一種電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)。目前的各流水線之間的生產(chǎn)控制策略彼此獨立，嚴重影響了生產(chǎn)效率，也對自動化生產(chǎn)設備造成安全隱患。本發(fā)明包括數(shù)據(jù)采集及處理模塊、診斷分析模塊、系統(tǒng)配置模塊和功能展示模塊；所述的診斷分析模塊實現(xiàn)離線分析服務和在線診斷服務，離線分析服務包含系統(tǒng)SDG模型建立、HSDG模型分層、目標變量分類、確定型變量PS模型建立和待評估型變量DKPLS?SVR模型的建立，通過對硬件設備的物理結(jié)構(gòu)的人工抽象，同時結(jié)合歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息，進行故障因素提取，作為HSDG模型的結(jié)點。本發(fā)明能夠減少有效節(jié)點的搜索空間，從而提高了故障診斷速度。
【專利說明】
一種電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)
技術領域
[0001]本發(fā)明屬于電力計量領域，具體地說一種電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]智能電能表需求將日益增加，未來的計量檢定工作在保證檢定質(zhì)量的同時，也對檢定數(shù)量提出了更高的要求。目前的電力計量自動化檢定流水線依托智能庫房推動生產(chǎn)業(yè)務流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)計量器具的庫存管理、出入庫、檢定上下料、外觀檢查、耐壓試驗、檢定檢測、封印貼標等。但由于各流水線之間的生產(chǎn)控制策略彼此獨立，容易出現(xiàn)擁塞和饑餓現(xiàn)象，導致各自動化系統(tǒng)之間的實時生產(chǎn)協(xié)同及故障異常處理工作主要還是依賴人工管理經(jīng)驗，且系統(tǒng)持續(xù)的長期運轉(zhuǎn)現(xiàn)狀容易發(fā)生多種機械或電氣故障，生產(chǎn)故障不易發(fā)現(xiàn)，嚴重影響了生產(chǎn)效率，也對自動化生產(chǎn)設備造成安全隱患。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]針對目前電力計量自動化檢定流水線生產(chǎn)故障不易發(fā)現(xiàn)、發(fā)現(xiàn)不易處理等問題，本發(fā)明提供一種電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，以提高電力計量自動化檢定流水線故障診斷速度。
[0004]為此，本發(fā)明采用如下的技術方案:一種電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，其包括數(shù)據(jù)采集及處理模塊、診斷分析模塊、系統(tǒng)配置模塊和功能展示模塊；
[0005]所述的數(shù)據(jù)采集及處理模塊，實現(xiàn)對單相電能表自動化檢定流水線、三相電能表自動化檢定流水線、低壓電流互感器自動化檢定流水線、采集終端自動化檢定流水線和自動化立體庫房系統(tǒng)的各類信息數(shù)據(jù)的采集及上送；
[0006]所述的診斷分析模塊實現(xiàn)離線分析服務和在線診斷服務，離線分析服務包含系統(tǒng)SDG模型建立、HSDG模型分層、目標變量分類、確定型變量PS模型建立和待評估型變量DKPLS-SVR模型的建立，通過對硬件設備的物理結(jié)構(gòu)的人工抽象，同時結(jié)合歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息，進行故障因素提取，作為HSDG模型的結(jié)點；在線診斷服務包含在線數(shù)據(jù)采樣、待評估型變量DKPLS-SVR殘差計算、SDG逆向推理和診斷結(jié)果輸出，通過故障信號的提取、自動識別和推理實現(xiàn)在線分析與診斷；
[0007]所述的系統(tǒng)配置模塊實現(xiàn)規(guī)則引擎配置和系統(tǒng)日志服務，規(guī)則引擎配置指對角色權(quán)限、計算規(guī)則、預告警規(guī)則及異常推送規(guī)則進行配置；
