【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及故障診斷，尤其涉及一種220v直流系統故障診斷方法。
技術介紹
1、故障診斷技術在預防和減少工業系統的故障中發揮著關鍵作用；這些技術能夠識別出即將發生或已經發生的系統性故障，減少停機時間，避免生產損失和安全事故，從而保障工業系統的可靠性和安全性；故障診斷可以幫助維護人員及時進行維修，避免系統遭受更嚴重的損害，同時提高生產效率和降低維修成本；
2、但在針對220v直流系統故障診斷的現有技術中，通常是基于反應式策略，即只有在系統性能明顯降低或出現故障時才會進行排查，這無法預防或提前發現問題；同時很多舊的系統還依賴定期的人工檢查來識別問題，這種方法無法實現實時監控，導致故障發生后的響應時間延遲；現有技術中依賴有限的數據點或傳統算法進行故障診斷，會因缺乏歷史數據分析或算法的普適性導致誤診或漏診，且往往使用固定的診斷邏輯，無法根據系統的實際運行情況適應性地調整判斷邏輯和閾值，這在復雜的工業環境中可能導致故障被誤判或忽略；
3、因此，本申請提供一種220v直流系統故障診斷方法，以解決上述問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種220v直流系統故障診斷方法，其目的在于，提供基于物聯網(iot)傳感器、邊緣計算和云計算集成的220v直流系統故障診斷方法，通過實時的數據監控和分析來識別并預測潛在的系統故障。
2、本專利技術提供一種220v直流系統故障診斷方法，包括以下步驟：
3、步驟一，在直流系統的關鍵部位部署lot傳感器，實時獲取輸
4、步驟二，在直流系統中設置邊緣分析節點，所述邊緣分析節點內預存有診斷邏輯；
5、步驟三，建立通信節點和云邏輯生成平臺，所述通信節點與所述lot傳感器和所述邊緣分析節點電連接，并與所述云邏輯生成平臺遠程信號連接；
6、步驟四，所述通信節點實時將所述lot傳感器獲取的多維數據傳輸至所述云邏輯生成平臺中；所述云邏輯生成平臺存儲多維數據并基于機器學習算法對下一時刻的診斷邏輯進行預測；
7、步驟五，將預測結果通過所述通信節點發送至所述邊緣分析節點中存儲，替換原診斷邏輯；
8、步驟六，所述邊緣分析節點基于最新預存的診斷邏輯對當前所述lot傳感器獲取的多維數據進行分析，生成故障診斷結果。
9、根據本專利技術提供的一種220v直流系統故障診斷方法，所述lot傳感器部署于直流系統的輸入端、輸出端、電池、絕緣材料上，用于獲取直流系統的多維數據，所述多維數據包括電壓值、電流值、絕緣電阻值、溫度值、濕度值、振動幅度值。
10、根據本專利技術提供的一種220v直流系統故障診斷方法，所述邊緣分析節點內預存有診斷邏輯，所述診斷邏輯包括：
11、電壓跌落診斷邏輯，其用于在輸出端電壓值持續低于預設的閾值一定時間時，判斷故障類型為電壓跌落故障；
12、過載診斷邏輯，其用于在輸入/輸出電流值超過安全操作范圍閾值時，判斷故障類型為過載故障；
13、短路診斷邏輯，其用于在輸入/輸出電流值突然升高至極高閾值，而電壓同時降低至接近零時，判斷故障類型為短路故障；
14、溫度異常診斷邏輯，其用于在溫度值超過安全溫度閾值時，判定故障類型為過熱或散熱系統故障；
15、絕緣損壞診斷邏輯，其用于在絕緣電阻值下降到危險電阻閾值時，判定故障類型為絕緣材料損壞故障；
16、電池故障診斷邏輯，其用于在電池的電壓值、電流值、充放電循環次數以及溫度值中的若干個參數超過對應的電池參數閾值時，判定故障類型為電池故障。
17、根據本專利技術提供的一種220v直流系統故障診斷方法，所述云邏輯生成平臺基于機器學習算法對當前時刻t的多維數據進行分析，生成下一時刻t+1的各類閾值；將t+1時刻的各類閾值通過所述通信節點發送至所述邊緣分析節點內，將該閾值對應替換各項診斷邏輯中的原閾值，更新所述邊緣分析節點內預存的診斷邏輯。
18、根據本專利技術提供的一種220v直流系統故障診斷方法，所述云邏輯生成平臺基于機器學習算法進行預測的過程包括：
19、獲取當前時刻t的多維數據xtn，n＝(1、2、3、...、n)；
20、對應計算當前時刻t的多維數據與上一時刻t-1的多維數據的差值δxt-(t-1)n；
21、對應計算時刻t-1的多維數據與t-2的多維數據的差值δx(t-1)-(t-2)n；
22、獲取當前時刻t所述邊緣分析節點內各項診斷邏輯中的閾值ytn；
23、建立深度神經網絡模型，通過歷史存儲的多維數據對模型進行訓練，輸出訓練好的所述深度神經網絡模型；
24、所述深度神經網絡模型中包含多維數據中各類數據差值的權重系數和誤差參數；
