一种基于大数据的设备形变分析系统及方法

本发明涉及设备形变分析，具体为一种基于大数据的设备形变分析系统及方法。

背景技术：

1、大数据是指无法使用传统数据管理工具和技术来处理和分析的，由于其规模大、复杂度高、速度快和多样性等特点而引发的数据集合，目前大数据技术已经广泛的应用于设备形变分析上，大数据可以收集和存储大量的设备形变的相关的数据，这些数据可以帮助相关人员去了解设备形变的情况，并且通过实时采集和分析设备形变的相关数据，可以及时发现设备形变的潜在问题和设备形变的变化趋势，这有助于对设备的寿命和性能进行预测，从而提前制定相应的应对措施对设备进行维护和修复，减少设备故障和设备停机的时间，并且在设备形变仿真模型的建立和优化也需要大量的设备形变实验数据，随着数据量增多，设备形变仿真模型也更容易进行优化和调整。

2、在设备形变仿真模型建立过程中，通常情况下会通过部分实验数据去反推其模型数据，从而得到设备形变仿真模型中的各项模型参数的对应数据，并根据设备形变仿真模型中的各项模型参数，去构建出仿真结果准确的设备形变仿真模型，但是在经过实验数据去反推模型数据时，需要考虑到实验数据的是否准确，在通过实验数据去反推模型数据时，如果对实验数据的验证过分严格，那么经过反推获取的模型数据可以因为实验数据量不足，可能实验数据无法提供足够的信息来准确估计模型参数，从而影响仿真结果的准确性，但是如果对实验数据的不经过验证，那么不准确的实验数据，势必会导致反推的模型数据中的存在误差，从而无法准确地描述设备形变情况，甚至还有可能导致对设备的设备性能和设备安全性产生误判。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的设备形变分析系统及方法，以解决上述背景技术中存在的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的设备形变分析方法，方法包括：

3、步骤s100：构建设备仿真云平台，获取设备仿真云平台的数据库中存储的历史设备形变实验组，从历史设备形变实验组中获取历史实验参数数据，并基于历史实验参数数据，分析在设备形变实验前不同实验参数之间的数据变化的相关性，得到标记实验参数相关数据；

4、步骤s200：获取历史设备形变实验组，从历史设备形变实验组中获取历史实验数据，获取历史实验参数数据，分析在设备形变实验中的实验参数，对历史实验数据中的实验结果参数的数据变化状态的影响程度，得到标记实验影响数据；

5、步骤s300：获取标记实验参数相关数据，获取标记实验影响数据，分析在设备形变实验过程中的实验参数与实验结果参数之间的数据变化的关联程度，得到目标实验关联数据；

6、步骤s400：获取当前周期内的设备形变实验组，基于目标实验关联数据，对当前周期内的设备形变实验组中的实验数据进行验证，得到目标设备形变实验组，基于目标设备形变实验组，对当前周期内设备形变仿真模型进行智能优化。

7、进一步的，步骤s100包括：

8、步骤s101：构建设备仿真云平台，获取设备仿真云平台中存储的各个历史设备形变实验组，各个历史设备形变实验组均经过实验数据验证，从历史设备形变实验组中获取历史实验参数数据，历史实验参数数据包括设备形变实验前历史设备的各项实验参数对应的数据；

9、步骤s102：当历史设备形变实验组中的某一项实验参数对应的数据中的元素总个数大于1，获取某一项实验参数对应的数据中的各项元素的最大值和最小值，计算某一项实验参数的特征参数值，当历史设备形变实验组中的某一项实验参数对应的数据中的元素总个数等于1，将某一项实验参数对应的数据中的元素的数值，作为历史设备形变实验组中某一项实验参数的特征参数值对应的数值；

10、步骤s103：获取历史设备形变实验组被设备仿真云平台进行存储的时间点，按照时间先后顺序对设备仿真云平台中的各个历史设备形变实验组进行排序，获取各个历史设备形变实验组中的各项实验参数的特征参数值；

11、步骤s104：分析在设备形变实验前历史设备形变实验组中各项实验参数之间的数据变化相关性，其中，对第项实验参数和第项实验参数之间数据变化相关性具体分析过程包括，其中，第项实验参数和第项实验参数均为从各项实验参数中随机选择获取的；