[0008]所述功能展示模塊實現(xiàn)目標變量維護、系統(tǒng)鄰接矩陣維護、故障原因維護、SDG模型維護、DKPLS-SVR模型維護、診斷結(jié)果展示、故障原因統(tǒng)計分析、設備質(zhì)量評價、備品備件管理和檢修計劃支持功能。
[0009]本發(fā)明根據(jù)SDG理論建立適用于自動化檢定流水線的分層有向圖模型，并結(jié)合定量方法對各采樣節(jié)點進行SDG符號判斷，輸出診斷模型樣本。
[0010]進一步，所述的目標變量分類基于檢定流水線“流量”監(jiān)控的待評估型變量和基于告警的確定型變量。
[0011 ]進一步，離線分析服務的流程如下:
[0012]I)對單相電能表自動化檢定流水線、三相電能表自動化檢定流水線、低壓電流互感器自動化檢定流水線、采集終端自動化檢定流水線和自動化立體庫房系統(tǒng)進行分解，通過邊界約束建立各子系統(tǒng)的SDG模型；
[0013]2)通過SDG模型進行分層，得到分層有向圖模型HSDG;
[0014]3)根據(jù)分層有向圖模型HSDG，確定需要監(jiān)測的目標變量；
[0015]4)判斷監(jiān)測的目標變量是否為待評估型變量，如果是，變量進入待評估變量的DKPLS-SVR模型;如果否，則變量進入確定型變量PS模型；
[0016]5)輸入離線訓練數(shù)據(jù)，通過DKPLS-SVR模型計算各變量的CUSUM6o參數(shù)。
[0017]進一步，根據(jù)相應的SDG模型以及影響因素數(shù)量，獲得相應的初始化SDG模型的鄰接矩陣;判斷系統(tǒng)是否可分層后利用Warshall算法獲得其可達矩陣，計算得到第一層節(jié)點；去除第一層節(jié)點，得到新的可達矩陣，重復計算，得到分層有向圖模型HSDG。
[0018]進一步，通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和概率參數(shù)估計來建立確定型變量PS模型。
[0019]進一步，對確定需要監(jiān)測的目標變量進行設定和分類，判斷變量是否可觀測，如果是，再判斷變量是否為流量，如果是則作待評估型變量標記，如果否則作確定型變量標記。
[0020]進一步，在線診斷服務的流程如下:
[0021 ] I)數(shù)據(jù)在線采樣，利用DKPLS-SVR模型估計目標變量預測值，生成各目標變量的殘差，如殘差不超過6σ控制限，返回至數(shù)據(jù)在線采樣;超過6σ控制限，獲取SDG樣本集，在分層有向圖模型HSDG的基礎上，觸發(fā)SDG逆向推理，尋找故障源；
[0022]2)確定最高層報警節(jié)點集合T，確定報警節(jié)點個數(shù)m;
[0023]如m=I，則此節(jié)點為故障源節(jié)點，如果此變量為待評估型變量，推理計算各侯選故障的概率值，如果不是待評估型變量，則依據(jù)確定型變量PS模型，計算可能故障原因的概率，給出診斷結(jié)果；
[0024]如m不等于I，則取各節(jié)點的HSDG圖，如各支路上是相容支路，保留支路;如各支路上不是相容支路，則去掉支路形成新的HSDG圖，得到侯選故障源和可能的相容支路，如果此變量為待評估型變量，推理計算各侯選故障的概率值，如果不是待評估型變量，則依據(jù)確定型變量PS模型，計算可能故障原因的概率，給出診斷結(jié)果。
[0025]本發(fā)明具有的有益效果:本發(fā)明能夠減少有效節(jié)點的搜索空間，由于診斷速度和搜索空間呈線性變化，從而提高了故障診斷速度;且本發(fā)明對故障辨識能力強，具有魯棒性，其診斷結(jié)果具備一定的解釋能力，在生產(chǎn)中具有一定的指導意義。
【附圖說明】
[0026]圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)框圖。
[0027]圖2為本發(fā)明離線分析服務的流程圖。
[0028]圖3為本發(fā)明在線診斷服務的流程圖。
【具體實施方式】
[0029]下面結(jié)合說明書附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明作進一步說明。
