一種基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)和方法技術方案

本發(fā)明專利技術屬于計算機應用技術領域，尤其涉及一種基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)和方法，接受電氣控制數(shù)據(jù)并進行深度學習訓練；接受深度學習訓練后的電氣控制數(shù)據(jù)；建立動態(tài)時間窗，進行動態(tài)交差訓練；循環(huán)校驗；數(shù)據(jù)存儲，擴大訓練樣本；自動控制并實時監(jiān)測電氣自動化設備的相關運行中的障數(shù)據(jù)與故障類型數(shù)據(jù)。本發(fā)明專利技術通過智能化管理系統(tǒng)，排除了人為因素的干擾，受影響因素較少，能夠智能化的對參數(shù)進行及時的調(diào)整，同時有效減少了工作人員的工作量,降低了工作難度,從而能夠有效提高工作效率；同時，系統(tǒng)可自動監(jiān)視設備運行，能夠及時發(fā)現(xiàn)安全隱患與設備故障，并自動化進行故障調(diào)整，有效減少了人工故障修復的時間。

【技術實現(xiàn)步驟摘要】
一種基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)和方法
本專利技術屬于計算機應用
，尤其涉及一種基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)和方法。
技術介紹
電氣工程自動化技術是我國工業(yè)發(fā)展的主要動力，我國科技的發(fā)展和前進都離不開電氣技術的發(fā)展。由此可知，電氣工程及其自動化技術的設計和應用具有較強的實用性以及科學性。人工智能技術主要進展的是模擬人腦的工作方式，這種自動化技術應用到機器中，可以讓機器代替人進行工作，幫助人們從復雜的工作中脫離。人工智能化技術主要在電氣設備的試驗分析、系統(tǒng)運行、信息處理、自動控制等方面運用，人工自動化技術在電氣工程自動化的運用中起到了很大的作用，對于電氣工程自動化技術的研究具有深遠的意義。現(xiàn)有技術存在的問題是：(1)現(xiàn)有管理系統(tǒng)智能化水平低，無法適應電氣自動化設備復雜的運行環(huán)境，也無法及時發(fā)現(xiàn)其安全隱患或設備異常。(2)現(xiàn)有電氣自動化設備的管理還是依賴于人的管理，人工調(diào)整、校準電氣控制數(shù)據(jù)準確度低，效率低；成本高；且誤差不可修正。
技術實現(xiàn)思路
本專利技術的目的在于提供一種基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)和方法。本專利技術是這樣實現(xiàn)的，一種基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)，所述基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)包括：參數(shù)設置模塊，與主控模塊連接，用于設置電氣自動化設備的相關參數(shù)，包括電氣控制數(shù)據(jù)庫中的電氣元件對應的電壓、電流屬性，通電時間數(shù)據(jù)參數(shù)；數(shù)據(jù)采集模塊，與主控模塊連接，用于自動采集電氣自動化設備的相關運行數(shù)據(jù)，并將采集到的相關運行數(shù)據(jù)傳送至故障分析模塊以及顯示模塊；故障分析模塊：與主控模塊連接，用于基于專家系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡模型對相關數(shù)據(jù)進行智能化分析，判定設備運行是否正常以及設備故障類型；數(shù)據(jù)查詢模塊：與主控模塊連接，用于針對性調(diào)用數(shù)據(jù)庫中存儲的各項數(shù)據(jù)；主控模塊：用于控制各個模塊正常工作以及控制設備正常運轉(zhuǎn)；調(diào)整模塊：與主控模塊連接，用于設備參數(shù)的修改、調(diào)整；故障報警模塊：與主控模塊連接，包含故障信息接收單元和報警信息傳遞單元，用于根據(jù)故障分析模塊傳遞的故障信息進行故障報警，并將相關信息傳遞至顯示模塊和中斷模塊；中斷模塊：與主控模塊連接，用于進行設備中斷。包含信息接收單元，用于接收中斷指令；包含中斷執(zhí)行單元，用于執(zhí)行中斷指令。進一步，所述數(shù)據(jù)采集模塊還包括：行業(yè)特征分析單元，用于找準自動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)電子部件進行合理組合；硬件系統(tǒng)單元，硬件系統(tǒng)要采用一臺檢測設備，對應一臺數(shù)據(jù)采集主機的方式，在數(shù)據(jù)采集的同時實現(xiàn)設備掃描；軟件系統(tǒng)單元，數(shù)據(jù)庫采用檢測設備的控制主機提供串行通訊協(xié)議，通過相應的電子軟件控件對應文件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集主機和檢測設備控制主機之間的數(shù)據(jù)通訊，得到所需要的有用的數(shù)據(jù)信息；控制與檢測單元，在完成以上相關事務后，監(jiān)測數(shù)據(jù)將被自動填入遠端的數(shù)據(jù)庫中，將數(shù)據(jù)傳送至故障分析模塊以及顯示模塊。進一步，所述故障分析模塊還包括信息接收單元、信息傳輸單元、專家系統(tǒng)單元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡單元，用于接收自數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行智能化分析，以判定系統(tǒng)運行是否正常以及設備故障類型，并將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)庫：與主控模塊連接，用于分類儲存來自數(shù)據(jù)采集模塊的正常運行數(shù)據(jù)、故障分析模塊的故障數(shù)據(jù)以及故障解決方案；顯示模塊：與主控模塊連接，用于利用顯示器顯示數(shù)據(jù)庫中儲存的運行數(shù)據(jù)以及設備中的故障數(shù)據(jù)、故障類型、該故障對應的解決方案以及調(diào)整模塊針對故障數(shù)據(jù)進行的調(diào)整。