[发明专利]基于故障树(FTA)的液压机自学习故障诊断方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于故障树的液压机自学习故障诊断方法，初始化故障诊断知识库，所述故障诊断知识库为基于故障树的知识库；获取故障描述信息，访问故障诊断知识库生成各级推荐解决方案并进行推送，从而确定故障基础事件；根据所述故障基础事件，搜索所述故障诊断知识库获取对应的故障解决方法并进行推送；获取用户对于所述故障解决方法的有效性信息，并将所述有效性信息记录到所述故障诊断知识库；基于所述有效性信息更新所述故障诊断知识库中所有故障原因的权值因子。还提供了相应系统。通过自动更新权值的方式，对装备故障给出有针对性的故障原因预判，为运维人员起到指导作用，缩短了装备故障排除时间，间接提高了液压机利用率。

技术领域

本发明涉及液压机，具体而言，涉及一种基于故障树的液压机自学习故障诊断方法及系统。

背景技术

随着自动控制和材料成型等领域科学技术的快速发展，我国所生产的液压机装备特别是万吨级重型液压机装备的已经成为集机械、液压、传感和控制等技术的复杂装备。液压机装备的成型工艺越来越复杂，子系统和子部件也越来越多，这就给用户以及装备制造厂商的故障诊断与维护能力提出了更高的要求，因此，设计出一套快速有效的故障排查、诊断的方法，精准分析出故障点，从而降低运维成本和装备停机损失和就显得尤为重要。

发明内容

本发明为了解决现有技术中故障排查、诊断效率低，准确率低的问题，将故障树分析法(FTA)引入到的液压机装备的故障诊断中，通过诊断系统和用户之间的交互式工作，从而精准定位故障点并做出有效的处理。同时在装备出厂时建立故障诊断知识库，为各故障原因设置权值因子，并在运行中不断迭代，根据故障发生的频次系统自动更新其权值。

具体地，本发明第一方面提供了一种基于故障树的液压机自学习故障诊断方法，包括如下步骤：

S110、初始化故障诊断知识库，所述故障诊断知识库为基于故障树的知识库；

S120、获取故障描述信息，根据故障描述信息访问故障诊断知识库生成各级推荐解决方案并进行推送，从而确定故障基础事件；

S130、根据所述故障基础事件，搜索所述故障诊断知识库获取对应的故障解决方法并进行推送；

S140、获取用户对于所述故障解决方法的有效性信息，并将所述有效性信息记录到所述故障诊断知识库；

S150、基于所述有效性信息更新所述故障诊断知识库中所有故障原因的权值因子。

进一步地，通过贝叶斯网络建模方法获取所述权值因子。

进一步地，所述步骤S150包括：

S151、通过历史异常数据选取液压机部件异常的关键影响因子作为液压机部件异常情况的关键指标和网络节点，利用因果关系建立网络结构；

S152、利用样本数据集对所述网络结构进行模型训练，确定所述网络结构中各节点的条件概率分布，所述条件概率即为所述权值因子。

进一步地，所述基础事件逐级包括用户操作原因、互锁条件不满足和元件出现故障，所述步骤S120包括：

根据故障描述信息和实时状态数据和用户反馈信息，依次推送用户操作原因、互锁条件不满足和元件出现故障，直到用户确认找到基础事件。

进一步地，所述步骤S120还包括：

以基于故障树的知识库为依据，根据权值因子排序逐级推送基础事件。

另一方面，把发明基于上述的诊断方法，提供了一种施行上述基于故障树的液压机自学习故障诊断方法的故障诊断系统，包括，用户权限管理模块、设备管理模块、数据管理模块和故障诊断模块；

所述用户权限管理模块用于根据用户权限设定相应的功能权限；