本發(fā)明涉及設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價是對設(shè)備使用過程中的技術(shù)能力、生產(chǎn)能力、生產(chǎn)效率及有關(guān)技術(shù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與設(shè)備原給定值作比較，并用定量表示的方法反映其磨損程度的大小，這種評價方式可以清晰地展現(xiàn)設(shè)備的當(dāng)前狀態(tài)，使管理者能夠更準(zhǔn)確地掌握設(shè)備的運行狀況，從而有針對性地進行管理和優(yōu)化，并幫助運維人員預(yù)防設(shè)備故障的發(fā)生，通過對設(shè)備進行定期的檢測和評估，可以及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常現(xiàn)象和問題，并進行相應(yīng)的維護和保養(yǎng)，從而避免設(shè)備故障引發(fā)的生產(chǎn)停工和損失，設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價對于提高設(shè)備管理水平、預(yù)防設(shè)備故障、確定合理的維護計劃、提高設(shè)備效率和性能以及降低生產(chǎn)成本等方面都具有重要的意義，企業(yè)應(yīng)該重視設(shè)備技術(shù)狀態(tài)的評價工作，加強設(shè)備技術(shù)狀態(tài)的管理和維護，提升設(shè)備可靠性和生產(chǎn)效率，從而不斷提高企業(yè)的競爭力。

2、中國專利公開號：cn115600350a公開了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)風(fēng)險評價方法，屬于設(shè)備狀態(tài)風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域。采用該方法可以根據(jù)設(shè)備的動態(tài)變化，通過實時動態(tài)風(fēng)險評價模型調(diào)整參數(shù)，實現(xiàn)一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)風(fēng)險評價技術(shù)；通過該技術(shù)，可以更為準(zhǔn)確預(yù)測到設(shè)備存在的故障風(fēng)險以及故障發(fā)生的概率，在依托數(shù)據(jù)的前提下，對設(shè)備進行風(fēng)險估計，相較于傳統(tǒng)rbi技術(shù)有了更符合我國設(shè)備風(fēng)險的評價標(biāo)準(zhǔn)，并以專家小組的形式制定合理有效的應(yīng)對措施，尤其對石化工業(yè)來說，及時的發(fā)現(xiàn)故障風(fēng)險可以避免石油或者燃料的泄露，減少事故的發(fā)生。該方案主要是針對石化裝置處于動態(tài)過程的風(fēng)險進行評價，未對設(shè)備技術(shù)狀態(tài)進行整體評價，也未對評價結(jié)果進行評估和優(yōu)化，設(shè)備技術(shù)狀態(tài)的評價準(zhǔn)確性低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為此，本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價方法及系統(tǒng)，用以克服現(xiàn)有技術(shù)中設(shè)備技術(shù)狀態(tài)的評價準(zhǔn)確性低的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一方面，本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價方法，包括：

3、步驟s1，對設(shè)備傳感器信息和設(shè)備運行日志進行數(shù)據(jù)采集，得到設(shè)備評價信息；

4、步驟s2，對設(shè)備評價信息進行處理；

5、步驟s3，根據(jù)歷史設(shè)備評價信息構(gòu)建評價模型；

6、步驟s4，根據(jù)評價模型得到評價級別和狀態(tài)參數(shù)；

7、步驟s5，每隔一個抽樣周期，根據(jù)實際狀態(tài)參數(shù)對評價級別進行評估；

8、步驟s6，根據(jù)評估結(jié)果對評價級別進行失真判斷；

9、步驟s7，根據(jù)失真判斷結(jié)果對評價級別進行優(yōu)化；

10、步驟s8，根據(jù)評價周期內(nèi)的失真次數(shù)對評估過程進行調(diào)整；

11、步驟s9，根據(jù)調(diào)整后失真次數(shù)對調(diào)整有效性進行判斷，并根據(jù)判斷結(jié)果對評價模型構(gòu)建過程進行校正。

12、進一步地，在所述步驟s2中，在對設(shè)備評價信息進行處理時，將設(shè)備評價信息的格式進行統(tǒng)一，并將設(shè)備評價信息進行時間對齊，對格式統(tǒng)一和時間對齊后的數(shù)據(jù)進行補缺。

13、進一步地，在所述步驟s3中，在構(gòu)建評價模型時，將歷史設(shè)備評價信息的70％隨機劃分為模型訓(xùn)練集，30％隨機劃分為模型測試集，將模型訓(xùn)練集輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，將模型測試集輸入至訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行測試，當(dāng)測試結(jié)果的正確率達到預(yù)設(shè)正確率時，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為評價模型進行輸出。

14、進一步地，在所述步驟s4中，將實時采集得到的設(shè)備評價信息輸入至評價模型中，并輸出評價級別和狀態(tài)參數(shù)。

15、進一步地，在所述步驟s5中，每隔一個抽樣周期，獲取實際狀態(tài)參數(shù)，并將實際狀態(tài)參數(shù)與狀態(tài)參數(shù)進行比對，并根據(jù)比對結(jié)果對評價級別進行評估，其中：

