CN110766277A - 用于核工业现场的健康评估及诊断***和移动终端 - Google Patents

用于核工业现场的健康评估及诊断***和移动终端 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种用于核工业现场的健康评估及诊断***和移动终端，其中，所述健康评估及诊断***包括：特征提取模块、知识库建立模块、知识库绑定模块、自诊断模块以及综合健康评估模块。本发明采用基于多源信息融合的故障诊断技术，基于机理模型的多维智能预警技术，以及基于设备级和***级过程参数的多维综合健康评估技术，可以全面反映被诊断和评估的***及设备的综合健康信息，能够快速定位故障源，有效地解决了传统诊断与评估方法只针对单维度参数变量或者单类型参数变量，以及单设备和单***信息进行故障诊断和评估的弊端，实现核工业生产线多维度参数、多***耦合关系的高效预测、快速诊断和综合健康状况评估。

Description

用于核工业现场的健康评估及诊断***和移动终端
技术领域
本发明涉及核工业技术领域，具体涉及一种用于核工业现场的健康评估及诊断***和移动终端。
背景技术
由于核工程生产线的行业特殊性，在部分生产线工序具有放射性，部分关键***和设备的安全运行直接关系到人员安全、环境安全和设备安全；同时，按照核工程生产线“物料使用精细化”的指导要求，相关***和设备的正常运转和健康状况对物料精细化使用和产品质量同样至为重要。
传统的核工程生产线缺乏有效地故障诊断和健康评估手段，***运行和设备检修维护依赖于现场人员的工作经验和设备供应商的技术支持，无法形成有效的持续积累，且无论是设备供应商的技术支持还是现场不同运行和检修维护班组人员的经验，绝大部分获取的都是单维度参数信息或者单个***、单个设备的信息，缺乏***和设备的全方位信息要素的综合手段，无法为***之间的耦合进行解耦并提供***和设备故障诊断及健康评估的依据，也很难满足核工业现场高效预测、快速诊断和综合健康评估的需要。
随着工业自动化、信息化和智能化技术发展，多源信息融合技术和智能诊断技术研究在一定程度上为解决传统故障诊断模式的弊端提供了有效的手段，同时也为将故障诊断技术及健康评估技术引入核工业生产线奠定了基础条件。因此，基于多源信息融合技术和智能诊断技术提出一种能够满足核工业现场高效预测、快速诊断和综合健康评估需要的方案是目前亟待解决的问题。
发明内容
为满足核工业生产线高效预测、快速诊断和综合健康评估的需要而完成本发明。
本发明所采用的技术方案是：
本发明提供一种用于核工业现场的健康评估及诊断***，其包括：
特征提取模块，用于对各待诊断和评估的***及设备的工艺参数、关键部件的振动数据、音频数据和图像数据进行数据参数特征提取，以得到各待诊断和评估的***及设备的工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据和图像特征数据；
知识库建立模块，用于建立分别与各待诊断和评估的设备对应的设备级诊断规则知识库，获取不同组合的设备级诊断规则知识库基于的工艺***之间的耦合关联信息和解耦信息，以完成***级诊断规则知识库的建立；其中所述设备级诊断规则知识库包含对应设备基于工艺特征、振动特征、音频特征和图像特征的故障征兆信息，所述***级诊断规则知识库包含各***的设备级诊断规则知识库信息，以及***之间耦合关联信息和解耦信息；
知识库绑定模块，与所述知识库建立模块连接，用于将各待诊断和评估的***及设备分别与对应的***级、设备级诊断规则知识库绑定；
自诊断模块，分别与所述特征提取模块和所述知识库建立模块连接，用于将各待诊断和评估的***及设备的工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据和图像特征数据，映射至对应的***级、设备级诊断规则知识库，以进行规则匹配，再基于专家***模型的自动处理决策得出相应的故障诊断结果；以及，
综合健康评估模块，分别与所述自诊断模块和所述知识库绑定模块连接，用于在预设综合因素分析前提下，分别从参数级趋势预测、设备健康状况评估和***健康状况评估这三个维度对各待诊断和评估的***及设备进行预警和健康评估。
可选地，所述特征提取模块对各待诊断和评估的***及设备的关键部件的振动数据进行数据参数特征提取，以得到各待诊断和评估的***及设备的振动特征数据具体为：
所述特征提取模块对各待诊断和评估的***及设备的关键部件的振动数据进行滤波处理，以去除白噪声；
所述特征提取模块采用频段能量提取技术和包络解调技术对滤波处理后的振动数据进行数据参数特征提取，以提取一倍频幅值振动特征数据、二倍频幅值振动特征数据，以及轴承的低频段、中频段和高频段振动特征数据。
