[发明专利]一种基于数据挖掘的电机运行状态判断方法在审

专利信息
申请号: 202010416596.9 申请日: 2020-05-15
公开(公告)号: CN111562496A 公开(公告)日: 2020-08-21
发明(设计)人: 王军;严潇 申请(专利权)人: 北京天工智造科技有限公司
主分类号: G01R31/34 分类号: G01R31/34;G06K9/62
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100089 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 数据 挖掘 电机 运行 状态 判断 方法
【权利要求书】:

1.一种基于数据挖掘的电机运行状态判断方法,其特征在于,包括有如下步骤:

S1、获取电机的各个层面的数据,设备的检修历史,维保历史,停机历史,以此做为设备状态标签,设备参数,此为电机的原始特征数据,从设备所在现场的SCADA系统中获取历史数据,数据包括设备特征数据:温度、电流、电压、转速、扭矩、转角、振动烈度、噪声,设备状态记录、维保记录、故障记录、运行事件记录;

S2、将非结构化的设备特征数据进行结构化处理,因为数据的状态记录大多是文本形式,且记录方式没有统一地规范,需要将这部分数据利用起来,必然要进行结构化处理;

S3、对特征数据进行清洗、预处理,处理完状态数据,对特征数据进行清洗,结合状态记录,提取电机稳定运行时的数据备用,将提取出的数据进行归一化处理,归一化方法为MinMax;

S4、二次特征提取,特征的提取基于滑动时间窗口的统计分析以及频域分析,提取数据的二次特征,包括各个过程量的在窗口内的统计特征,振动、噪声的信号特征,统计特征包括均值、中位数、方差等描述统计量,信号特征包括经过傅里叶变换或者小波分析后得到的频谱、功率谱、能量谱等数据,均方根值,峰宽,峰功率;

S5、得到训练数据的分类结果以及生成分类模型,将分类数据与结构化处理后的设备状态标签进行组合,形成新的数据集。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的电机运行状态判断方法,其特征在于,包括以下步骤:将根据S1中的操作步骤,特征数据形式如下:Xm*n=(x(1),x(2),x(3),...x(1),x(n)),其中xi=代表第i组数据,m为总记录数,n为总特征数,xi=(x1(1),x2(2),x3(3),...,x4(i),...,x5(n)),记录的数据均带时间戳。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的电机运行状态判断方法,其特征在于,包括以下步骤:将根据S2中的操作步骤:结构化处理步骤1,需将非状态数据根据业务知识转化为状态数据,结构化处理步骤2,使用One-Hot Encoding与label encoding进行编码。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的电机运行状态判断方法,其特征在于,包括以下步骤:将根据S3中的操作步骤,经过缩放后的数据为数据集A。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的电机运行状态判断方法,其特征在于,包括以下步骤:将根据S4中的操作步骤,将上述统计特征及信号特征构成新特征组合,得到新的数据,此为数据集B。

6.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的电机运行状态判断方法,其特征在于,包括以下步骤:将根据S5中的操作步骤,将新数据集将数据顺序随机打乱后,将数据集分割为两部分,一部分用于模型的训练,一部分用于模型的性能测试。此处使用70%用于模型训练,成为训练集,30%用于模型性能的测试,成为测试集。

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