[发明专利]自我诊断方法和无负压叠压供水设备

权利要求书

1.一种用于为无负压叠压供水设备提供自我诊断功能的自我诊断方法，其特征在于，用于为无负压叠压供水设备提供自我诊断功能，所述方法包括：

获取所述无负压叠压供水设备的多个运行参数的测量数据，多个所述运行参数包括底座振动参数、管路压力参数、螺栓松动参数、软接头使用参数、密封垫使用参数、水泵温度参数、水泵振动参数、水泵转速参数、电机温度参数、电机电流参数和电机电压参数中的至少两个；

分别检测每个所述运行参数的测量数据是否处于自身对应的预设范围；

当检测到至少一个所述运行参数的测量数据不处于自身对应的预设范围时，将多个所述运行参数的测量数据作为故障检测模型的第一输入，通过所述故障检测模型输出所述第一输入对应的预测故障类型和预测相似度；其中，所述故障检测模型用于将所述第一输入分别与故障数据库中的每个故障数据进行比对，得到所述第一输入与每个故障数据的相似度，将所述第一输入对应的多个相似度中最高的相似度作为所述第一输入对应的预测相似度，将与所述第一输入相似度最高的故障数据的故障类型作为所述第一输入对应的预测故障类型，并且输出所述第一输入对应的预测故障类型和预测相似度；

当所述第一输入对应的预测相似度小于预设相似度阈值时确定无故障发生，当所述第一输入对应的预测相似度不小于所述预设相似度阈值时确定有故障发生。

2.根据权利要求1所述的用于为无负压叠压供水设备提供自我诊断功能的自我诊断方法，其特征在于，每个所述运行参数对应的预设范围的获取过程如下：

针对每个所述运行参数，当所述无负压叠压供水设备处于正常运行状态时，分别记录所述运行参数在多个预设时刻的测量数据；

利用所述运行参数在多个预设时刻的测量数据求取平均值；

获取包含所述平均值的预设范围，所述预设范围的最大值与最小值的差值与所述平均值之比是所述运行参数对应的预设常数。

3.根据权利要求1所述的用于为无负压叠压供水设备提供自我诊断功能的自我诊断方法，其特征在于，所述故障检测模型的训练过程如下：

获取训练集，所述训练集中的每个训练数据包括多个运行参数的样本数据及其对应的标注故障类型和标注相似度，所述样本数据是实际测量得到的或者利用GAN模型的生成网络生成的；

针对每个所述训练数据，将所述训练数据中的多个运行参数的样本数据作为预设的深度学习模型的第二输入，通过所述预设的深度学习模型输出所述第二输入对应的预测故障类型和预测相似度；其中，所述预设的深度学习模型用于将所述第二输入分别与所述故障数据库中的每个故障数据进行比对，得到所述第二输入与每个故障数据的相似度，将所述第二输入对应的多个相似度中最高的相似度作为所述第二输入对应的预测相似度，将与所述第二输入相似度最高的故障数据的故障类型作为所述第二输入对应的预测故障类型，并且输出所述第二输入对应的预测故障类型和预测相似度；

基于所述第二输入对应的预测故障类型和预测相似度以及所述第二输入对应的标注故障类型和标注相似度，更新所述预设的深度学习模型的模型参数；

检测是否满足预设的训练结束条件，如果是，则停止训练，并将训练得到的所述预设的深度学习模型作为所述故障检测模型，如果否，则利用下一个所述训练数据继续训练所述预设的深度学习模型；

其中，预设的训练结束条件是达到预设的训练次数。

4.根据权利要求1所述的用于为无负压叠压供水设备提供自我诊断功能的自我诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述第一输入对应的预测相似度不小于所述预设相似度阈值时，生成第一自诊断报告，所述第一自诊断报告包括所述第一输入对应的预测故障类型；

基于所述第一自诊断报告，获取所述第一输入对应的预测故障类型所对应的第一解决策略和第一通信等级，每个通信等级对应预设的一个或多个用户设备；

生成包含所述第一解决策略的故障报警信息，并发送至所述第一通信等级对应的用户设备。