本專利技術的另一目的在于提供一種運行所述基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)的基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測方法，所述基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測方法運行步驟包括：步驟一，接受電氣控制數(shù)據(jù)并進行深度學習訓練；所述電氣控制數(shù)據(jù)為存儲在電氣控制數(shù)據(jù)庫中的電氣元件對應的電壓、電流屬性，通電時間數(shù)據(jù)；步驟二，接受深度學習訓練后的電氣控制數(shù)據(jù)；步驟三，建立動態(tài)時間窗，進行動態(tài)交差訓練；步驟四，循環(huán)校驗；對動態(tài)交差訓練后的電氣控制數(shù)據(jù)進行準確度校驗，校驗合格進行步驟五，否則返回步驟三；步驟五，數(shù)據(jù)存儲，擴大訓練樣本；步驟六，自動控制并實時監(jiān)測電氣自動化設備的相關運行中的故障數(shù)據(jù)與故障類型數(shù)據(jù)。進一步，步驟三建立動態(tài)時間窗進行動態(tài)交差訓練中，首先由主控模塊完成初始化配置，選擇一種作為當前系統(tǒng)動態(tài)交差訓練策略；配置動態(tài)交叉訓練模式下的權限表；當檢測到系統(tǒng)中主體對客體的訪問請求時，調(diào)用故障分析模塊，利用常規(guī)動態(tài)交差訓練策略對該請求進行判斷并給出訪問決策：滿足常規(guī)策略的訪問請求主體被授權并允許對客體進行該次訪問，一次動態(tài)交差訓練完成；不滿足常規(guī)策略時，主體所申請的訪問請求被拒絕；對被常規(guī)策略拒絕的訪問請求，調(diào)用故障分析模塊，檢測當前系統(tǒng)內(nèi)系統(tǒng)標識位User_Btg和主體標識位Sub_Btg，根據(jù)表達式Sys_Btg＝User_Btg&&Sub_Btg進行判斷系統(tǒng)此時是否處于故障狀態(tài)下；Sys_Btg＝0，則不為故障狀態(tài)，拒絕該次訪問請求并返回拒絕決策；若Sys_Btg＝1，則當前處于故障狀態(tài)下；再調(diào)用動態(tài)交叉訓練權限表對提出該次訪問請求的主體進行索引，當檢測到該主體確實在動態(tài)交叉訓練狀態(tài)下有對該客體的該種訪問權限時，對該主體授予動態(tài)交叉訓練模式下特殊權限，否則拒絕該次訪問請求；使用故障分析模塊下的訪問策略對此次訪問請求再次進行判斷并給出訪問決策，一次動態(tài)交差訓練完成；在系統(tǒng)執(zhí)行的過程中，同時調(diào)用故障分析模塊，將動態(tài)交叉訓練模式下所有的系統(tǒng)授權及其相關信息，完成對故障情況下訪問。進一步，步驟六自動控制并實時監(jiān)測電氣自動化設備的相關運行中的故障數(shù)據(jù)與故障類型數(shù)據(jù)的方法包括：用戶通過參數(shù)設置模塊設置電氣自動化設備的相關運行參數(shù)，電氣設備自動運行；數(shù)據(jù)采集模塊自動采集電氣自動化設備的相關運行數(shù)據(jù)，并將采集到的相關運行數(shù)據(jù)傳送至故障分析模塊以及顯示模塊；故障分析模塊基于專家系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡模型對相關數(shù)據(jù)進行智能化分析，判定設備運行是否正常同時基于智能化分析結(jié)果對運行數(shù)據(jù)進行分類存儲，所述數(shù)據(jù)分類存儲包括，依據(jù)智能化分析結(jié)果將數(shù)據(jù)分為正常數(shù)據(jù)以及故障數(shù)據(jù)分別輸入神經(jīng)網(wǎng)絡模型中作為訓練樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行不斷訓練；將分類后的正常數(shù)據(jù)以及故障數(shù)據(jù)傳送至數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)存儲；當設備運行不正常，則確定設備故障類型；同時將故障數(shù)據(jù)與故障類型傳送至主控模塊與顯示模塊；主控模塊依據(jù)接收到的故障數(shù)據(jù)及故障類型調(diào)用數(shù)據(jù)庫中存儲該故障類型的對應解決方案，并依據(jù)故障解決方案調(diào)用調(diào)整模塊進行運行參數(shù)的修改、調(diào)整及其他操作；同時主控模塊控制數(shù)據(jù)采集模塊再次采集設備運行數(shù)據(jù)，調(diào)用故障分析模塊進行設備運行狀態(tài)判定，若設備運行正常則不進行任何操作；若設備運行不正常，則再次采集設備運行數(shù)據(jù)，調(diào)用故障分析模塊進行設備運行狀態(tài)判定，若設備運行依然不正常，則主控模塊控制故障報警模塊發(fā)出故障報警，利用顯示模塊顯示故障數(shù)據(jù)以及調(diào)整模塊針對故障數(shù)據(jù)進行的本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術保護點】
1.一種基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)包括：/n參數(shù)設置模塊，與主控模塊連接，用于設置電氣自動化設備的相關參數(shù)，包括電氣控制數(shù)據(jù)庫中的電氣元件對應的電壓、電流屬性，通電時間數(shù)據(jù)參數(shù)；/n數(shù)據(jù)采集模塊，與主控模塊連接，用于自動采集電氣自動化設備的相關運行數(shù)據(jù)，并將采集到的相關運行數(shù)據(jù)傳送至故障分析模塊以及顯示模塊；/n故障分析模塊：與主控模塊連接，用于基于專家系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡模型對相關數(shù)據(jù)進行智能化分析，判定設備運行是否正常以及設備故障類型；/n數(shù)據(jù)查詢模塊：與主控模塊連接，用于針對性調(diào)用數(shù)據(jù)庫中存儲的各項數(shù)據(jù)；/n主控模塊：用于控制各個模塊正常工作以及控制設備正常運轉(zhuǎn)；/n調(diào)整模塊：與主控模塊連接，用于設備參數(shù)的修改、調(diào)整；/n故障報警模塊：與主控模塊連接，包含故障信息接收單元和報警信息傳遞單元，用于根據(jù)故障分析模塊傳遞的故障信息進行故障報警，并將相關信息傳遞至顯示模塊和中斷模塊；/n中斷模塊：與主控模塊連接，用于進行設備中斷，包含信息接收單元，用于接收中斷指令；包含中斷執(zhí)行單元，用于執(zhí)行中斷指令。/n

