[发明专利]一种基于PCA数据处理的RBF故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质

说明书

本申请所提供的一种基于PCA数据处理的燃气调压器智能RBF故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质。所述方法包括：获取已知故障类型的燃气调压器原始故障数据；采用主元分析法对所述原始故障数据进行降维处理，生成低维不相关的样本数据；利用径向基神经网络将经主元分析法降维处理后的样本数据进行故障分类；本申请用主成分分析方法对原始的燃气调压器故障样本数据进行预处理，并且将降维处理后的新样本数据作为径向基神经网络的输入，有效的减小了对于经验的依赖，减少人工参与导致不确定性的出现，能够实现调压器主要易损部件的故障预警及智能化故障诊断，对燃气设备的稳定、安全、可靠运行起到重要的作用。

技术领域

本申请涉及燃气调压器故障诊断技术领域，尤其是涉及一种基于PCA数据处理的燃气调压器智能RBF故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质。

背景技术

供燃气系统可谓是城市的生命线工程，对于经济发展以及社会的安全稳定都发挥着功 不可没的作用。伴随着城市的不断发展，城市的燃气供应系统规模也在逐步扩大，在日常 的运行过程中它的稳定性和安全性问题也日益凸现出来。通过查找资料和去现场实际调研 得知，天然气管道输配系统通常都包含门站、储配站、输配管网、调压室及运行管理操作、 控制设备和调度维护中心等。在一般的城镇燃气供应系统中，用户侧的燃气压力常常需要 保持一个较低并且稳定的压力，这就要求燃气管网的中高压天然气需要经过调压器进行降 压稳压才能输配至各个用户，作为燃气输配系统中不可或缺的重要设备——燃气调压器， 其可靠稳定地运行关乎整个天然气供应系统的安全稳定运行，它的重要性不言而喻。

目前燃气调压器所面临的问题是：以往维修技师都是通过压力表纸和自动仪表采集的数据，然后依据经验来判定燃气调压器是否处在正常运行状态，燃气调压器故障的查找，一般都是由维修技师通过压力表纸和自动仪表采集的数据，然后依据经验来判定燃气调压器是否处在正常运行状态，人为主观性大，并且非常耗时，智能化程度也不高；此外，目前针对所有的燃气调压器都采取定时的维修的策略，也就是不管调压器是否运行良好到检修周期都将进行拆卸检修，这就大大地增加了检修任务量和检修成本，也有可能对原本运行良好的调压器造成维护性损害，同时过度的维修也造成了人力物力等资源的大量浪费。

随着科学技术的进步及发展，自动化技术的发展使得现代设备的功能日趋丰富，同时也使得系统复杂化。由于系统的复杂化，其由各种因素引起的设备问题也将不可避免。无论国内外，都有许多由于设备的故障发现不及时而导致的重大事故。而人类对于设备的运维从不定期检修到定期检修再到不定期检的过程，反映了人们在进行设备运维的过程中不但追求安全性，同时也开始对经济性做出要求。计划性检修容易产生较高的过剩支出，而非定期检修又会出现检修不及时等情况。目前国内外关于燃气调压器的研究大多还都是集中在它的静态特性曲线上，燃气调压器的生产厂商的说明都能找到相应的特性曲线。另外一些学者对于燃气调压器的动态特性以及模型仿真也有相应的研究，然而关于燃气调压器的在线故障预警和诊断方面的研究还都基本处于初级萌芽阶段，还没有出现完善并有效的燃气调压器故障智能诊断系统。在这种多方面的要求下，不难预测进行智能化的故障诊断技术研究的必要性。

因此，为更好地解决燃气调压器故障诊断排查问题，提出一种燃气调压器的故障智能诊断方法显得尤为必要。

发明内容

针对现有技术的不足，本申请提供一种基于PCA数据处理的燃气调压器智能RBF故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质，解决了现有技术中燃气调压器故障诊断过程智能化程度低、识别精度低等问题。

为解决上述技术问题，本申请提供一种基于PCA数据处理的燃气调压器智能RBF故障诊断方法，包括：

获取已知故障类型的燃气调压器原始故障数据；

采用主元分析法对所述原始故障数据进行降维处理，生成低维不相关的样本数据；

利用径向基神经网络将经主元分析法降维处理后的样本数据进行故障分类。