12、步骤s105：从各个历史设备形变实验组中分别获取第项实验参数的中位数，和第项实验参数的中位数，计算第项实验参数与第项实验参数之间的标记变化相关值：

13、；

14、其中，j为设备仿真云平台中的各个历史设备形变实验组的总个数；为第i个历史设备形变实验组中的第项实验参数的特征参数值；为第i个历史设备形变实验组中的第项实验参数的特征参数值；

15、步骤s106：当第项实验参数与第项实验参数之间的标记变化相关值大于预设的第一标记变化相关阈值，判定第项实验参数与第项实验参数之间数据变化为正相关性，当第项实验参数与第项实验参数之间的标记变化相关值小于预设的第二标记变化相关阈值，判定第项实验参数与第项实验参数之间数据变化为负相关性；

16、步骤s107：获取在设备形变实验前数据变化存在相关性的各项实验参数，并对各项实验参数之间的相关性进行汇集，得到标记实验参数相关数据。

17、进一步的，步骤s200包括：

18、步骤s201：获取设备仿真云平台中的各个历史设备形变实验组，从历史设备形变实验组中获取历史实验数据，历史实验数据包括，设备形变实验后历史设备的各项实验结果参数对应的数据；

19、步骤s202：获取各个历史设备形变实验组中的各项实验结果参数的特征参数值，获取历史设备形变实验组的历史实验参数数据，分析在设备形变实验中的实验参数对实验结果参数的数据变化状态的影响程度，其中，第项实验参数对第项实验结果参数的数据变化状态的影响程度的具体分析过程为，分别计算各个历史设备形变实验组中的第项实验参数和第项实验结果参数的标准特征参数值，其中，计算第c个历史设备形变实验组中的第项实验参数的标准特征参数值：

20、；

21、其中，为第c个历史设备形变实验组中的第项实验参数的特征参数值；为各个历史设备形变实验组中的第项实验参数的特征参数值的平均值；为各个历史设备形变实验组中的第项实验参数的特征参数值的标准差；

22、步骤s203：计算第项实验参数与第项实验结果参数之间的特征参数变化影响值：

23、；

24、其中，为第x个历史设备形变实验组中的第项实验参数的标准特征参数值；为各个历史设备形变实验组中的第项实验参数的标准特征参数值的平均值；为第x个历史设备形变实验组中的第项实验结果参数的标准特征参数值；为各个历史设备形变实验组中的第项实验结果参数的标准特征参数值的平均值；

25、步骤s204：当第项实验参数与第项实验结果参数之间的特征参数变化影响值大于预设的第一特征参数变化影响值，判定在设备形变实验中的述第项实验参数对第项实验结果参数的数据变化状态为正向影响，并将实验参数记为第项实验结果参数的正向影响实验参数；

26、步骤s205：当第项实验参数与第项实验结果参数之间的特征参数变化影响值小于预设的第二特征参数变化影响值，判定在设备形变实验中的第项实验参数对第项实验结果参数的数据变化状态为负向影响，并将第项实验参数记为第项实验结果参数的负向影响实验参数；

27、步骤s206：获取各项实验结果参数的若干项的正向影响实验参数和负向影响实验参数并进行汇集，得到标记实验影响数据。

28、进一步的，步骤s300包括：

29、步骤s301：对标记实验参数相关数据和标记实验影响数据分别进行获取，分析在设备形变实验过程中的实验参数与实验结果参数之间的数据变化的关联程度，具体分析过程为，从标记实验参数相关数据随机选取出数据变化具有相关性的第b项实验参数和第d项实验参数；

30、步骤s302：当第b项实验参数为第z项实验结果参数的正向影响实验参数，并且第b项实验参数和第d项实验参数之间数据变化为正相关性时，则判定第b项实验参数和第d项实验参数，对第z项实验结果参数的数据变化具有正关联，反之，当第b项实验参数和第d项实验参数之间数据变化为负相关性时，则判定第b项实验参数对第z项实验结果参数的数据变化具有正关联，第d项实验参数对第z项实验结果参数的数据变化具有负关联；

31、步骤s303：当第b项实验参数为第z项实验结果参数的负向影响实验参数，并且第b项实验参数和第d项实验参数之间数据变化为正相关性时，则判定第b项实验参数和第d项实验参数，对第z项实验结果参数的数据变化具有负关联，反之，当第b项实验参数和第d项实验参数之间数据变化为负相关性时，则判定第b项实验参数对第z项实验结果参数的数据变化具有负关联，第d项实验参数对第z项实验结果参数的数据变化具有正关联；

