[发明专利]基于数据融合的工业设备智能故障诊断系统和方法

说明书

本发明公开了一种基于数据融合的工业设备智能故障诊断系统和方法，其中故障诊断系统中，工厂客户端用于获取并显示设备台账数据库存储的工业设备的设备台账信息，工厂客户端用于获取巡点检任务标准数据库存储的巡点检任务信息；工业巡点检设备和在线监测设备均用于对工业设备的不同类型的运行参数进行采集，采集到的运行参数发送到设备历史数据库中，模糊诊断逻辑数据库用于根据基于隶属度函数的模糊诊断规则结合模糊关系矩阵进行模式识别，得出故障原因的可信度。通过本发明的技术方案，及时给出工业设备的各部件的故障严重等级，进而对机组的健康状态进行评估，从而给予工业设备运行和检修建议。

技术领域

本发明涉及故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于数据融合的工业设备智能故障诊断系统和一种基于数据融合的工业设备智能故障诊断方法。

背景技术

燃气轮发电机具有结构紧凑、运行平稳、安全可靠、快速启动带负荷的优点，是一种新型的动力设备，在现代工业生产中发挥的重要的作用。燃气轮机作为燃气轮发电机组的动力设备，在运行过程中受恶劣工作环境、调峰需要、运行磨损等众多因素的影响易存在故障隐患。完善燃气轮机故障诊断体系结构，及时进行燃气轮机的故障诊断，有利于排除隐患、降低事故发生率、提高安全性，为机组安全运行、提高经济效益提供理论依据。因此，燃气轮机故障诊断方法的研究，对可靠运行、安全保障、延长使用寿命、科学管理与维护等方面的工作具有很强的实际意义。

数据融合是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理，从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。数据融合中心对来自多个传感器的信息进行融合，也可以将来自多个传感器的信息和人机界面的观测事实进行信息融合(这种融合通常是决策级融合)，提取征兆信息，在推理机作用下，将征兆与知识库中的知识匹配，做出故障诊断决策，提供给用户。在基于信息融合的故障诊断系统中可以加入自学习模块，故障决策经自学习模块反馈给知识库，并对相应的置信度因子进行修改，更新知识库。同时，自学习模块能根据知识库中的知识和用户对系统提问的动态应答进行推理，以获得新知识，总结新经验，不断扩充知识库，实现专家系统的自学习功能。

发明内容

针对上述问题中的至少之一，本发明提供了一种基于数据融合的工业设备智能故障诊断系统和方法，基于燃气机组的运行规程，并结合在线监测数据、生产实时SIS数据、点检数据和精密诊断离线数据进行数据融合，利用故障特征的判断阈值和基于隶属度函数的模糊诊断规则，及时给出工业设备的各部件的故障严重等级，进而对机组的健康状态进行评估，从而给予工业设备运行和检修建议。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于数据融合的工业设备智能故障诊断系统，包括：工业巡点检设备、在线监测设备、精密诊断模型数据库、设备历史数据库、工厂客户端、数据融合模型和模糊诊断逻辑数据库；所述工厂客户端用于获取并显示设备台账数据库存储的所述工业设备的设备台账信息，所述工厂客户端用于获取巡点检任务标准数据库存储的巡点检任务信息，并将所述巡点检任务信息发送至巡检人员以利用所述工业巡点检设备对所述工业设备进行巡点检；所述工业巡点检设备和所述在线监测设备均用于对工业设备的不同类型的运行参数进行采集，所述工业巡点检设备用于现场采集所述工业设备的运行参数，所述在线监测设备用于在线或离线获取所述工业设备的运行参数，所述工业巡点检设备和所述在线监测设备采集到的运行参数发送到所述设备历史数据库中，所述精密诊断模型数据库用于采集并存储所述工业设备的精密诊断数据；所述数据融合模型获取所述设备历史数据库中存储的所述工业设备的运行参数，对所述工业设备的运行参数进行数据融合，以提取典型故障模式对应特征的故障判断数据；所述模糊诊断逻辑数据库用于根据所述故障判断数据建立故障原因与故障征兆关系的模糊关系矩阵，并根据基于隶属度函数的模糊诊断规则结合所述模糊关系矩阵进行模式识别，得出故障原因的可信度，并根据所述可信度输出所述工业设备的故障诊断结果。