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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