32、步骤s304：获取各项实验参数中与实验结果参数具有关联的若干项实验参数并进行汇集，得到目标实验关联数据；

33、在上述步骤中通过的实验参数与实验参数之间的相关性和实验参数对实验结果参数的数据变化状态的影响程度，从而获取在各项实验参数中不对实验结果参数的数据变化状态产生影响的实验参数，但是这个实验参数与所以结果参数之间存在关联，即一个实验参数与另一个实验参数之间数据变化趋势都相同，通过这种分析方法可以准确找出即使实验参数的不对实验参数结果参数产生影响，但是仍然存在关联的数据，也使得在后续对数据验证过程中更加准确、科学。

34、进一步的，步骤s400包括：

35、步骤s401：获取当前周期内的设备仿真云平台中存储的各个设备形变实验组，获取目标实验关联数据，并基于目标实验关联数据，对各个设备形变实验组中的实验数据进行数据验证，对设备形变实验组进行筛选，得到目标设备形变实验组；

36、步骤s402：根据设备仿真云平台的数据库中存储的历史设备形变实验组，构建出设备形变仿真模型，获取目标设备形变实验组内的实验数据，基于实验数据反推出设备形变仿真模型中的模型数据，并对当前周期内设备形变仿真模型进行智能优化。

37、为了更好的实现上述方法还提出了设备形变分析系统，设备形变分析系统包括标记实验参数相关数据模块、标记实验影响数据模块、目标实验关联数据模块、智能优化模块；

38、标记实验参数相关数据模块，用于对设备形变实验前不同实验参数之间的数据变化的相关性进行分析，得到标记实验参数相关数据；

39、标记实验影响数据模块，用于对设备形变实验中的实验参数对实验结果参数的数据变化状态的影响程度进行分析，得到标记实验影响数据；

40、目标实验关联数据模块，用于分析在设备形变实验过程中的实验参数与实验结果参数之间的数据变化的关联程度，得到目标实验关联数据；

41、智能优化模块，用于对当前周期内设备形变仿真模型进行智能优化。

42、进一步的，标记实验参数相关数据模块包括标记变化相关值单元、标记实验参数相关数据单元；

43、标记变化相关值单元，用于分析在设备形变实验前历史设备形变实验组中各项实验参数之间的数据变化相关性，计算实验参数之间的标记变化相关值；

44、标记实验参数相关数据单元，用于获取在设备形变实验前数据变化存在相关性的各项实验参数，并对各项实验参数之间的相关性进行汇集，得到标记实验参数相关数据。

45、进一步的，标记实验影响数据模块包括特征参数变化影响值单元、标记实验影响数据单元；

46、特征参数变化影响值单元，用于对实验参数与实验结果参数之间的特征参数变化影响值进行计算；

47、标记实验影响数据单元，用于对各项实验结果参数的若干项的正向影响实验参数和负向影响实验参数进行获取并汇集，得到标记实验影响数据。

48、进一步的，目标实验关联数据模块包括目标实验关联数据单元；

49、目标实验关联数据单元，用于对各项实验参数中与实验结果参数具有关联的若干项实验参数进行获取并汇集，得到目标实验关联数据。

50、进一步的，智能优化模块包括智能优化单元；

51、智能优化单元，用于根据设备仿真云平台的数据库中存储的历史设备形变实验组，构建出设备形变仿真模型，获取目标设备形变实验组内的实验数据，基于实验数据反推出设备形变仿真模型中的模型数据，并对当前周期内设备形变仿真模型进行智能优化。

52、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明实现了基于设备仿真云平台的数据库中经过数据验证的历史设备形变实验组的分析，获取设备形变实验前的各项实验参数之间的相关性，以及设备形变实验中的各项实验参数对实验结果参数的数据变化影响程度，并基于获取的以上数据，分析出实验参数与实验结果参数的关联性，并基于关联性去对当前周期内的设备仿真云平台中的设备形变实验组进行数据验证，从中筛选出实验数据不合实验参数与实验结果参数之间的关联性的设备形变实验组，保证基于实验数据反推出设备形变仿真模型中的模型数据的准确性。