[0030]如圖1所示的電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，其由數(shù)據(jù)采集及處理模塊、診斷分析模塊、系統(tǒng)配置模塊和功能展示模塊組成。
[0031]所述的數(shù)據(jù)采集及處理模塊，實現(xiàn)對單相電能表自動化檢定流水線、三相電能表自動化檢定流水線、低壓電流互感器自動化檢定流水線、采集終端自動化檢定流水線和自動化立體庫房系統(tǒng)的各類信息數(shù)據(jù)的采集及上送。
[0032]所述的診斷分析模塊實現(xiàn)離線分析服務和在線診斷服務，離線分析服務包含系統(tǒng)SDG模型建立、HSDG模型分層、目標變量分類、確定型變量PS模型建立和待評估型變量DKPLS-SVR模型的建立，通過對硬件設備的物理結(jié)構(gòu)的人工抽象，同時結(jié)合歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息，進行故障因素提取，作為HSDG模型的結(jié)點；在線診斷服務包含在線數(shù)據(jù)采樣、待評估型變量DKPLS-SVR殘差計算、SDG逆向推理和診斷結(jié)果輸出，通過故障信號的提取、自動識別和推理實現(xiàn)在線分析與診斷。所述的目標變量分類基于檢定流水線“流量”監(jiān)控的待評估型變量和基于告警的確定型變量。
[0033]所述的系統(tǒng)配置模塊實現(xiàn)規(guī)則引擎配置和系統(tǒng)日志服務，規(guī)則引擎配置指對角色權(quán)限、計算規(guī)則、預告警規(guī)則及異常推送規(guī)則進行配置，系統(tǒng)日志服務針對系統(tǒng)運行情況提供日志記錄服務。
[0034]所述功能展示模塊實現(xiàn)目標變量維護、系統(tǒng)鄰接矩陣維護、故障原因維護、SDG模型維護、DKPLS-SVR模型維護、診斷結(jié)果展示、故障原因統(tǒng)計分析、設備質(zhì)量評價、備品備件管理和檢修計劃支持功能。目標變量維護功能主要包括變量可觀測性判斷、觀測變量類型分類等;系統(tǒng)鄰接矩陣維護功能主要包括維護系統(tǒng)鄰接矩陣、可達矩陣生成、系統(tǒng)模型分層判斷等;故障原因維護功能主要包括系統(tǒng)故障原因新增、修改、生效、失效、故障庫維護等；
4)SDG模型維護功能主要包括SDG模型維護、分層SDG模型維護；5)DKPLS-SVR模型維護主要包括待評估型變量DKPLS-SVR模型維護、閾值計算、SDG模型樣本數(shù)據(jù)生成等;6)診斷結(jié)果展示功能主要包括在線診斷結(jié)果實時展示和關鍵信息推送;7)故障原因統(tǒng)計分析功能提供多種維度統(tǒng)計分析故障原因；8)設備質(zhì)量評價功能根據(jù)設備歷史故障原因統(tǒng)計結(jié)果評價設備質(zhì)量情況;9)備品備件管理實現(xiàn)備品備件檔案信息的基本管理功能；10)檢修計劃支持功能根據(jù)設備質(zhì)量評價及故障原因統(tǒng)計分析結(jié)果，為檢修計劃提供參考信息。
[0035]如圖2所示，離線分析服務的流程如下:
[0036]I)對單相電能表自動化檢定流水線、三相電能表自動化檢定流水線、低壓電流互感器自動化檢定流水線、采集終端自動化檢定流水線和自動化立體庫房系統(tǒng)進行分解，通過邊界約束建立各子系統(tǒng)的SDG模型；
[0037]2)通過SDG模型進行分層，得到分層有向圖模型HSDG;
[0038]3)根據(jù)分層有向圖模型HSDG，確定需要監(jiān)測的目標變量；
[0039]4)判斷監(jiān)測的目標變量是否為待評估型變量，如果是，變量進入待評估變量的DKPLS-SVR模型;如果否，則變量進入確定型變量PS模型；
[0040]5)輸入離線訓練數(shù)據(jù)，通過DKPLS-SVR模型計算各變量的⑶SUM6o參數(shù)。
[0041 ]根據(jù)相應的SDG模型以及影響因素數(shù)量，獲得相應的初始化SDG模型的鄰接矩陣；判斷系統(tǒng)是否可分層后利用Warshall算法獲得其可達矩陣，計算得到第一層節(jié)點；去除第一層節(jié)點，得到新的可達矩陣，重復計算，得到分層有向圖模型HSDG。
[0042]通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和概率參數(shù)估計來建立確定型變量PS模型。
