本發(fā)明專利技術(shù)公開了水利設(shè)施智能故障檢測方法，涉及水利技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：步驟1：在水利設(shè)施中布設(shè)傳感器設(shè)備，采集水利設(shè)施在運行過程中的參數(shù)；步驟2：利用隨機最大團算法識別有向圖中的最大團；步驟3：計算初始狀態(tài)概率向量，用以表示每個最大團作為起始狀態(tài)的概率；步驟4：利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣對未來的狀態(tài)進行預(yù)測：步驟5：根據(jù)出現(xiàn)了故障的最大團對應(yīng)的所有傳感器設(shè)備在每個水利設(shè)施中的占比百分率，按照概率的大小順序，依次派出人員進行現(xiàn)場檢測。本發(fā)明專利技術(shù)的水利設(shè)施智能故障檢測方法具有全面、實時監(jiān)測、故障預(yù)測準(zhǔn)確、管理決策支持等優(yōu)點，能夠提高水利設(shè)施的安全性、穩(wěn)定性和運行效率，降低了維護成本和風(fēng)險。
1、隨著社會的發(fā)展和經(jīng)濟的進步，水利設(shè)施的建設(shè)和管理變得越來越重要。水利設(shè)施，如水泵、水閘、閥門等，在農(nóng)業(yè)灌溉、城市供水、防洪排澇等方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而，隨著水利設(shè)施的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加，傳統(tǒng)的巡檢和維護方式已經(jīng)無法滿足對設(shè)施狀態(tài)實時監(jiān)測和故障預(yù)測的需求。因此，研究開發(fā)一種智能故障檢測方法對于提高水利設(shè)施的運行效率和安全性具有重要意義。目前，針對水利設(shè)施的故障檢測主要依賴于人工巡檢和定期維護。這種方式存在著以下幾個問題：依賴人工巡檢：傳統(tǒng)的故障檢測主要依賴于人工巡檢，需要專業(yè)人員周期性地對設(shè)施進行檢查和維護。這種方式存在人力成本高、效率低下的問題，而且無法做到對設(shè)施狀態(tài)的實時監(jiān)測。反應(yīng)不及時：由于傳統(tǒng)的巡檢方式是周期性的，因此對于突發(fā)性故障往往無法及時發(fā)現(xiàn)和處理，容易造成設(shè)施損壞和生產(chǎn)事故。數(shù)據(jù)獲取不足：傳統(tǒng)的巡檢方式只能獲取有限的設(shè)施運行數(shù)據(jù)，無法全面了解設(shè)施的運行狀態(tài)和性能特征，導(dǎo)致故障預(yù)測的準(zhǔn)確性不高。效率低下：傳統(tǒng)的巡檢方式需要大量的人力和物力投入，且存在主觀判斷和誤差的可能性，無法實現(xiàn)對設(shè)施的智能化管理和優(yōu)化運行。
1、鑒于此，本專利技術(shù)提供了水利設(shè)施智能故障檢測方法，本專利技術(shù)的水利設(shè)施智能故障檢測方法具有全面、實時監(jiān)測、故障預(yù)測準(zhǔn)確、管理決策支持等優(yōu)點，能夠提高水利設(shè)施的安全性、穩(wěn)定性和運行效率，降低了維護成本和風(fēng)險。
>3、水利設(shè)施智能故障檢測方法，所述方法包括：4、步驟1：在水利設(shè)施中布設(shè)傳感器設(shè)備，采集水利設(shè)施在運行過程中的參數(shù)；將傳感器設(shè)備表示為節(jié)點，若兩個傳感器設(shè)備采集到的參數(shù)具有相關(guān)性，則連接它們，得到一個有向圖；
5、步驟2：利用隨機最大團算法識別有向圖中的最大團；
6、步驟3：計算初始狀態(tài)概率向量，用以表示每個最大團作為起始狀態(tài)的概率；根據(jù)識別到的最大團構(gòu)建馬爾科夫鏈；所述馬爾科夫鏈?zhǔn)敲枋鲇邢驁D中的節(jié)點在時間上的轉(zhuǎn)移概率模型；定義一個狀態(tài)空間用以表示所有最大團的可能狀態(tài)，然后計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；
7、步驟4：利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣對未來的狀態(tài)進行預(yù)測：根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)以及轉(zhuǎn)移概率，計算下一個時間點的狀態(tài)概率分布；根據(jù)狀態(tài)預(yù)測結(jié)果，以及每個最大團對應(yīng)的先驗故障模型，計算每個最大團的故障概率；若故障概率超過設(shè)定的閾值，則判定該最大團出現(xiàn)了故障；
