[发明专利]一种网络数据化诊断检测分析系统

权利要求书

1.一种网络数据化诊断检测分析系统，其特征在于，包括：

电能计量模块（200），用于对设备所用电能进行统计监测；

异常检测模块（300），用于对设备运行状况进行监测；

诊断信息数据库（600），用于收集及储存异常训练数据信息及监测的异常数据信息；

智能云算法（700），用于对诊断信息数据库（600）中收集的数据信息进行分析及运算处理；

所述诊断信息数据库（600）包括异常数据分析模型（100）与专业规则模型（500），所述智能云算法（700）根据历史诊断信息数据化训练样本进行诊断训练，并能够写入诊断设备的故障特征及设备相关信息进而生成与该设备对应的报告模板；

通过所述电能计量模块（200）与异常检测模块（300）收集设备的异常数据信息，并导入诊断信息数据库（600），由系统自动构建故障特征模型（400），通过与诊断信息数据库（600）中的异常数据分析模型（100）与专业规则模型（500）灵活比对，在报告模板上自动生成故障诊断报告，当无法找到现有诊断信息数据库（600）中报告模板时，发出警示信息，可对诊断信息数据库（600）中的异常数据分析模型（100）与专业规则模型（500）进行修改并更新。

2.根据权利要求1所述的一种网络数据化诊断检测分析系统，其特征在于，所述专业规则模型（500）包括：

信息输入模块（501），用于输入历史诊断信息数据及输入报告模板修改信息；

信息输出模块（502），用于将系统在诊断信息数据库（600）下判定的诊断结果向外界输出；

修改模块（503），用于对诊断信息数据库（600）中的报告模板进行在线修改；

警示模块（504），用于将无法匹配到现有诊断信息数据库（600）中报告模板的故障特征模型（400）标记，并提醒维护人员进行修正；

故障诊断报告模块（505），用于根据在诊断信息数据库（600）中获取的故障诊断报告模板，并将诊断设备的故障特征及设备相关信息写入报告模板。

3.根据权利要求2所述的一种网络数据化诊断检测分析系统，其特征在于，所述异常数据分析模型（100）包括：

查询模块（101），用于根据构建的故障特征模型（400）查询异常数据分析模型（100）与专业规则模型（500）中对应的报告模板；

比对模块（102），用于将故障特征模型（400）与特征信息相近的报告模板相比对；

删除模块（103），用于删除原有诊断信息数据库（600）中不适用于实际应用的异常特征模型；

更新模块（104），用于对修改后的诊断信息数据库（600）中异常数据分析模型（100）与专业规则模型（500）进行自动更新；

故障生成模块（105），用于在将诊断设备的故障特征及设备相关信息写入报告模板后生成设备故障诊断报告。

4.根据权利要求2所述的一种网络数据化诊断检测分析系统，其特征在于，所述报告模板的生成步骤包括：

步骤一：将历史诊断信息数据化并存储在系统中；

步骤二：系统利用智能云算法（700）构建训练样本，进而进行智能结构化训练；

步骤三：根据结构化训练结果输入设备的故障特征及设备相关信息；

步骤四：通过系统自动识别后生成与该设备相对应的报告模板。

5.根据权利要求3所述的一种网络数据化诊断检测分析系统，其特征在于，所述设备故障诊断报告的生成步骤包括：

步骤一：通过电能计量模块（200）与异常检测模块（300）监测与收集设备运行状态下的异常数据信息，并将数据信息导入诊断信息数据库（600），由系统自动构建故障特征模型（400）；

步骤二：通过查询模块（101）查知诊断信息数据库（600）中对应的异常特征模型；

步骤三：通过比对模块（102）与诊断信息数据库（600）中查得的异常特征模型进行比对；

步骤四：通过分析比对后找到与异常特征模型相对应的故障诊断报告模板；

步骤五：通过故障诊断报告模块（505）将故障信息内容及设备信息写入报告模板中；

步骤六：通过故障生成模块（105）生成设备故障诊断报告。

6.根据权利要求3所述的一种网络数据化诊断检测分析系统，其特征在于，所述诊断信息数据库（600）的更新包括：

步骤一：通过电能计量模块（200）与异常检测模块（300）监测与收集设备运行状态下的异常数据信息，并将数据信息导入诊断信息数据库（600），由系统自动构建故障特征模型（400）；

步骤二：通过查询模块（101）查知诊断信息数据库（600）中对应的异常特征模型；

步骤三：通过比对模块（102）与诊断信息数据库（600）中查得的异常特征模型进行比对；

步骤四：通过分析比对后无法找到与异常特征模型相对应的故障诊断报告模板；

步骤五：通过警示模块（504）将无法匹配到现有诊断信息数据库（600）中报告模板的故障特征模型（400）进行标记，并由信息输出模块（502）提醒维护人员进行修正；

步骤六：根据标记的故障特征模型（400），由信息输入模块（501）输入报告模板的修改信息，通过修改模块（503）对诊断信息数据库（600）中异常特征模型进行修改；

步骤七：通过更新模块（104）对修改后的诊断信息数据库（600）中异常数据分析模型（100）与专业规则模型（500）进行自动更新；

步骤八：通过删除模块（103）删除原有诊断信息数据库（600）中不适用于实际应用的异常特征模型。