[发明专利]一种基于大数据算法的机泵选型及分析方法

权利要求书

1.一种基于大数据算法的机泵选型及分析方法，其特征在于，包括：

S1、获取机泵数据，整合所述机泵数据并建立数据库；

S2、对所述数据库进行数据统计和分析；

S3、对所述数据库进行挖掘并建立预测模型，并根据所述预测模型进行选型评估；

所述S3步骤，包括：

S31、运用第一大数据算法对所述数据库进行挖掘，建立泵型预测模型；

S32、运用第二大数据算法对所述数据库进行挖掘，建立机泵的效率预测模型；

S33、运用第三大数据算法对所述数据库进行挖掘，建立故障点和频率的预测模型；

S34、根据所述泵型预测模型，效率预测模型，以及故障点和频率的预测模型进行选型评估。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据算法的机泵选型及分析方法，其特征在于，所述S1步骤，包括：

S11、采集并整合所述机泵数据；

S12、将所述机泵数据导入数据库，并进行所述机泵数据的预处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据算法的机泵选型及分析方法，其特征在于，所述S2步骤，包括：

S21、获取预设工况下的一种泵型的概率分布；

S22、对所述泵型进行故障分析，并获取所述泵型的故障点及故障概率分布；

S23、对所述泵型进行效率统计，获得所述泵型的效率区间。

4.根据权利要求2所述的一种基于大数据算法的机泵选型及分析方法，其特征在于，所述S11步骤，还包括获取机泵附属系统数据，并对所述机泵附属系统数据整合。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于大数据算法的机泵选型及分析方法，其特征在于，所述S3步骤之后，还包括：

将所述选型评估的结果数据储存至所述数据库，所述结果数据包括最终选型、预设工况、数据统计和分析的结果和三种预测模型的权重。

6.一种基于大数据算法的机泵选型及分析平台，其特征在于，包括：机泵数据管理模块，用于获取机泵数据，整合所述机泵数据并建立数据库；

机泵数据统计模块，用于对所述数据库进行数据统计和分析；

机泵选型预测模块，用于对所述数据库进行挖掘并建立预测模型，并根据所述预测模型进行选型评估；

所述机泵选型预测模块，包括：

泵型预测单元，用于运用第一大数据算法对所述数据库进行挖掘，建立泵型预测模型；

效率预测单元，用于运用第二大数据算法对所述数据库进行挖掘，建立机泵的效率预测模型；

故障预测单元，用于运用第三大数据算法对所述数据库进行挖掘，建立故障点和频率的预测模型；

结果整合单元，用于根据所述泵型预测模型，效率预测模型，以及故障点和频率的预测模型进行选型评估。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据算法的机泵选型及分析平台，其特征在于，所述机泵数据管理模块，包括：

数据采集单元，用于采集并整合所述机泵数据；

预处理单元，用于将所述机泵数据导入数据库，并进行所述机泵数据的预处理。

8.根据权利要求6所述的一种基于大数据算法的机泵选型及分析平台，其特征在于，所述机泵数据统计模块，包括：

选型分析单元，用于获取预设工况下的一种泵型的概率分布；

故障分析单元，用于对所述泵型进行故障分析，并获取所述泵型的故障点及故障概率分布；

效率分析单元，用于对所述泵型进行效率统计，获得所述泵型的效率区间。