[发明专利]一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体来说是涉及一种基于大数据的电厂设备智能预 测检修方法和系统。

背景技术

电厂专家系统是一个能在特定领域内以人类专家水平去解决该领域内困难问题 的计算机程序专家系统，能够综合专家广泛的经验及所处理问题的专门知识形成知识点， 使得对某专业不很熟悉的人员通过专家系统获得进行推理的能力，获得所需的知识并能够 像专家那样解决问题或从事类似于专家的工作。

现代电厂设备和控制系统雨来越复杂，对维修人员的要求很高，合格的维修人员 的培训周期明显延长，但企业的维修人员的流动性大，一些宝贵的维修经验随着维修人员 离职或者退休而得不到保存，造成了知识的极大浪费。因此建立一个专门用于收集电厂设 备维修经验贮存设备的维修知识，促进电厂设备维修人员的培养训练，为电厂设备的维修 工作提供强有力的技术支持的系统就显得十分迫切。

专家系统亦称专家咨询系统，它是一种具有大量专业知识与经验的智能计算机系 统，通常，主要指软件系统，现代的专家系统同时结合了大数据在线设备状态分析系统，构 成了工业企业的智能专家维修系统。它把专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方 法、经验和诀窍组织整理且存储在计算机中，不但能模拟领域专家的思维过程，而且能让计 算机宛如人类专家那样智能地解决实际问题。

在设备或系统发生故障前就开始的智能型维护被称为预测性维护，这是设备维修 的最高境界。先进的技术和分析模型允许操作员能够检测复杂的模式并预测计划外的事 件。为了实现有效维护，预测性维护技术必须基于大量异构数据和可靠的专家维修系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，能够累积维 修工作中的维修数据并进行量化分析，同时在线更新维修数据库为维修人员提供最新的维 修数据支持。

本发明的另一目的是提供一种利用上述基于大数据的电厂设备智能预测检修方 法的智能预测检修系统。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，该方法包括以下步骤：

(1)建立故障事例知识库，所述故障事例知识库的故障事例的结构包括：事例名、 事例的说明信息、故障的初始征兆和故障的诊断结论，所述故障的初始征兆和故障的诊断 结论均采用不确定性知识表达；

(2)获取待诊断事例的初始征兆和必要的附加说明信息；

(3)按附加说明信息形成检索的关键要素，可以通过爬网进程定期索引说明信息， 形成索引关键字供检索使用；

(4)按步骤(3)中形成的关键要素检索故障事例知识库，若能进行完全匹配，则返 回该事例的结论和维修方案，否则进行步骤(5)；

(5)计算待诊断事例的相似度，包括以下步骤：

(5.1)获取待诊断事例的初始征兆；

(5.2)当故障的初始征兆的各项事实的置信度的均值大于预设阈值时：

Ds(c*,c)=1-Σi=1NXi-YiN]]>式(1)

式中：Ds——事例c*与事例c的相似度

N——事例c*与c中初始征兆的最大数目

Xi、Yi——事例c*与事例c的初始征兆集的各个初始征兆的置信度

若考虑权重因素的影响，则两事例的相似度可由式(2)确定：