可选地，所述特征提取模块还用于提取常用指标；所述常用指标包括：峭度指标和脉冲指标。
可选地，所述待诊断和评估的***及设备的工艺参数包括：温度、流量、压力、功率、转子信息、轴承信息、传感器类型、报警类型、电气参数和润滑情况。
可选地，所述自诊断模块还用于，根据其自动诊断结果和输入的用户验证信息实时调整***级、设备级诊断规则知识库的结构。
可选地，所述健康评估及诊断***还包括：注册模块，其用于实现各待诊断和评估的***及设备在所述健康评估及诊断***内的自动注册。
可选地，所述健康评估及诊断***还包括：服务接口；当各待诊断和评估的***及设备在所述健康评估及诊断***内注册成功后，所述服务接口用于，被在线监测***调用以接收由所述在线监测***输出的，且符合所述健康评估及诊断***规定的数据格式的，各待诊断和评估的***及设备的工艺参数、关键部件的振动数据、音频数据和图像数据，并发送至所述特征提取模块和所述知识库建立模块。
可选地，所述健康评估及诊断***还包括：诊断报告模块，其与所述自诊断模块连接，用于在所述自诊断模块的触发下根据所述自诊断模块输出的故障诊断结果生成对应的故障诊断评估报告，以及将所述故障诊断评估报告返回给所述在线监测***进行相应处理。
可选地，所述故障诊断评估报告包括：已诊断设备和***的基本注册信息、各种诊断故障类型及其对应的处理措施和维修建议，以及已诊断设备和***目前处于的健康状况等级。
可选地，所述健康评估及诊断***还包括：可维护模块，其分别与所述自诊断模块和所述知识库绑定模块连接，用于根据所述自诊断模块输出的故障诊断结果建立待诊断和评估设备与不同故障相对应的设备级可维护建议知识库，以给出各待诊断和评估设备对应的可维护处理建议。
可选地，所述可维护模块还用于，根据***组成和***之间的耦合关联信息和解耦信息，将不同设备级可维护建议知识库组成***级可维护建议知识库，以给出各待诊断和评估***对应的可维护处理建议；其中，所述***级可维护建议知识库与***级故障相对应。
可选地，所述预设综合因素分析包括：工艺过程参数分析、振动参数分析、设备运行时间、设备检维护情况，以及***间的耦合关联分析。
本发明还提供一种移动终端，所述移动终端内安装有上述用于核工业现场的健康评估及诊断***。
有益效果：
本发明所述健康评估及诊断***，利用多源信息融合的故障诊断技术，不仅采集常见的温度、流量、压力等设备相关工艺参数，还采集设备关键部件的振动数据，音频和图像数据，通过对异构数据的多源信息进行特征提取、融合，从而实现快速诊断和准确定位，并给出可维护性建议；同时，本发明结合核工程生产线部分关键***和关键设备对人员安全、环境安全和设备安全起到的重要作用，从参数级、设备级和***级等多个维度对待诊断对象进行分析，充分考虑***之间的耦合关联关系和解耦关系，从而达到从全方位反映设备及***的综合健康评估信息；而且，本发明有效地解决了传统诊断与评估方法仅通过单一维度参数或者***信息孤岛分析进行故障诊断和健康评估的弊端，提高智能诊断及健康评估的准确性和有效性，为保障核工业生产线的人员安全、环境安全以及设备安全等提供了有效手段。
附图说明
图1为本发明实施例提供的用于核工业现场的健康评估及诊断***的一种结构示意图；
图2为本发明实施例提供的用于核工业现场的健康评估及诊断***的另一种结构示意图；
图3为本发明实施例提供的核工业某装置参数实时监控界面图；
图4为本发明实施例提供的核工业某装置振动特征参数频谱分析图；
图5为本发明实施例提供的核工业某***专家自诊断结果图；
图6为本发明实施例提供的核工业某***工艺评价结果图；
图7为本发明实施例提供的核工业某***综合评价结果图。
图中：100－在线监测***；201－注册模块；202－Webservice服务接口；203－特征提取模块；204－知识库建立模块；205－知识库绑定模块；206－自诊断模块；207－诊断报告模块；208－可维护模块；209－综合健康评估模块。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。
本发明属于设备状态监测、故障诊断及设备管理领域。本发明结合核工业生产线工艺流程的特征，从保障人员、环境和设备安全角度出发，采用模糊推理的智能诊断专家***，结合多维信息融合技术，分别从工艺过程参数、振动参数、音频参数以及图像参数等多维度，提取必须且充分的特征向量，结合规则库模糊逻辑推理，准确、快速地定位故障源，并给出可维护性建议；而且，从全方位综合有效的反映设备及***的真实状态，分析***之间的耦合关联关系和解耦关系，给出综合健康评估报告，从而有效地解决利用单维度参数进行采集、信息处理和诊断、评估的弊端，也为***之间存在耦合关联的被诊断对象提供了有效的快速诊断和综合健康评估手段。