[0043]對確定需要監(jiān)測的目標變量進行設定和分類，判斷變量是否可觀測，如果是，再判斷變量是否為流量，如果是則作待評估型變量標記，如果否則作確定型變量標記。
[0044]如圖3所示，在線診斷服務的流程如下:
[0045]I)數(shù)據(jù)在線采樣，利用DKPLS-SVR模型估計目標變量預測值，生成各目標變量的殘差，如殘差不超過6σ控制限，返回至數(shù)據(jù)在線采樣;超過6σ控制限，獲取SDG樣本集，在分層有向圖模型HSDG的基礎上，觸發(fā)SDG逆向推理，尋找故障源；
[0046]2)確定最高層報警節(jié)點集合T，確定報警節(jié)點個數(shù)m;
[0047]如m=I，則此節(jié)點為故障源節(jié)點，如果此變量為待評估型變量，推理計算各侯選故障的概率值，如果不是待評估型變量，則依據(jù)確定型變量PS模型，計算可能故障原因的概率，給出診斷結(jié)果；
[0048]如m不等于I，則取各節(jié)點的HSDG圖，如各支路上是相容支路，保留支路；如各支路上不是相容支路，則去掉支路形成新的HSDG圖，得到侯選故障源和可能的相容支路，如果此變量為待評估型變量，推理計算各侯選故障的概率值，如果不是待評估型變量，則依據(jù)確定型變量PS模型，計算可能故障原因的概率，給出診斷結(jié)果。
[0049]利用上述電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)進行診斷的具體步驟如下:
[0050]I)根據(jù)不同自動化檢定流水線的物理結(jié)構(gòu)，提取影響各子設備運轉(zhuǎn)的影響因素，根據(jù)自動化檢定流水線業(yè)務生產(chǎn)流程，確定各節(jié)點之間的關聯(lián)關系，然后進行設備建模；
[0051]2)分析影響各子設備運轉(zhuǎn)的影響因素可能存在的故障原因，通過分析子設備影響因素確定模型結(jié)點，并判斷各影響因素對結(jié)點的影響關系，形成初步的SDG模型；
[0052]3)根據(jù)結(jié)點數(shù)量、結(jié)點路徑的復雜程度，從算法的平衡性進行考慮，分3層即可滿足要求，具體分層過程如下:根據(jù)相應的SDG模型以及影響因素數(shù)量，獲得相應的鄰接矩陣；判斷系統(tǒng)是否可分層后利用Warshall算法獲得其可達矩陣;計算得到第一層節(jié)點；去除第一層節(jié)點，得到新的可達矩陣，重復計算，得到分層符號有向圖模型HSDG;
[0053]4)在分層符號有向圖模型HSDG的基礎上，通過反向推理進行故障原因的判斷，SP從樣本中后果節(jié)點或報警節(jié)點出發(fā)，向原因節(jié)點進行搜索，記錄所有通路，并判斷各通路的相容性和獨立性，定位故障點；同時，結(jié)合歷史統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，進一步分析故障原因。
【主權(quán)項】
1.一種電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，其包括數(shù)據(jù)采集及處理模塊、診斷分析模塊、系統(tǒng)配置模塊和功能展示模塊； 所述的數(shù)據(jù)采集及處理模塊，實現(xiàn)對單相電能表自動化檢定流水線、三相電能表自動化檢定流水線、低壓電流互感器自動化檢定流水線、采集終端自動化檢定流水線和自動化立體庫房系統(tǒng)的各類信息數(shù)據(jù)的采集及上送； 所述的診斷分析模塊實現(xiàn)離線分析服務和在線診斷服務，離線分析服務包含系統(tǒng)SDG模型建立、HSDG模型分層、目標變量分類、確定型變量PS模型建立和待評估型變量DKPLS-SVR模型的建立，通過對硬件設備的物理結(jié)構(gòu)的人工抽象，同時結(jié)合歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息，進行故障因素提取，作為HSDG模型的結(jié)點；在線診斷服務包含在線數(shù)據(jù)采樣、待評估型變量DKPLS-SVR殘差計算、SDG逆向推理和診斷結(jié)果輸出，通過故障信號的提取、自動識別和推理實現(xiàn)在線分析與診斷； 所述的系統(tǒng)配置模塊實現(xiàn)規(guī)則引擎配置和系統(tǒng)日志服務，規(guī)則引擎配置指對角色權(quán)限、計算規(guī)則、預告警規(guī)則及異常推送規(guī)則進行配置； 所述功能展示模塊實現(xiàn)目標變量維護、系統(tǒng)鄰接矩陣維護、故障原因維護、SDG模型維護、DKPLS-SVR模型維護、診斷結(jié)果展示、故障原因統(tǒng)計分析、設備質(zhì)量評價、備品備件管理和檢修計劃支持功能。