25、將各項診斷邏輯中的閾值ytn、差值δxt-(t-1)n以及差值δx(t-1)-(t-2)n代入訓練好的所述深度神經網絡模型中，對閾值ytn進行修正，輸出下一時刻t+1的各項診斷邏輯中的閾值y(t+1)n。
26、根據本專利技術提供的一種220v直流系統故障診斷方法，所述邊緣分析節點基于最新預存的診斷邏輯對當前所述lot傳感器獲取的多維數據進行分析，生成故障診斷結果的過程包括：
27、獲取當前時刻t+1的多維數據，將其同時代入所述邊緣分析節點中的所述電壓跌落診斷邏輯、所述短路診斷邏輯、所述溫度異常診斷邏輯、所述絕緣損壞診斷邏輯、所述電池故障診斷邏輯中；此時上述各診斷邏輯中的閾值均已被更新為新閾值y(t+1)n；
28、通過各診斷邏輯進行判斷，輸出判定結果，基于判斷結果生成故障類型。
29、根據本專利技術提供的一種220v直流系統故障診斷方法，還包括：
30、設置遠程報警顯示設備，將其與所述邊緣分析節點信號連接，根據生成的故障類型進行報警顯示。
31、本專利技術提供的一種220v直流系統故障診斷方法的有益效果在于：
32、1.實時監測和故障預測：提供iot傳感器實時監測直流系統的關鍵部位，可以實時捕捉到故障開始出現的跡象，并通過預設的邏輯迅速做出響應，從而極大減少系統宕機時間和防止意外發生的風險。
33、2.準確性和效率的提升：使用邊緣分析節點和云邏輯生成平臺進行數據處理和機器學習算法分析，可以準確預測和診斷出故障類型，提升故障排查的效率。
34、3.自學習和自適應功能：通過機器學習算法，能夠根據過往的數據和故障歷史自動調整診斷模型中的參數，提高了故障檢測的精度，并且使系統能夠適應新的工況和變化。
35、4.降低維護成本：通過預防性故障分析和及時修正問題，減少了意外故障導致的昂貴維護成本和設備損壞風險。
36、5.延長系統壽命：及時的故障檢測和診斷有助于防止小問題變成大問題，進而延長系統整體的使用壽命。
37、6.遠程診斷和處理：結合遠程報警顯示設備，可以快速通知維護人員進行問題解決，即便是在監控人員不本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種220V直流系統故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種220V直流系統故障診斷方法，其特征在于，所述loT傳感器部署于直流系統的輸入端、輸出端、電池、絕緣材料上，用于獲取直流系統的多維數據，所述多維數據包括電壓值、電流值、絕緣電阻值、溫度值、濕度值、振動幅度值。
3.根據權利要求2所述的一種220V直流系統故障診斷方法，其特征在于，所述邊緣分析節點內預存有診斷邏輯，所述診斷邏輯包括：
4.根據權利要求3所述的一種220V直流系統故障診斷方法，其特征在于，所述云邏輯生成平臺基于機器學習算法對當前時刻T的多維數據進行分析，生成下一時刻T+1的各類閾值；將T+1時刻的各類閾值通過所述通信節點發送至所述邊緣分析節點內，將該閾值對應替換各項診斷邏輯中的原閾值，更新所述邊緣分析節點內預存的診斷邏輯。
5.根據權利要求4所述的一種220V直流系統故障診斷方法，其特征在于，所述云邏輯生成平臺基于機器學習算法進行預測的過程包括：
6.根據權利要求5所述的一種220V直流系統故障診斷方法，其特征在于，
7.根據權利要求6所述的一種220V直流系統故障診斷方法，其特征在于，還包括：
...【技術特征摘要】
1.一種220v直流系統故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種220v直流系統故障診斷方法，其特征在于，所述lot傳感器部署于直流系統的輸入端、輸出端、電池、絕緣材料上，用于獲取直流系統的多維數據，所述多維數據包括電壓值、電流值、絕緣電阻值、溫度值、濕度值、振動幅度值。
3.根據權利要求2所述的一種220v直流系統故障診斷方法，其特征在于，所述邊緣分析節點內預存有診斷邏輯，所述診斷邏輯包括：
4.根據權利要求3所述的一種220v直流系統故障診斷方法，其特征在于，所述云邏輯生成平臺基于機器學習算法對當前時刻t的多維數據進行分析，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王光，丁培紅，王磊，王有輝，賈萌，
申請(專利權)人：華能濟寧運河發電有限公司，
類型：發明
國別省市：
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