针对核工业生产线的工艺流程特征，为核工业生产线提供一种多维度、全方位的健康评估及故障诊断措施，解决目前单维度参数信息或者单个***、单个设备的信息，缺乏***和设备的全方位信息要素的综合手段，无法为***之间的耦合进行解耦并有效进行***和设备故障诊断和健康评估的问题。本发明实施例提供一种基于多源信息融合的用于核工业现场的健康评估及诊断***。
图1为本发明实施例提供的用于核工业现场的健康评估及诊断***的一种结构示意图。如图1所示，所述健康评估及诊断***包括：
特征提取模块203，用于对各待诊断和评估的***及设备的多维数据，例如工艺参数、关键部件的振动数据、音频数据和图像数据，进行数据参数特征提取，以得到各待诊断和评估的***及设备的工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据和图像特征数据；
知识库建立模块204，用于建立分别与各待诊断和评估的设备对应的设备级诊断规则知识库，获取不同组合的设备级诊断规则知识库基于的工艺***之间的耦合关联信息和解耦信息，以完成***级诊断规则知识库的建立；其中所述设备级诊断规则知识库包含对应设备基于工艺特征、振动特征、音频特征和图像特征的故障征兆信息，所述***级诊断规则知识库包含各***的设备级诊断规则知识库信息，以及***之间耦合关联信息和解耦信息；
知识库绑定模块205，与知识库建立模块204连接，用于将各待诊断和评估的***及设备分别与对应的***级、设备级诊断规则知识库绑定；
自诊断模块206，分别与特征提取模块203和知识库建立模块205连接，用于将各待诊断和评估的***及设备的工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据和图像特征数据，映射至对应的***级、设备级诊断规则知识库，以进行规则匹配，再基于专家***模型的自动处理决策得出相应的故障诊断结果；
综合健康评估模块209，分别与自诊断模块206和知识库绑定模块205连接，用于在预设综合因素分析前提下，分别从参数级趋势预测、设备健康状况评估和***健康状况评估这三个维度对各待诊断和评估的***及设备进行预警和健康评估。
其中，所述待诊断和评估的***及设备的工艺参数包括但不限于：温度、流量、压力、转速、功率、转子信息、轴承信息、传感器类型、报警类型、电气参数和润滑情况。所述预设综合因素分析包括但不限于：工艺过程参数分析、振动参数分析、设备运行时间、设备检维护情况，以及***间的耦合关联分析。
在一些实施方式中，特征提取模块203对各待诊断和评估的***及设备的关键部件的振动数据进行数据参数特征提取，以得到各待诊断和评估的***及设备的振动特征数据具体为：
特征提取模块203对各待诊断和评估的***及设备的关键部件的振动数据进行滤波处理，以去除白噪声；
特征提取模块203采用频段能量提取技术和包络解调技术对滤波处理后的振动数据进行数据参数特征提取，以提取一倍频幅值振动特征数据、二倍频幅值振动特征数据，以及轴承的低频段、中频段和高频段振动特征数据，以及其他相关特征数据。
其中，频段能量提取技术和包络解调技术均属于现有技术，本实施例对其不再赘述。一倍频幅值可反映转子平衡状态，二倍频幅值可反映转子对中状态，低频段振动可反映轴承内圈故障。
在一些实施方式中，特征提取模块203对各待诊断和评估的***及设备的除关键部件的振动数据以外的多维数据(工艺参数、音频数据、图像数据)进行数据参数特征提取，以得到各待诊断和评估的***及设备的工艺特征数据、音频特征数据和图像特征数据，具体为：
特征提取模块203对各待诊断和评估的***及设备的多维数据(工艺参数、音频数据、图像数据)进行滤波处理，以去除白噪声；
特征提取模块203采用频段能量提取技术和包络解调技术对滤波处理后的多维数据进行数据参数特征提取，以提取各待诊断和评估的***及设备的工艺特征数据、音频特征数据和图像特征数据。
本实施例中，可采用模型机理分析方法对工艺特征参数进行特征提取，分析确定异常值；可采用音频波形分析和像素比对等分别对音频和图像数据进行数据参数特征提取，以确定其中的异常点。其中，模型机理分析方法是针对核工业生产线工艺流程特点进行的机理分析和特征参数提取方法；模型机理建模方法可以实时模拟分析工艺过程参数的发展趋势，并根据***规则机理模型之间的耦合关联关系和解耦关系，充分反映目前待诊断***和设备的工艺过程参数异常故障。
在一些实施方式中，特征提取模块203还用于提取其他常用指标，例如峭度指标和脉冲指标。