16、當(dāng)實際狀態(tài)參數(shù)優(yōu)于狀態(tài)參數(shù)時，評估所述評價級別為低評價；

17、當(dāng)實際狀態(tài)參數(shù)與狀態(tài)參數(shù)一致時，評估所述評價級別為準(zhǔn)確評價；

18、當(dāng)實際狀態(tài)參數(shù)低于狀態(tài)參數(shù)時，評估所述評價級別為高評價。

19、進一步地，在所述步驟s6中，在進行失真判斷時，獲取狀態(tài)參數(shù)差值r，并將狀態(tài)參數(shù)差值r與預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)差值r0進行比對，根據(jù)比對結(jié)果對評價級別進行失真判斷，其中：

20、當(dāng)r≤r0時，判定評價級別未失真；

21、當(dāng)r＞r0時，判定評價級別失真。

22、進一步地，在所述步驟s7中，在對評價級別進行優(yōu)化時，根據(jù)失真判斷結(jié)果對評價級別進行優(yōu)化，其中：

23、當(dāng)評價級別未失真時，不對評價級別進行優(yōu)化；

24、當(dāng)評價級別失真時，則獲取實際狀態(tài)參數(shù)對應(yīng)的評價級別，將所述評價級別優(yōu)化為實際狀態(tài)參數(shù)對應(yīng)的評價級別。

25、進一步地，在所述步驟s8中，在對評估過程進行調(diào)整時，將評價周期內(nèi)的失真次數(shù)n與預(yù)設(shè)失真次數(shù)n0進行比對，并根據(jù)比對結(jié)果對評估過程的調(diào)整情況進行判斷，其中：

26、當(dāng)n≤n0時，不對評估過程進行調(diào)整；

27、當(dāng)n＞n0時，對評估過程進行調(diào)整，設(shè)定調(diào)整系數(shù)s，0.89＜s＜0.97，根據(jù)調(diào)整系數(shù)s對預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)差值r0進行調(diào)整，調(diào)整后的預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)差值為rs0，設(shè)定rs0＝s×r0。

28、進一步地，在所述步驟s9中，在對調(diào)整有效性進行判斷時，將調(diào)整后失真次數(shù)na與預(yù)設(shè)失真次數(shù)n0進行比對，并根據(jù)比對結(jié)果對調(diào)整有效性進行判斷，其中：

29、當(dāng)na≤1.3×n0時，判定調(diào)整有效；

30、當(dāng)na＞1.3×n0時，判定調(diào)整無效，并對評價模型構(gòu)建過程進行校正，將評價級別失真對應(yīng)的設(shè)備評價信息作為模型構(gòu)建校正訓(xùn)練集，根據(jù)模型構(gòu)建校正訓(xùn)練集對評價模型進行訓(xùn)練。

31、另一方面，本發(fā)明還提供一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價系統(tǒng)，包括：

32、數(shù)據(jù)采集模塊，用以對設(shè)備傳感器信息和設(shè)備運行日志進行數(shù)據(jù)采集，得到設(shè)備評價信息；

33、信息處理模塊，用以對設(shè)備評價信息進行處理；

34、模型構(gòu)建模塊，用以根據(jù)歷史設(shè)備評價信息構(gòu)建評價模型；

35、設(shè)備評價模塊，用以根據(jù)評價模型得到評價級別和狀態(tài)參數(shù)；

36、結(jié)果評估模塊，用以每隔一個抽樣周期，根據(jù)實際狀態(tài)參數(shù)對評價級別進行評估；

37、失真判斷模塊，用以根據(jù)評估結(jié)果對評價級別進行失真判斷；

38、評價優(yōu)化模塊，用以根據(jù)失真判斷結(jié)果對評價級別進行優(yōu)化；

39、評估調(diào)整模塊，用以根據(jù)評價周期內(nèi)的失真次數(shù)對評估過程進行調(diào)整；

40、模型校正模塊，用以根據(jù)調(diào)整后失真次數(shù)對調(diào)整有效性進行判斷，并根據(jù)判斷結(jié)果對評價模型構(gòu)建過程進行校正。

41、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于，所述方法通過步驟s1對設(shè)備傳感器信息和設(shè)備運行日志進行數(shù)據(jù)采集，以通過便捷采集的方式得到設(shè)備評價信息，所述方法通過步驟s2對設(shè)備評價信息進行處理，以便于后續(xù)根據(jù)設(shè)備評價信息對設(shè)備技術(shù)狀態(tài)進行評價，所述方法通過步驟s3構(gòu)建評價模型，并通過步驟s4根據(jù)評價模型得到評價級別和狀態(tài)參數(shù)，以實時對設(shè)備技術(shù)狀態(tài)進行評價，從而提高設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價效率，所述方法通過步驟s5根據(jù)實際狀態(tài)參數(shù)對評價級別進行評估，以保障設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價結(jié)果的準(zhǔn)確性，所述方法通過步驟s6對評價級別進行失真判斷，以對失真的設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價結(jié)果進行識別，所述方法通過步驟s7對評價級別進行優(yōu)化，以對失真的設(shè)備技術(shù)狀態(tài)評價結(jié)果進行優(yōu)化，所述方法通過步驟s8對評估過程進行調(diào)整，以根據(jù)評價周期內(nèi)的失真次數(shù)對評估力度進行調(diào)整，所述方法通過步驟s9對調(diào)整有效性進行判斷，以根據(jù)調(diào)整后失真次數(shù)對評價模型構(gòu)建過程進行校正，提高評價模型輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性，進一步提高設(shè)備技術(shù)狀態(tài)的評價準(zhǔn)確性。