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述的目標變量分類基于檢定流水線“流量”監(jiān)控的待評估型變量和基于告警的確定型變量。3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，離線分析服務的流程如下: 1)對單相電能表自動化檢定流水線、三相電能表自動化檢定流水線、低壓電流互感器自動化檢定流水線、采集終端自動化檢定流水線和自動化立體庫房系統(tǒng)進行分解，通過邊界約束建立各子系統(tǒng)的SDG模型； 2)通過SDG模型進行分層，得到分層有向圖模型HSDG; 3)根據(jù)分層有向圖模型HSDG，確定需要監(jiān)測的目標變量； 4)判斷監(jiān)測的目標變量是否為待評估型變量，如果是，變量進入待評估變量的DKPLS-SVR模型;如果否，則變量進入確定型變量PS模型； 5)輸入離線訓練數(shù)據(jù)，通過DKPLS-SVR模型計算各變量的CUSUM60參數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，根據(jù)相應的SDG模型以及影響因素數(shù)量，獲得相應的初始化SDG模型的鄰接矩陣；判斷系統(tǒng)是否可分層后利用Warshall算法獲得其可達矩陣，計算得到第一層節(jié)點;去除第一層節(jié)點，得到新的可達矩陣，重復計算，得到分層有向圖模型HSDG。5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和概率參數(shù)估計來建立確定型變量PS模型。6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，對確定需要監(jiān)測的目標變量進行設定和分類，判斷變量是否可觀測，如果是，再判斷變量是否為流量，如果是則作待評估型變量標記，如果否則作確定型變量標記。7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電力計量自動化檢定流水線故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，在線診斷服務的流程如下: 1)數(shù)據(jù)在線采樣，利用DKPLS-SVR模型估計目標變量預測值，生成各目標變量的殘差，如殘差不超過6σ控制限，返回至數(shù)據(jù)在線采樣;超過6σ控制限，獲取SDG樣本集，在分層有向圖模型HSDG的基礎上，觸發(fā)SDG逆向推理，尋找故障源； 2)確定最高層報警節(jié)點集合T，確定報警節(jié)點個數(shù)m; 如m= I，則此節(jié)點為故障源節(jié)點，如果此變量為待評估型變量，推理計算各侯選故障的概率值，如果不是待評估型變量，則依據(jù)確定型變量PS模型，計算可能故障原因的概率，給出診斷結(jié)果； 如m不等于I，則取各節(jié)點的HSDG圖，如各支路上是相容支路，保留支路；如各支路上不是相容支路，則去掉支路形成新的HSDG圖，得到侯選故障源和可能的相容支路，如果此變量為待評估型變量，推理計算各侯選故障的概率值，如果不是待評估型變量，則依據(jù)確定型變量PS模型，計算可能故障原因的概率，給出診斷結(jié)果。
【文檔編號】G01R35/04GK106019195SQ201610580504
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年7月22日
【發(fā)明人】沈曙明, 徐永進, 周永佳, 嚴華江, 黃金娟, 丁徐楠, 李舜, 陳歡軍, 徐世予, 曹志剛, 安泰, 魏磊, 侯艷麗, 儲鵬飛, 蔣超, 皇甫高峻, 李明冉, 王超
【申請人】國網(wǎng)浙江省電力公司電力科學研究院, 國家電網(wǎng)公司, 國電南瑞科技股份有限公司