水轮机组故障诊断系统和故障诊断方法与流程

本发明实施例涉及故障诊断，特别涉及一种水轮机组故障诊断系统和故障诊断方法。

背景技术：

1、水轮机作为水电站的核心设备，其稳定运行对于电力系统的可靠性至关重要。目前，水轮机故障的诊断主要依靠经验判断和基本的监测设备，如振动分析仪、温度传感器等，用于监测机械状态和操作条件。

2、尽管现有技术中的这些方法能够提供一定的故障诊断支持，但它们存在一些明显的缺陷：依靠经验判断可能导致诊断时间长，诊断效率低；而基本的监测设备往往难以准确诊断出故障的具体类型和位置，尤其是在复杂故障或早期故障阶段，以致于预警后还需要人为检验确定，因此现有技术的故障诊断不仅效率低，而且精度不高。

3、因此，亟需一种新的水轮机组故障诊断系统。

技术实现思路

1、为了解决现有的水轮机组故障技术不仅效率低，而且精度不高的问题，本发明实施例提供了一种水轮机组故障诊断系统和故障诊断方法。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种水轮机组故障诊断系统，系统包括：数据收集与处理模块、故障诊断本体模型和ai故障诊断引擎；

3、所述数据收集与处理模块用于实时采集水轮机组的运行数据，并对所述运行数据进行预处理和特征提取，得到特征数据；

4、所述故障诊断本体模型中定义了水轮机组各组件的结构、功能、故障以及关联关系，以输出故障知识框架；

5、所述ai故障诊断引擎用于基于所述特征数据和预先训练的深度学习模型识别当前水轮机组的故障类型，并基于所述故障知识框架，确定故障诊断结果和维修建议。

6、第二方面，本发明实施例还提供了一种基于说明书任一实施例所述系统的故障诊断方法，方法包括：

7、利用数据收集与处理模块实时采集水轮机组的运行数据，并对所述运行数据进行预处理和特征提取，得到特征数据；

8、利用定义了水轮机组各组件的结构、功能、故障以及关联关系的故障诊断本体模型，输出故障知识框架；

9、利用ai故障诊断引擎基于所述特征数据和预先训练的深度学习模型识别当前水轮机组的故障类型，并基于所述故障知识框架，确定故障诊断结果和维修建议。

10、本发明实施例提供了一种水轮机组故障诊断系统和故障诊断方法，通过利用自动化的ai故障诊断，可以提高故障诊断效率，且结合深度学习模型和故障诊断本体模型，可以准确诊断出故障类型和位置，大大提高故障诊断的精度。

技术特征：

1.一种水轮机组故障诊断系统，其特征在于，包括：数据收集与处理模块、故障诊断本体模型和ai故障诊断引擎；

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据收集与处理模块包括：传感器阵列、数据采集单元和数据预处理单元；

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据采集单元在自动调整各传感器的采集频率时，用于：

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据采集单元在执行启动用以保护数据完整性的措施时，用于：

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述故障诊断本体模型由结构本体、功能本体和故障本体组成；

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述故障诊断本体模型的构建过程包括：

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述故障诊断本体模型包括数据匹配和逻辑推理单元；所述数据匹配和逻辑推理单元用于将所述数据收集与处理模块提取的特征数据与本体模型中定义的结构本体、功能本体和故障本体进行匹配，使用逻辑推理确定可能的故障类型、故障模式、故障原因、影响的组件和维修建议。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述故障诊断本体模型还包括知识更新单元；

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述ai故障诊断引擎包括深度学习模型训练模块、故障识别模块和输出模块；

10.一种基于权利要求1-9中任一所述系统的故障诊断方法，其特征在于，包括：

技术总结本发明涉及故障诊断技术领域，特别涉及一种水轮机组故障诊断系统和故障诊断方法。系统包括：数据收集与处理模块、故障诊断本体模型和AI故障诊断引擎；数据收集与处理模块用于实时采集水轮机组的运行数据，并对运行数据进行预处理和特征提取，输出特征数据；故障诊断本体模型中定义了水轮机组各组件的结构、功能、故障以及关联关系，以输出故障知识框架；AI故障诊断引擎用于基于特征数据和预先训练的深度学习模型识别当前水轮机组的故障类型，并基于故障知识框架，确定故障诊断结果和维修建议。本方案通过利用自动化的AI故障诊断，提高故障诊断效率，且结合深度学习模型和故障诊断本体模型，可以准确诊断出故障类型和位置，提高故障诊断的精度。技术研发人员：云杰,李晓波,张利慧,俎海东,杨彦平,温玥,贾斌,周菁,刘钊彤,魏超受保护的技术使用者：内蒙古电力（集团）有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15