【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)包括：
參數(shù)設置模塊，與主控模塊連接，用于設置電氣自動化設備的相關參數(shù)，包括電氣控制數(shù)據(jù)庫中的電氣元件對應的電壓、電流屬性，通電時間數(shù)據(jù)參數(shù)；
數(shù)據(jù)采集模塊，與主控模塊連接，用于自動采集電氣自動化設備的相關運行數(shù)據(jù)，并將采集到的相關運行數(shù)據(jù)傳送至故障分析模塊以及顯示模塊；
故障分析模塊：與主控模塊連接，用于基于專家系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡模型對相關數(shù)據(jù)進行智能化分析，判定設備運行是否正常以及設備故障類型；
數(shù)據(jù)查詢模塊：與主控模塊連接，用于針對性調(diào)用數(shù)據(jù)庫中存儲的各項數(shù)據(jù)；
主控模塊：用于控制各個模塊正常工作以及控制設備正常運轉(zhuǎn)；
調(diào)整模塊：與主控模塊連接，用于設備參數(shù)的修改、調(diào)整；
故障報警模塊：與主控模塊連接，包含故障信息接收單元和報警信息傳遞單元，用于根據(jù)故障分析模塊傳遞的故障信息進行故障報警，并將相關信息傳遞至顯示模塊和中斷模塊；
中斷模塊：與主控模塊連接，用于進行設備中斷，包含信息接收單元，用于接收中斷指令；包含中斷執(zhí)行單元，用于執(zhí)行中斷指令。