8、步驟5：根據(jù)出現(xiàn)了故障的最大團對應(yīng)的所有傳感器設(shè)備在每個水利設(shè)施中的占比百分率，以得到對應(yīng)的水利設(shè)施的故障發(fā)生概率，按照概率的大小順序，依次派出人員進行現(xiàn)場檢測。
9、進一步的，步驟1中，水利設(shè)施中的傳感器設(shè)備，采集水利設(shè)施在運行過程中的參數(shù)，將參數(shù)表示為一個時間序列集合d＝d1,d2,...,dn，其中di是第i個時間點的參數(shù)向量；每個時間點的參數(shù)向量中的每個元素為在該時間點下水利設(shè)施在運行時的一個參數(shù)；使用如下方法判斷兩個傳感器采集到的參數(shù)是否具備相關(guān)性：獲取兩個傳感器采集到的參數(shù)集合，分別記為x和y；確保參數(shù)集合中的每個參數(shù)按照時間順序排列；對于每個傳感器采集到的參數(shù)，將其按照數(shù)值大小進行排名轉(zhuǎn)換；如果有相同數(shù)值的參數(shù)，則取其排名的平均值；對于每個時間點，計算兩個傳感器采集到的參數(shù)的排名之差di＝rank(xi)-rank(yi)；使用以下公式計算相關(guān)系數(shù)ρ：
10、
11、其中，n是參數(shù)集合中的參數(shù)的數(shù)量；相關(guān)系數(shù)ρ的取值范圍在-1到1之間；rank(xi)表示求參數(shù)xi的排名；rank(yi)表示求參數(shù)yi的排名；i為下標(biāo)索引；若ρ的絕對值大于0.7，則判定兩個傳感器采集到的參數(shù)具有相關(guān)性。
12、進一步的，所述水利設(shè)施至少包括：水泵、水閘、閥門、水輪發(fā)電機和水箱；所述傳感器設(shè)備采集的參數(shù)至少包括：水泵流量、水泵揚程、水閘開度、水閘流量、水閘水位、水輪發(fā)電機水流速度、水輪發(fā)電機凈頭、水箱水位、水箱流量、閥門開度、閥門流量系數(shù)和閥門壓降。
13、進一步的，若兩個傳感器設(shè)備采集到的參數(shù)具有相關(guān)性，則連接它們，得到一個有向圖g＝(v,e)，其中v是節(jié)點集合，e是邊集合；步驟2中利用隨機最大團算法識別有向圖中的最大團的方法包括：從有向圖g中隨機選擇一個節(jié)點集合c作為當(dāng)前團；初始溫度t被設(shè)定為迭代次數(shù)m被設(shè)定為其中，z(·)表示取整運算；γ(·)表示伽馬函數(shù)；重復(fù)以下步驟直到達到迭代次數(shù)：隨機選擇當(dāng)前團中的一個節(jié)點，并進行鄰域搜索，將該節(jié)點從團中移除或?qū)⑵涮砑拥綀F中，生成一個新的團c′，計算當(dāng)前團c和新團c′的能量差δe，根據(jù)接受概率確定是否接受新的團c′，如果接受新團，則將當(dāng)前團更新為c′，否則，保持當(dāng)前團不變，按照設(shè)定的溫度降低速率降低溫度t，以控制接受概率的下降速度；輸出最終的團c，得到識別到的最大團集合。
14、進一步的，能量差δe使用如下公式進行計算：
15、
16、其中，k為當(dāng)前團中的節(jié)點的數(shù)量；|c′i|表示新的團c′中第i個節(jié)點的團大小，其值等于包含該節(jié)點的邊數(shù)；|ci|表示當(dāng)前團c中第i個節(jié)點的團大小，其值等于包含該節(jié)點的邊數(shù)。
17、進一步的，接受概率使用如下公式計算得到：
18、
19、其中，α為設(shè)定的溫度降低速率。
20、進一步的，步驟3中具體包括：設(shè)有n個最大團m1,m2,...,mn，則初始狀態(tài)概率向量p0為一個n×1的列向量，其中第i個元素p0,i表示最大團mi作為起始狀態(tài)的概率；設(shè)每個最大團的初始狀態(tài)概率相等，得到對于每個最大團mi，定義一個狀態(tài)空間si，表示最大團mi的所有可能狀態(tài)；然后，根據(jù)傳感器采集到的參數(shù)和最大團之間的關(guān)聯(lián)，計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣ti；狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的元素tij表示在當(dāng)前時刻處于狀態(tài)j的情況下，下一時刻轉(zhuǎn)移到狀態(tài)i的概率；其中：
