【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于供热系统的故障检测和诊断，具体涉及一种基于多模态数据融合的换热站故障诊断系统。
技术介绍
1、换热站是集中供热系统中的重要组成部分，它将一次热力网的蒸汽或热水转换为二次热力网的热水，为用户提供供暖和生活热水。换热站的运行状态直接影响供热系统的安全性、经济性和环保性，因此，及时发现和处理换热站的故障是保障供热质量和效率的关键。
2、换热站的故障类型主要有两类：一是管网泄漏故障，即一次侧或二次侧的管道、阀门、接头等部件发生泄漏，导致供回水温差变小、压力降低、流量减少等异常现象；二是传感器故障，即温度、压力、流量等传感器发生故障，导致数据采集不准确或丢失，影响换热站的控制和监测。
3、目前，换热站的故障诊断主要依赖于人工巡检和经验判断，缺乏有效的自动化和智能化手段，存在以下不足：
4、人工巡检的周期长，不能实时监测换热站的运行状态，容易漏检或误判故障，导致故障扩大或延误处理；
5、人工经验判断的准确性低，受人员素质、经验、情绪等因素的影响，容易出现主观偏差或误差，导致故障诊断的不准确或不一致；
6、传统的故障诊断方法只利用单一或少量的数据源，忽略了换热站运行状态的多模态特征，不能充分利用数据的信息量，导致故障诊断的不全面或不可靠。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决以上问题，克服现有技术的不足，提供一种能够实现换热站的实时、自动化、智能化的故障诊断，提高故障诊断的效率和准确性，降低人工巡检的成本和风险，保障供热系
2、一种基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，包括如下步骤：
3、(1)基于多种传感器采集换热站关键参数，实时获取换热站运行状态的多模态数据；确保数据采集系统能够准确、稳定地获取换热站运行状态的多模态数据；所述多模态数据包括且不限于温度、压力、流量；
4、(2)对采集到的多模态数据进行特征提取处理和分析，所提取的特征包括且不限于温度梯度、压降变化、流速波动等与故障相关的特征；
5、(3)利用模型融合将不同传感器采集到的数据进行融合，形成统一多模态数据集；
6、(4)利用机器学习对所述多模态数据集进行训练和建模，根据已知故障样本和对应的多模态特征，构建故障诊断模型，并通过对多模态数据进行分类和判断，对换热站故障的准确诊断和预测。
7、进一步地，所述步骤(1)中数据采集具体如下：
8、1.1在换热站的一次侧和二次侧分别安装温度传感器、压力传感器和流量传感器，分别测量一次侧和二次侧的供水温度、回水温度、供水压力、回水压力和流量；
9、1.2将各传感器和电表采集到的数据进行校验、滤波、归一化预处理，形成多模态数据矩阵。
10、进一步地，所述步骤(2)中特征提取步骤包括：
11、2.1对多模态数据矩阵进行pca主成分分析，降低数据维度，提取主要数据特征；
12、2.2对降维后的数据进行小波变换(wt)，分解出不同频段的数据信号，提取时域特征、频域特征和时频域特征。
13、进一步地，所述步骤(3)中数据融合步骤包括：
14、3.1将不同传感器采集数据的同一类特征利用加权平均法进行特征融合，得到相应综合特征值；
15、3.2利用层次聚类法对不同类别的特征进行模型融合，得到相应综合模型输出值；
16、3.3将融合后的特征值和模型输出值组成多模态数据融合向量，作为故障诊断的输入数据。
17、进一步地，所述步骤(4)的具体步骤如下：
18、4.1利用已知的换热站故障样本和对应的多模态数据融合向量，训练支持向量机(svm)分类器，作为故障诊断模型；
19、4.2将步骤3.3中组成的多模态数据融合向量输入到故障诊断模型中，获取故障类型的分类结果；
20、4.3根据分类结果判断换热站是否存在故障，若存在列出故障的具体类型，并给出相应的故障诊断报告。
21、进一步地，一种基于多模态数据融合的换热站故障诊断系统，包括：
22、数据采集系统，用于通过多种传感器采集换热站关键参数的数据，包括温度、压力、流量；并将收集得数据进行校验、滤波、归一化预处理，形成多模态数据矩阵确保数据采集系统能够准确、稳定地获取换热站运行状态的多模态数据；
23、特征提取模块，用于对数据采集系统采集到的多模态数据进行处理和分析，提取与故障相关的特征；
24、数据融合模块，基于特征融合和模型融合将不同传感器采集到的数据进行融合，形成一个综合的多模态数据集；
25、故障诊断模块，用于利用机器学习算法(如支持向量机、神经网络等)对多模态数据进行训练和建模，根据已知故障样本和对应的多模态特征，构建故障诊断模型，并通过对新数据进行分类和判断。
26、进一步地，所述的数据采集系统包括：
27、温度传感器，安装在换热站的一次侧和二次侧，分别测量一次侧和二次侧的供水温度和回水温度；
28、压力传感器，安装在换热站的一次侧和二次侧，分别测量一次侧和二次侧的供水压力和回水压力；
29、流量传感器，安装在换热站的一次侧和二次侧，分别测量一次侧和二次侧的流量；
30、无线通信模块，用于将各传感器采集到的数据发送至数据采集系统。
31、特别地，所述的故障诊断模块包括：
32、支持向量机分类器，用于根据已知的换热站故障样本和对应的多模态数据融合向量，训练故障诊断模型；
33、故障类型判断单元，用于根据新采集到的多模态数据融合向量，输入到故障诊断模型中，得到故障类型的分类结果；
34、故障诊断报告生成单元，用于根据故障类型判断单元的故障类型的分类结果生成相应的故障诊断报告；
35、用户界面，用于与用户交互，显示换热站的运行状态、多模态数据、故障诊断结果和故障诊断报告信息，以及接收用户的输入和反馈。
36、本专利技术的有益效果是：
37、本专利技术能够实现换热站的实时、自动化、智能化的故障诊断，提高故障诊断的效率和准确性，降低人工巡检的成本和风险，保障供热系统的安全运行；
38、本专利技术能够充分利用换热站运行状态的多模态数据，提取故障相关的特征，进行数据融合，增强数据的信息量和表征能力，提高故障诊断的全面性和可靠性；
39、本专利技术能够结合机器学习算法，对多模态数据进行训练和建模，构建故障诊断模型，实现对换热站故障的分类和预测，提供故障诊断报告，为故障处理和维护提供依据。
40、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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1.一种基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，所述步骤（1）中数据采集具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，所述步骤（2）中特征提取步骤包括：
4.根据权利要求1和3所述的基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，所述步骤（3）中数据融合步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，所述步骤（4）的具体步骤如下：
6.一种基于多模态数据融合的换热站故障诊断系统，用于1-5任意一项基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于多模态数据融合的换热站故障诊断系统，其特征在于，所述的数据采集系统包括：
8.根据权利要求6或7所述的基于多模态数据融合的换热站故障诊断系统，其特征在于，所述的故障诊断模块包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，所述步骤（1）中数据采集具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，所述步骤（2）中特征提取步骤包括：
4.根据权利要求1和3所述的基于多模态数据融合的换热站故障诊断方法，其特征在于，所述步骤（3）中数据融合步骤包括：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋陈铭，刘定杰，卢瑞瑞，
申请(专利权)人：浙江英集动力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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