2.如權利要求1所述的基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊還包括：
行業(yè)特征分析單元，用于找準自動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)電子部件進行合理組合；
硬件系統(tǒng)單元，硬件系統(tǒng)要采用一臺檢測設備，對應一臺數(shù)據(jù)采集主機的方式，在數(shù)據(jù)采集的同時實現(xiàn)設備掃描；
軟件系統(tǒng)單元，數(shù)據(jù)庫采用檢測設備的控制主機提供串行通訊協(xié)議，通過相應的電子軟件控件對應文件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集主機和檢測設備控制主機之間的數(shù)據(jù)通訊，得到所需要的有用的數(shù)據(jù)信息；
控制與檢測單元，在完成以上相關事務后，監(jiān)測數(shù)據(jù)將被自動填入遠端的數(shù)據(jù)庫中，將數(shù)據(jù)傳送至故障分析模塊以及顯示模塊。


3.如權利要求1所述的基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述故障分析模塊還包括信息接收單元、信息傳輸單元、專家系統(tǒng)單元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡單元，用于接收自數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行智能化分析，以判定系統(tǒng)運行是否正常以及設備故障類型，并將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)庫；
數(shù)據(jù)庫：與主控模塊連接，用于分類儲存來自數(shù)據(jù)采集模塊的正常運行數(shù)據(jù)、故障分析模塊的故障數(shù)據(jù)以及故障解決方案；
顯示模塊：與主控模塊連接，用于利用顯示器顯示數(shù)據(jù)庫中儲存的運行數(shù)據(jù)以及設備中的故障數(shù)據(jù)、故障類型、該故障對應的解決方案以及調(diào)整模塊針對故障數(shù)據(jù)進行的調(diào)整。


4.一種運行權利要求1所述基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測系統(tǒng)的基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測方法，其特征在于，所述基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測方法運行步驟包括：
步驟一，接受電氣控制數(shù)據(jù)并進行深度學習訓練；所述電氣控制數(shù)據(jù)為存儲在電氣控制數(shù)據(jù)庫中的電氣元件對應的電壓、電流屬性，通電時間數(shù)據(jù)；
步驟二，接受深度學習訓練后的電氣控制數(shù)據(jù)；
步驟三，建立動態(tài)時間窗，進行動態(tài)交差訓練；
步驟四，循環(huán)校驗；對動態(tài)交差訓練后的電氣控制數(shù)據(jù)進行準確度校驗，校驗合格進行步驟五，否則返回步驟三；
步驟五，數(shù)據(jù)存儲，擴大訓練樣本；
步驟六，自動控制并實時監(jiān)測電氣自動化設備的相關運行中的故障數(shù)據(jù)與故障類型數(shù)據(jù)。


5.如權利要求4所述的基于人工智能的電氣自動化設備監(jiān)測方法，其特征在于，步驟三建立動態(tài)時間窗進行動態(tài)交差訓練中，首先由主控模塊完成初始化配置，選擇一種作為當前系統(tǒng)動態(tài)交差訓練策略；配置動態(tài)交叉訓練模式下的權限表；當檢測到系統(tǒng)中主體對客體的訪問請求時，調(diào)用故障分析模塊，利用常規(guī)動態(tài)交差訓練策略對該請求進行判斷并給出訪問決策：滿足常規(guī)策略的訪問請求主體被授權并允許對客體進行該次訪問，一次動態(tài)交差訓練完成；不滿足常規(guī)策略時，主體所申請的訪問請求被拒絕；對被常規(guī)策略拒絕的訪問請求，調(diào)用故障分析模塊，檢測當前系統(tǒng)內(nèi)系統(tǒng)標識位User_Btg和主體標識位Sub_Btg，根據(jù)表達式Sys_Btg＝User_Btg&&Sub_Btg進行判斷系統(tǒng)此時是否處于故障狀態(tài)下；Sys_Btg＝0，則不為故障狀態(tài)，拒絕該次訪問請求并返回拒絕決策；若Sys_Btg＝1，則當前處于故障狀態(tài)下；再調(diào)用動態(tài)交叉訓練權限表對提出該次訪問請求的主體進行索引，當檢測到該主體確實在動態(tài)交叉訓練狀態(tài)下有對該客體的該種訪問權限時，對該主體授予動態(tài)交叉訓練模式下特殊權限，否則拒絕該次訪問請求；...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：朱彤，
申請(專利權)人：朱彤，
類型：發(fā)明
國別省市：北京;11