【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备运行评估，具体为一种基于多源数据融合的设备运行评估方法。
技术介绍
1、随着工业技术的不断发展，各种设备在生产和生活中的应用越来越广泛，设备的正常运行对于保障生产效率、提高产品质量以及确保人员安全至关重要，然而传统的设备运行评估方法往往依赖于单一数据源，如设备传感器数据或操作日志，难以全面准确地反映设备的实际运行状态；一方面，仅依靠传感器数据可能无法捕捉到设备运行中的一些复杂情况例如，传感器可能无法检测到由于操作不当或环境因素引起的潜在故障而且，单一传感器的数据可能存在误差或噪声，影响评估的准确性；另一方面，操作日志虽然可以记录设备的操作情况，但对于设备的内部运行状态和潜在故障的揭示有限同时，不同类型的设备可能需要不同的评估方法，而传统方法缺乏通用性和灵活性；此外，随着设备的智能化和复杂化，设备运行过程中产生的数据量越来越大，数据类型也越来越多样化如何有效地整合这些多源数据，提取有价值的信息，以实现对设备运行状态的准确评估，成为当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，包括以下步骤：
2、s1，数据采集：采集设备实时运行状态下的多源数据，其中，多源数据包括设备的传感器数据、操作日志、环境数据及维护历史；
3、s2，数据融合：对s1步骤中采集到的多源数据进行融合处理，且融合处理采用深度学习模型整合多源数据，生成设备运行状态的融合数据集；
5、s4，生成评估结果和报警：根据s3中的评估模型输出设备运行状态的评估状况，当设备运行状态低于预设阈值或预测到潜在故障时，自动生成报警信号和维护建议，以辅助进行设备维护和故障预防。
6、优选的，所述数据采集步骤s1进一步包括：
7、传感器数据采集：将传感器安装在设备部件上，用于收集设备部件的运行参数，传感器包括温度传感器、压力传感器和振动传感器；
8、操作数据采集：记录设备操作者的操作数据，操作数据包括操作时间、操作性质和操作结果；
9、环境数据采集：记录设备运行环境的环境数据，环境数据包括环境温度、湿度、电磁干扰、振动和灰尘污染物；
10、维护数据采集：记录设备的维护历史，维护历史包括维护时间、维护类型及维护效果。
11、优选的，所述数据融合步骤s2进一步包括：
12、数据预处理：对收集的多源数据进行去噪、标准化和缺失值处理，确保数据质量符合后续处理需求；其中，多源数据由来自不同数据源的信息构成，并且多源数据的数据类型包括设备的温度、压力、振动、功率使用率以及环境的温湿度；
13、数据融合：应用卷积神经网络结合来自不同数据源的信息，产生融合数据集，用于反映设备整体状态。
14、优选的，所述数据分析评估模型构建步骤s3进一步包括：
15、特征提取：应用大数据分析技术，包括机器学习算法和数据挖掘，对融合后的融合数据集进行特征提取，提取关键特征；
16、模型训练：使用提取的关键特征训练并构建出设备运行状态的评估模型，得到的评估模型用于实时评估预测设备的运行状况，评估模型输出评估状况，生成的评估状况用于反映设备的当前运行状态和潜在故障，评估状况包括设备的健康状态、性能指标和故障预测；
17、模型优化：根据实际设备运行数据和维护反馈，调整和优化评估模型，提高模型的准确性和适应性。
18、优选的，所述生成评估结果和报警步骤s4进一步包括：
19、状态判定：通过评估模型输出设备运行状态的评估状况，判断设备的运行状态，运行状态包括正常、警告或故障状态；
20、报警生成：当设备运行状态低于预设阈值或预测到潜在故障时，生成相应的报警信号和故障诊断信息，并通知维护人员进行处理；
21、维护建议：基于设备的当前运行状态下生成的故障诊断信息和历史维护数据，生成维护建议，帮助维护人员有效地进行设备维护和修复。
22、优选的，所述报警信号的生成过程如下：
23、根据设备的使用说明书、行业标准以及实际运行经验，明确设备的正常运行参数范围和关键性能指标的预设阈值；根据设备的历史运行数据和实时监测数据，调整预设阈值；对融合数据集进行
24、通过统计分析和机器学习算法共同对融合数据集进行监测和异常检测，得到设备运行状态参数，将设备运行状态参数与预设阈值进行比较；当发现设备运行状态参数超出预设阈值范围，或者出现异常趋势和模式时，则触发报警生成机制；其中，根据设备运行状态的异常程度，确定报警信号的级别；将报警信号的级别分为紧急报警、重要报警和一般报警，以便维护人员能够根据报警级别采取相应的处理措施；根据报警级别，生成相应的报警信号；报警信号包括声音、灯光、短信、电子邮件，以便及时通知维护人员；生成报警信号时，报警信号还包含设备的标识信息、报警级别、异常参数，便于维护人员能够快速定位问题设备和了解问题的严重程度。
25、优选的，所述故障诊断信息生成过程如下：
26、当设备运行状态出现异常趋势时，采用信号处理技术和特征提取算法，对采集到的设备运行状态数据进行进一步分析，提取故障特征；故障特征包括异常参数的具体数值、变化趋势、出现的时间；对数据进行分析和处理，提取出能够反映故障本质的特征信息；
27、根据提取的故障特征，采用故障诊断算法，对故障进行分类和定位，确定故障的原因和影响范围，得到故障诊断结果和故障分析结果；根据故障诊断结果和故障分析结果生成故障诊断信息；故障诊断信息包括故障设备的标识信息、故障类型、故障原因、影响范围、建议的处理措施；并将故障诊断信息通过报告的形式发送给维护人员，以便他们能够快速了解故障情况并采取相应的处理措施。
28、优选的，所述数据融合处理过程进一步包括：
29、高级数据匹配：采用时间同步和空间对齐共同对来自不同源的数据执行匹配算法，确保数据的一致性和完整性；
30、多维度融合：利用多源数据融合技术，包括多模态深度学习和多视图集成学习，将多源数据进行多维度融合，以提高评估模型的精确度和鲁棒性；
31、动态权重调整：根据不同数据源的可靠性和相关性，在融合过程中对多源数据的权重进行调整，以优化数据融合的效果。
32、优选的，所述将多源数据进行多维度融合的过程如下：
33、首先基于卷积神经网络的架构处理图像数据，基于长短时记忆网络处理文本数据，以及针对传感器数据构建全连接网络，并将卷积神经网络和长短时记忆网络以及全连接网络相组合，形成一个多模态深度学习模型，完成对多模态深度学习模型的构建；其中，多源数据包括图像数据、传感器数据和文本数据；
34、通过卷积神经网络提取图像特征，得到高维的图像特征向量，通过长短时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述数据采集步骤S1进一步包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述数据融合步骤S2进一步包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述数据分析评估模型构建步骤S3进一步包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述生成评估结果和报警步骤S4进一步包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述报警信号的生成过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述故障诊断信息生成过程如下：
8.根据权利要求7所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述数据融合处理过程进一步包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于多源数据
10.根据权利要求9所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述数据分析评估模型构建过程进一步包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述数据采集步骤s1进一步包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述数据融合步骤s2进一步包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述数据分析评估模型构建步骤s3进一步包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合的设备运行评估方法，其特征在于：所述生成评估结果和报警步骤s4进一步包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑家豪，
申请(专利权)人：厦门多多云技术创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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