基于多源信息融合的水电站智能故障诊断装置及方法与流程

本申请涉及信息，具体涉及一种基于多源信息融合的水电站智能故障诊断装置及方法。

背景技术：

1、在传统的水电站运维管理中，故障诊断多依赖于运维人员的经验和定期检修，这不仅效率低下，而且容易受到主观判断的影响，导致诊断结果的不准确。此外，由于数据源的单一，难以实现故障信息的全面分析，从而影响故障处理的及时性和准确性。

技术实现思路

1、鉴于此，本申请提供一种基于多源信息融合的水电站智能故障诊断装置及方法，用于解决现有技术中故障处理不及时且不准确的问题，提高故障处理的准确性和效率。

2、本申请提供一种基于多源信息融合的水电站智能故障诊断方法，包括：

3、收集多源信息，所述多源信息包括水电站设备运行参数、环境数据、历史故障数据、设备更换日志数据和专家知识；

4、基于所述多源信息，建立故障知识库和推理模型；

5、利用所述推理模型，基于所述故障知识库，对所述水电站进行故障诊断。

6、可选地，基于所述多源信息，建立故障知识库和推理模型，包括：

7、使用案例推理cbr方法记录和分类所述历史故障数据；

8、构建基于规则的推理模型，整合所述专家知识，所述推理模型为长短期记忆网络lstm模型和随机森林模型的级联模型；

9、将所述多源信息作为训练数据集，对所述推理模型进行训练。

10、可选地，使用案例推理cbr方法记录和分类所述历史故障数据，包括：

11、基于所述历史故障数据，建立故障案例数据库；

12、建立索引系统，用于检索故障案例；

13、采用余弦相似度算法评估不同案例之间的相似度；

14、构建基于规则的推理模型，整合所述专家知识，包括：

15、获取所述专家知识，并将所述专家知识转换为可执行的规则，以便编码到所述推理模型中；

16、设计lstm网络结构，确定网络的层数、每层的单元数和链接方式；

17、构建随机森林模型，并设计所述lstm的输出作为所述随机森林模型的输入。

18、可选地，将所述多源信息作为训练数据集，对所述推理模型进行训练，包括：

19、使用历史故障数据训练所述lstm模型，通过调整参数优化所述lstm模型性能；

20、从所述lstm模型的输出中提取关键特征；

21、将所述关键特征作为所述随机森林的输入，以便所述随机森林模型根据所述关键特征输出故障分类规则，并采用交叉验证方法评估所述随机森林模型的输出效果。

22、可选地，利用所述推理模型，基于所述故障知识库，对所述水电站进行故障诊断，包括：

23、获取所述水电站设备运行参数；

24、将所述水电站设备运行参数输入至lstm模型，以便识别所述水电站设备运行参数与历史正常运行模型的偏差；

25、将所述lstm模型的输出作为所述随机森林的输入，以便所述随机森林模型输出当前水电站设备的故障类型。

26、可选地，所述方法还包括：

27、采用多目标优化算法对所述推理模型进行优化。

28、可选地，采用多目标优化算法对所述推理模型进行优化，包括：

29、定义优化目标为最大化故障诊断准确率和最小化模型训练时间；

30、确定决策变量x；

31、构建多目标优化函数m＝min(f1(x),f2(x))其中，多目标优化函数m用于表示多目标优化的问题，f1(x)表示故障诊断的错误率，f2(x)表示模型训练时间，x为决策变量向量；

32、应用moea/d算法，获取多目标优化函数的最优解。

33、可选地，应用moea/d算法，获取多目标优化函数的最优解，包括：

34、生成权重向量及一个初始种群,所述初始种群中每个个体对应一组所述推理模型的参数；

35、使用tchebycheff方法,将所述多目标优化问题分解为n个标量化的单目标优化子问题；

36、优化操作：对于每个子问题,在其邻域内进行进化操作，生成新的解并更新邻域解；

37、局部最优逃逸：监测每个子问题的优化进程,当解陷入局部最优时,通过调整权重向量或增强变异操作跳出局部最优；

38、重复上述优化操作和局部最优逃逸步骤，直至达到预设的迭代次数；

39、从优化结果中选取pareto前沿上的解,每个解对应一组所述推理模型的参数设置；

40、评估每个解在故障诊断任务上的性能,选择在准确率和训练效率之间达到最佳平衡的解。

41、可选地，所述水电站设备为液压系统、水轮机或轴承。

42、本申请实施例还提供一种基于多源信息融合的水电站智能故障诊断装置，包括：

43、收集模块，用于收集多源信息，所述多源信息包括水电站设备运行参数、环境数据、历史故障数据、设备更换日志数据和专家知识；

44、建立模块，用于基于所述多源信息，建立故障知识库和推理模型；

45、故障诊断模块，用于利用所述推理模型，基于所述故障知识库，对所述水电站进行故障诊断。

46、本申请提供一种基于多源信息融合的水电站智能故障诊断装置及方法，该方法通过整合设备运行参数、环境因素、历史维修记录以及专家经验等多源异构数据，构建了一个全面的水电站设备故障知识库和推理模型。利用深度学习等技术，系统能在故障发生时，根据实时数据和历史案例快速准确地诊断出故障类型、位置和原因，并提供维修建议和预估的修复时间。本申请能显著提高水电站故障诊断的效率和准确性，减少人工干预中的误差，从而为水电站的快速故障处理和设备的可靠运行提供坚强的技术支持。

技术特征：

1.一种基于多源信息融合的水电站智能故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多源信息，建立故障知识库和推理模型，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用案例推理cbr方法记录和分类所述历史故障数据，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述多源信息作为训练数据集，对所述推理模型进行训练，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述推理模型，基于所述故障知识库，对所述水电站进行故障诊断，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，采用多目标优化算法对所述推理模型进行优化，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，应用moea/d算法，获取多目标优化函数的最优解，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水电站设备为液压系统、水轮机或轴承。

10.一种基于多源信息融合的水电站智能故障诊断装置，其特征在于，包括：

技术总结本申请公开一种基于多源信息融合的水电站智能故障诊断方法及装置，包括：收集多源信息，所述多源信息包括水电站设备运行参数、环境数据、历史故障数据、设备更换日志数据和专家知识；基于所述多源信息，建立故障知识库和推理模型；利用所述推理模型，基于所述故障知识库，对所述水电站进行故障诊断。技术研发人员：吴鑫垚,王平受保护的技术使用者：贵州省普安县吟旺水电开发有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29