21、
22、其中|si|表示狀態(tài)空間si的大小，即最大團mi的可能狀態(tài)數(shù)目；最大團的可能狀態(tài)表征了傳感器設(shè)備采集的參數(shù)的組合情況。
23、進一步的，步驟4具體包括：對于每個最大團mi，設(shè)當(dāng)前時刻處于狀態(tài)其中表示最大團mi的當(dāng)前狀態(tài)；根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣ti，計算下一個時間點t+1的狀態(tài)概率分布表示最大團mi在下一個時間點的可能狀態(tài)概率分布：
24、
25、根據(jù)狀態(tài)預(yù)測結(jié)果和每個最大團對應(yīng)的先驗故障模型，計算每個最大團的故障概率；設(shè)先驗故障模型中p(f|mi)表示在最大團mi發(fā)生故障的條件下的概率；則每個最大團mi的故障概率通過如下公式計算：
26、
27、其中，|si|表示狀態(tài)空間si的大小，表示在下一個時間點最大團mi處于狀態(tài)若某個最大團mi的故障概率超過設(shè)定的閾值，則判定該最大團出現(xiàn)了故障。
28、進一步的，先驗故障模型使用如下公式進行表示：
29、p(f∣mi)＝1-e-λδt；
30、其中，λi是預(yù)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權(quán)利要求1所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，步驟1中，水利設(shè)施中的傳感器設(shè)備，采集水利設(shè)施在運行過程中的參數(shù)，將參數(shù)表示為一個時間序列集合D＝d1,d2,...,dN，其中di是第i個時間點的參數(shù)向量；每個時間點的參數(shù)向量中的每個元素為在該時間點下水利設(shè)施在運行時的一個參數(shù)；使用如下方法判斷兩個傳感器采集到的參數(shù)是否具備相關(guān)性：獲取兩個傳感器采集到的參數(shù)集合，分別記為X和Y；確保參數(shù)集合中的每個參數(shù)按照時間順序排列；對于每個傳感器采集到的參數(shù)，將其按照數(shù)值大小進行排名轉(zhuǎn)換；如果有相同數(shù)值的參數(shù)，則取其排名的平均值；對于每個時間點，計算兩個傳感器采集到的參數(shù)的排名之差di＝rank(Xi)-rank(Yi)；使用以下公式計算相關(guān)系數(shù)ρ：
3.如權(quán)利要求2所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，所述水利設(shè)施至少包括：水泵、水閘、閥門、水輪發(fā)電機和水箱；所述傳感器設(shè)備采集的參數(shù)至少包括：水泵流量、水泵揚程、水閘開度、水閘流量、水閘水位、水輪發(fā)電機水流速度、水輪發(fā)電機凈頭、水箱水位、水箱流量、閥門開度、閥門流量系數(shù)和閥門壓降。
4.如權(quán)利要求3所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，若兩個傳感器設(shè)備采集到的參數(shù)具有相關(guān)性，則連接它們，得到一個有向圖G＝(V,E)，其中V是節(jié)點集合，E是邊集合；步驟2中利用隨機最大團算法識別有向圖中的最大團的方法包括：從有向圖G中隨機選擇一個節(jié)點集合C作為當(dāng)前團；初始溫度T被設(shè)定為迭代次數(shù)M被設(shè)定為其中，Z(·)表示取整運算；Γ(·)表示伽馬函數(shù)；重復(fù)以下步驟直到達到迭代次數(shù)：隨機選擇當(dāng)前團中的一個節(jié)點，并進行鄰域搜索，將該節(jié)點從團中移除或?qū)⑵涮砑拥綀F中，生成一個新的團C′，計算當(dāng)前團C和新團C′的能量差ΔE，根據(jù)接受概率確定是否接受新的團C′，如果接受新團，則將當(dāng)前團更新為C′，否則，保持當(dāng)前團不變，按照設(shè)定的溫度降低速率降低溫度T，以控制接受概率的下降速度；輸出最終的團C，得到識別到的最大團集合。
5.如權(quán)利要求4所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，能量差ΔE使用如下公式進行計算：
6.如權(quán)利要求5所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，接受概率使用如下公式計算得到：
