[发明专利]用于实验室设备的电流和电压的大数据分析构架在审
申请号: | 201710385208.3 | 申请日: | 2017-05-26 |
公开(公告)号: | CN107144721A | 公开(公告)日: | 2017-09-08 |
发明(设计)人: | 张怀东 | 申请(专利权)人: | 北京戴纳实验科技有限公司 |
主分类号: | G01R19/00 | 分类号: | G01R19/00 |
代理公司: | 北京冠和权律师事务所11399 | 代理人: | 朱健,陈国军 |
地址: | 100000 北京市丰台*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 实验室设备 电流 电压 数据 分析 构架 | ||
1.一种用于实验室设备的电流和电压的大数据分析构架,其特征在于,包括:
数据采集终端,用于采集经过实验室设备的电流和电压信号;
数据存储模块,用于存储数据采集终端所采集各实验室设备的电流、电压及其信号特征的历史数据;
处理模块,包括按照实验室管理人员请求或系统状态监测对来自数据存储模块中的历史数据进行数据分析以获得故障模式的数据分析单元,根据各实验室设备的运行管理需求定制的测量指标并在实验室设备出现故障时进行出错警报的检测控制单元,以及利用所述故障模式对所述检测控制单元获得的数据进行分析诊断的设备分析诊断单元;
接口模块,用于对实验室管理人员的任务请求进行响应,并交至所述处理模块进行分析,按不同的请求类型触发执行相应的数据处理模型;
系统管理模块,用于监测数据采集终端、数据存储模块、处理模块和接口模块的工作状态,当其工作状态出现异常时,向实验室管理人员发出警告。
2.根据权利要求1所述的大数据分析构架,其特征在于,所述数据分析单元包括用于对所述历史数据进行分析,所述历史数据包括IDDT,所述分析方法包括用小波变换提取信号特征,用支持向量机训练模型并根据训练出的模型对故障进行诊断。
3.根据权利要求2所述的大数据分析构架,其特征在于,所述用支持向量机训练模型并根据训练出的模型对故障进行诊断,包括:所用支持向量机的核函数为一种径向基核函数,其表达式为:
其中,k(x,y)为核函数,‖x-y‖为x-y的1范数,y为核函数中心,c为预置的参数。
4.根据权利要求1所述的大数据分析构架,其特征在于,所述检测控制单元包括根据各所述实验室设备的运行管理需求定制相应的测量指标的指标制定子单元,对所采集各实验室设备的实时数据进行监测并在数据特征超过警报阈值时进行出错警报的监测警报子单元,以及对所采集各实验室设备的实时数据进行数据筛选的数据筛选子单元,所述测量指标包括测量时间范围、故障类型范围、警报阈值和测量频度。
5.根据权利要求4所述的大数据分析构架,其特征在于,所述数据筛选子单元用于筛选出未出现故障时的实时数据,并将其标记为正常数据标签后存入数据存储模块。
6.根据权利要求1所述的大数据分析构架,其特征在于,所述历史包括其他相同类型实验室的电流、电压及其信号特征的历史数据。
7.根据权利要求1所述的大数据分析构架,其特征在于,单个数据采集终端所要采集信号的实验室设备中不包含2个及以上的相同的实验室设备。
8.根据权利要求1所述的大数据分析构架,其特征在于,所述系统管理模块,以预置的时间间隔监测数据采集终端、数据存储模块、处理模块和接口模块的工作状态,当其工作状态出现异常时,向实验室管理人员发出警告。
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