【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于發電企業溫度測量分析，具體涉及自動化溫度測量與故障分析方法及相關系統。
技術介紹
1、隨著工業自動化程度的不斷提高，發電企業等能源行業對于設備運行的安全性和穩定性要求日益嚴格。在發電企業發電過程中，溫度是影響設備性能和安全的關鍵因素之一。發電企業溫度測量分析，是針對發電企業運行過程中關鍵部位溫度進行監測和控制的重要手段，旨在確保設備安全、高效運行。發電企業溫度測量分析對于保障發電企業設備安全、高效運行具有重要意義。隨著我國電力行業的不斷發展，發電企業溫度測量分析技術將不斷完善，為電力生產提供有力支持。通過精確的溫度測量和分析，有助于提高發電企業運行管理水平，降低生產成本，促進電力行業可持續發展。
2、但是傳統的溫度監測系統通常溫度測量系統往往缺乏有效的數據處理和分析能力，導致在測量過程中容易受到環境噪聲和設備本身誤差的影響，從而降低了測量數據的準確性和可靠性。同時在識別潛在故障和提前預警方面存在不足，往往只能在故障發生后才能采取補救措施，這不僅影響了電廠的正常發電，還可能造成設備損壞和安全事故。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于克服測量過程中容易受到環境噪聲和設備本身誤差的影響，從而降低了測量數據的準確性和可靠性的不足，提供自動化溫度測量與故障分析方法及相關系統。
2、為了達到上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供自動化溫度測量與故障分析方法，包括以下步驟：
4、獲取目標物體的溫度信息
5、對溫度數字信息進行分析，提取所需的數據特征，并識別運行模式，根據數據特征和運行模式，進行溫度趨勢預測；
6、將預測的溫度趨勢與預設的溫度趨勢進行對比，當對比結果在預設閾值范圍內，則重新對比；否則，根據預測的溫度趨勢，提取溫度信息中的異常數據；
7、根據溫度信息中的異常數據，生成故障類型，根據故障類型，得到優化策略。
8、本專利技術進一步的改進在于，對溫度信息進行預處理的具體方法如下：
9、將溫度信息的模擬信號進行放大、濾波和線性化處理，將處理后的溫度信息轉換為數字信號。
10、本專利技術進一步的改進在于，當對比結果不在預設閾值范圍內，進行聲光報警。
11、本專利技術進一步的改進在于，對溫度數字信息進行分析，提取所需的數據特征的具體方法如下：
12、將溫度數字信息轉換為特征向量；
13、建立svm算法模型，采用特征向量對svm算法模型進行訓練，得到能夠區分溫度數據的正常模式和異常模式的svm算法模型；
14、將溫度數字信息輸入到建立好的svm算法模型中，得到所需的數據特征。
15、本專利技術進一步的改進在于，好的svm算法模型的計算方法如下：
16、
17、其中，為拉格朗日乘子，為數據特征的數量，為第個數據特征的類別標簽，為核函數。
18、本專利技術進一步的改進在于，根據溫度信息中的異常數據，生成故障類型的具體方法如下：
19、使用決策樹算法對異常數據進行分類，遞歸的對分類后的異常數據進行選擇，得到具有最高信息增益的異常數據，對具有最高信息增益的異常數據進行分析，得到故障類型。
20、本專利技術進一步的改進在于，遞歸的對分類后的異常數據進行選擇，得到具有最高信息增益的異常數據的方法如下：
21、
22、其中，為信息增益，為類別y的熵，為特征x給定的情況下類別y的條件熵。
23、第二方面，本專利技術提供自動化溫度測量與故障分析系統，包括：
24、數據獲取模塊，用于獲取目標物體的溫度信息，對溫度信息進行預處理，得到所需的溫度數字信號；
25、趨勢預測模塊，用于對溫度數字信息進行分析，提取所需的數據特征，并識別運行模式，根據數據特征和運行模式，進行溫度趨勢預測；
26、數據對比模塊，用于將預測的溫度趨勢與預設的溫度趨勢進行對比，當對比結果在預設閾值范圍內，則重新對比；否則，根據預測的溫度趨勢，提取溫度信息中的異常數據；
27、故障分析模塊，用于根據溫度信息中的異常數據，生成故障類型，根據故障類型，得到優化策略。
28、第三方面，本專利技術提供一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現自動化溫度測量與故障分析方法的步驟。
29、第四方面，本專利技術提供一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現自動化溫度測量與故障分析方法的步驟。
30、與現有技術相比，本專利技術具有如下有益效果：
31、本專利技術通過對溫度數據的預處理，有效地過濾掉環境噪聲及設備本身的誤差影響，從而獲得更準確的溫度數據。這種數據預處理可以消除溫度測量中的隨機噪聲，提高了測量精度。本專利技術通過溫度趨勢的預測和異常數據的提取，可以及早識別溫度異常，預測潛在的故障。這種趨勢預測與對比的過程，幫助在故障發生前發現問題，實現提前干預，提升了故障診斷的效率。本專利技術基于預測結果生成的優化策略能夠在故障發生前進行相應調整，降低設備停機或維修的概率，從而優化了系統的整體運行效率，減少了維護成本。本專利技術當溫度趨勢預測結果與預設趨勢對比偏離閾值時，可動態進行重新對比和分析，保證了系統的自適應性。這種反饋機制幫助設備在復雜環境中維持穩定的溫度監測性能，增加了系統的魯棒性和可靠性。本專利技術通過提取異常數據并生成故障類型，能夠更加全面地分析設備的運行狀態，提高了設備的穩定性和可靠性，確保設備在長時間運行中的安全性。終上所述，本專利技術顯著克服了傳統測量方法受外界干擾較大的缺陷，能夠更精準、有效地支持設備的健康管理和運行優化。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，對溫度信息進行預處理的具體方法如下：
3.根據權利要求1所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，當對比結果不在預設閾值范圍內，進行聲光報警。
4.根據權利要求1所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，對溫度數字信息進行分析，提取所需的數據特征的具體方法如下：
5.根據權利要求4所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，好的SVM算法模型的計算方法如下：
6.根據權利要求1所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，根據溫度信息中的異常數據，生成故障類型的具體方法如下：
7.根據權利要求6所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，遞歸的對分類后的異常數據進行選擇，得到具有最高信息增益的異常數據的方法如下：
8.自動化溫度測量與故障分析系統，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征
10.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的自動化溫度測量與故障分析方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，對溫度信息進行預處理的具體方法如下：
3.根據權利要求1所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，當對比結果不在預設閾值范圍內，進行聲光報警。
4.根據權利要求1所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，對溫度數字信息進行分析，提取所需的數據特征的具體方法如下：
5.根據權利要求4所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，好的svm算法模型的計算方法如下：
6.根據權利要求1所述的自動化溫度測量與故障分析方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：聶庚辛，馮庭有，陳鐵軍，謝煥彪，常青松，劉宇鑫，李偉，于利源，
申請(專利權)人：華能廣東能源開發有限公司海門電廠，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。