7.如權(quán)利要求6所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，步驟3中具體包括：設(shè)有N個最大團M1,M2,...,MN，則初始狀態(tài)概率向量P0為一個N×1的列向量，其中第i個元素P0,i表示最大團Mi作為起始狀態(tài)的概率；設(shè)每個最大團的初始狀態(tài)概率相等，得到對于每個最大團Mi，定義一個狀態(tài)空間Si，表示最大團Mi的所有可能狀態(tài)；然后，根據(jù)傳感器采集到的參數(shù)和最大團之間的關(guān)聯(lián)，計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣Ti；狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的元素Tij表示在當(dāng)前時刻處于狀態(tài)j的情況下，下一時刻轉(zhuǎn)移到狀態(tài)i的概率；其中：
8.如權(quán)利要求7所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，步驟4具體包括：對于每個最大團Mi，設(shè)當(dāng)前時刻處于狀態(tài)其中表示最大團Mi的當(dāng)前狀態(tài)；根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣Ti，計算下一個時間點t+1的狀態(tài)概率分布表示最大團Mi在下一個時間點的可能狀態(tài)概率分布：
9.如權(quán)利要求8所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，先驗故障模型使用如下公式進行表示：
...
【技術(shù)特征摘要】
1.水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權(quán)利要求1所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，步驟1中，水利設(shè)施中的傳感器設(shè)備，采集水利設(shè)施在運行過程中的參數(shù)，將參數(shù)表示為一個時間序列集合d＝d1,d2,...,dn，其中di是第i個時間點的參數(shù)向量；每個時間點的參數(shù)向量中的每個元素為在該時間點下水利設(shè)施在運行時的一個參數(shù)；使用如下方法判斷兩個傳感器采集到的參數(shù)是否具備相關(guān)性：獲取兩個傳感器采集到的參數(shù)集合，分別記為x和y；確保參數(shù)集合中的每個參數(shù)按照時間順序排列；對于每個傳感器采集到的參數(shù)，將其按照數(shù)值大小進行排名轉(zhuǎn)換；如果有相同數(shù)值的參數(shù)，則取其排名的平均值；對于每個時間點，計算兩個傳感器采集到的參數(shù)的排名之差di＝rank(xi)-rank(yi)；使用以下公式計算相關(guān)系數(shù)ρ：
3.如權(quán)利要求2所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，所述水利設(shè)施至少包括：水泵、水閘、閥門、水輪發(fā)電機和水箱；所述傳感器設(shè)備采集的參數(shù)至少包括：水泵流量、水泵揚程、水閘開度、水閘流量、水閘水位、水輪發(fā)電機水流速度、水輪發(fā)電機凈頭、水箱水位、水箱流量、閥門開度、閥門流量系數(shù)和閥門壓降。
4.如權(quán)利要求3所述的水利設(shè)施智能故障檢測方法，其特征在于，若兩個傳感器設(shè)備采集到的參數(shù)具有相關(guān)性，則連接它們，得到一個有向圖g＝(v,e)，其中v是節(jié)點集合，e是邊集合；步驟2中利用隨機最大團算法識別有向圖中的最大團的方法包括：從有向圖g中隨機選擇一個節(jié)點集合c作為當(dāng)前團；初始溫度t被設(shè)定為迭代次數(shù)m被設(shè)定為其中，z(·)表示取整運算；γ(·)表示伽馬函數(shù)；重復(fù)以下步驟直到達到迭代...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：朱高松，張寶寶，暢麗麗，王振華，宋小偉，路朋舉，魏體洋，李抒航，
申請(專利權(quán))人：河南省水利第一工程局集團有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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