[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

摘要

本发明涉及大数据技术领域。其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和系统，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。一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，包括步骤：建立故障事例知识库；获取待诊断事例的初始征兆和必要的附加说明信息；按附加说明信息形成检索的关键要素；按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，否则计算待诊断事例的相似度并按相似度的大小从故障事例知识库中取与其最相似的几个故障事例作为将返回的结果；判断是否检索完，若检索完，则返回，否则继续步骤按关键要素检索故障事例知识库。

主权项

一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其特征在于，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；(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：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：式(2)式中Wi——权重因子，且(6)按相似度的大小从故障事例知识库中取与其最相似的几个故障事例作为将返回的结果；(7)判断是否检索完，若检索完，则返回，否则继续步骤(4)。