[发明专利]压缩机质量预警服务的方法、系统、可读介质和电子设备

说明书

本发明涉及一种压缩机质量预警服务的方法、系统、可读介质和电子设备，该方法包括：根据从历史故障数据中获取的传感器的检测数据与相应的故障类型构建关联分析数据表；对压缩机故障的关联规则进行建模，得到关联分析数据表上的频繁项集；根据关联分析数据表和压缩机故障的最小支持度构建FP树；利用FP‑Growth算法对FP树挖掘频繁项集；对挖掘得到的频繁项集在集合内部按照索引进行排序，得到潜在故障集合。本发明可以在已发现的压缩机故障的基础上找到暂未被发现但是可能存在的潜在故障，可以实时根据传感器的检测数据挖掘得到压缩机的潜在故障，通过分析潜在故障并及时修复，从而切实地提高压缩机寿命，进而提高售后服务的质量。

技术领域

本发明涉及压缩机质量监控技术领域，尤其涉及一种压缩机质量预警服务的方法、系统、可读介质和电子设备。

背景技术

压缩机作为一种工业常用的机电设备常常面临各类故障，常见的故障类型包括但不限于活塞环泄露、气阀弹簧松软或损坏、冷却水供应不足、联轴器联接松动或断裂、吸气发漏气等。

目前常用的故障检测方法通常是建立在“观察并分析实时监测的压缩机各类信号数据”的基础上的，根据工程实践经验，预示压缩机可能会出现故障的信号包含气缸内有异常响声(噪声监测)、活塞杆及机身温度过热(温度监测)、排气量过低(进排气监测)等。通过传感器的精密布置，这些监测信号在一定程度上可以具体到压缩机的零部件上，如可获得温度数据的部件包含气缸、轴承、排气管、活塞杆、十字头滑道等，但是现有故障检测方法都是针对已经发生的故障所表现出来的结果确定是否有故障，并不能对潜在的故障进行有效预警。

基于上述，现有技术中存在无法基于检测数据挖掘出压缩机的潜在故障的问题。

上述缺陷是本领域技术人员期望克服的。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种压缩机质量预警服务的方法、系统、可读介质和电子设备，进而至少在一定程度上克服现有技术中无法检测出压缩机的潜在故障的问题。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

根据本发明的第一方面，提供一种压缩机质量预警服务的方法，包括：

根据从历史故障数据中获取的传感器的检测数据与相应的故障类型构建关联分析数据表；

对压缩机故障的关联规则进行建模，得到关联分析数据表上的频繁项集；

根据关联分析数据表和压缩机故障的最小支持度构建FP树；

利用FP-Growth算法对FP树挖掘频繁项集；

对挖掘得到的频繁项集在集合内部按照索引进行排序，得到潜在故障集合。

在本发明一实施例中，根据从历史故障数据中获取的传感器的检测数据与相应的故障类型构建关联分析数据表包括：

基于历史故障数据获取传感器的检测数据构建检测数据集合，其中x_i＝[x_i,1,x_i,2,…,x_i,n]表示第i个压缩机在n个不同特征下传感器的检测数据，n表示特征的数量，i∈{1,…,m}，其中所述特征包括气缸温度、轴承温度、排气管温度、缸内噪声分贝、缸内气压中至少两个；

基于历史故障数据获取第i个压缩机的故障类型y_i，y_i通过不同值表示不同的故障类型；

根据检测数据集合和故障类型确定检测样本；

对检测样本进行处理，得到处理后的检测样本；