[发明专利]一种基于三维虚拟认知环境的故障诊断方法

说明书

本发明公开一种基于三维虚拟认知环境的故障诊断方法，一：构建工艺系统的三维虚拟模型；二：将三维虚拟模型进行分层链接，形成零件、部件、装置、子系统和系统的层级，建立三维虚拟认知环境；三：针对三维虚拟模型的各零件、部件、装置、子系统以及系统分别链接模型属性库；模型属性库包括异常状态确认关系、上下阈值和故障特征；四：基于三维虚拟认知环境进行故障诊断；五：进行故障诊断结果的三维虚拟增强认知，完成基于三维虚拟认知环境的故障诊断。本发明提供的三维虚拟认知环境能够给用户提供更加直观的、灵活的故障诊断方式。

技术领域

本发明涉及复杂系统的故障诊断技术领城，具体涉及一种基于三维虚拟认知环境的故障诊断方法。

背景技术

故障诊断方法主要包括定性故障诊断和定量故障诊断两大类。定性故障诊断方法包括专家系统方法、定性推理方法、图论方法等。定量故障诊断方法包括信号处理方法、数学模型方法、神经网络方法和模式识别方法等。这些方法需要构建完善的故障模型或通过大量数据训练辨识模式，不便于直观反映异常状态现象和逻辑关系，故障诊断系统构造比较复杂。

随着三维虚拟现实技术的发展，虚拟现实技术逐渐与故障诊断技术相结合。但二者现有的结合方式主要集中在通过网络等方式传递数据或场景，虚拟现实技术仅作为显示界面来表现系统的三维特征从而辅助维修，没有将故障诊断的过程和结果与虚拟现实技术深入结合。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于三维虚拟认知环境的故障诊断方法，本发明提供的三维虚拟认知环境能够给用户提供更加直观的、灵活的故障诊断方式。

实现本发明的技术方案如下：

一种基于三维虚拟认知环境的故障诊断方法，具体步骤为：

步骤一、构建工艺系统的三维虚拟模型；

步骤二、将三维虚拟模型进行分层链接，形成零件、部件、装置、子系统和系统的层级，建立三维虚拟认知环境；

步骤三：针对三维虚拟模型的各零件、部件、装置、子系统以及系统分别链接模型属性库；模型属性库包括异常状态确认关系、上下阈值和故障特征；

步骤四：基于三维虚拟认知环境进行故障诊断；

具体过程如下：

步骤41：将三维虚拟模型中各零件、部件、装置、子系统以及系统所对应的检测数据输入三维虚拟认知环境；

步骤42：将所述检测数据与各零件、部件、装置、子系统以及系统的模型属性库中的上下阈值进行对比，若未超出上下阈值，则继续检测；若超出上下阈值，则该检测数据为异常检测数据，进一步设置该异常检测数据的异常状态标志；

步骤43：查询模型属性库中异常检测数据所对应的各零件、部件、装置、子系统以及系统的异常状态确认关系，如存在异常状态确认关系，则将异常状态标志同时存储于异常检测数据所对应的零件、部件、装置、子系统以及系统和与其具有异常状态确认关系的零件、部件、装置、子系统以及系统的模型属性库中；如不存在异常状态确认关系，则将异常状态标志仅存储于异常检测数据对应的各零件、部件、装置、子系统以及系统的模型属性库中；

步骤44、遍历同一时间点上各零件、部件、装置、子系统以及系统模型属性库中的异常状态标志，对照模型属性库中预先存储的故障特征，如符合某故障特征，则输出相应的故障诊断结果，实现故障诊断；

步骤五：进行故障诊断结果的三维虚拟增强认知，完成基于三维虚拟认知环境的故障诊断。

进一步地，模型属性库还包括基本信息和层级信息；基本信息包括工艺系统具体对象名称、出厂信息和维护信息；层级信息包括隶属关系和连接关系。

有益效果：