本实施例中，多维数据特征信息提取的多源化，同样也避免了单一维度参数或者***信息孤岛分析进行故障诊断和健康评估的弊端。
在一些实施方式中，自诊断模块206具体用于，将特征提取模块203提取到的各待诊断和评估的***及设备的多维特征数据(工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据、图像特征数据)输入至知识库建立模块204建立的对应***级、设备级诊断规则知识库中后，各待诊断和评估的***或者设备部件会自动匹配对应的***级、设备级诊断规则知识库：若被诊断和评估的***或者设备部件的多维特征数据(工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据、图像特征数据)的特征向量无异常，规则推理机无异常输出，则视为该***或者设备部件运行状态正常；反之，若提取到的多维特征数据(工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据、图像特征数据)的特征向量与诊断规则知识库匹配成功，规则推理机有输出，则得出相应等级的预警通知和故障诊断结果。
在一些实施方式中，自诊断模块206还用于，根据其自动诊断结果和输入的用户验证信息实时调整***级、设备级诊断规则知识库的结构。
本实施例中，结合核工程生产线部分关键***和关键设备对人员安全、环境安全和设备安全起到的重要作用，从参数级、设备级和***级等多个维度对待诊断对象进行分析，充分考虑***之间的耦合关联关系和解耦关系，从而达到从全方位反映设备的综合健康评估信息，有效地解决了传统诊断与评估方法只通过单一维度参数或者***信息孤岛分析进行故障诊断和健康评估的弊端，提高智能诊断及健康评估的准确性和有效性，为保障核工业生产线的人员安全、环境安全以及设备安全等提供了有效手段。
图2为本发明实施例提供的用于核工业现场的健康评估及诊断***的另一种结构示意图，如图2所示，所述健康评估及诊断***还包括：注册模块201，其用于实现各待诊断和评估的***及设备在所述健康评估及诊断***内的自动注册。
本实施例中，可依据待诊断和评估的***及设备的在线监测***传输的数据，采用java编程技术实现待诊断和评估的***及设备的自动注册，还可以将待诊断和评估的***和设备的关键部件信息自动分类注册。当然，各待诊断和评估的***及设备应与其对应的***级、设备级诊断规则知识库自动映射和绑定。
如图2所示，所述健康评估及诊断***还包括Webservice服务接口202。当各待诊断和评估的***及设备在所述健康评估及诊断***内注册成功后，Webservice服务接口202用于，被在线监测***100调用以接收由在线监测***100输出的，且符合所述健康评估及诊断***规定的数据格式的待诊断和评估的***及设备的多维数据(工艺参数、振动数据、音频数据、图像数据)，并分别发送至特征提取模块203和知识库建立模块204。
其中，在线监测***100属于现有技术，本实施例对其结构和功能不再赘述。在一些实施方式中，所述在线监测100***可包括数据采集模块，可根据需要实现待诊断和评估的***及设备的多维数据(工艺参数、振动数据、音频数据、图像数据)的采集，避免传统单维度信号源信息采集的片面性。
本实施例中，所述健康评估及诊断***以Webservice接口服务方式独立发布，在线监测***100可以客户端的身份调用所述健康评估及诊断***的Webservice服务接口202，然后将其采集到的待诊断和评估的***及设备的多维数据按照所述健康评估及诊断***定义的数据格式传输到所述健康评估及诊断***。其中，数据传输格式和规范由所述健康评估及诊断***定义；数据信息包括但不限于：待诊断与评估对象的温度、流量、压力、转速、功率、转子信息、轴承信息、传感器类型、报警类型、电气参数、润滑情况、音频数据和图像数据，以及关键部件的振动数据。相关数据存储至数据库中，并由不同功能模块进行调用。
如图2所示，所述健康评估及诊断***还包括：诊断报告模块207，其与自诊断模块206连接，用于在自诊断模块206的触发下根据自诊断模块206输出的故障诊断结果生成对应的故障诊断评估报告，以及将所述故障诊断评估报告返回给在线监测***100进行相应处理。
具体地，故障诊断评估报告包括：已诊断设备和***的基本注册信息、各种诊断故障类型及其对应的处理措施和维修建议，以及已诊断设备和***目前处于的健康状况等级(例如，良好、可用、需维护)。其中，诊断故障类型与其对应的处理措施和维修建议应绑定在一起。
如图2所示，所述健康评估及诊断***还包括：可维护模块208，其与自诊断模块206和知识库绑定模块205连接，用于根据自诊断模块输出的故障诊断结果建立待诊断和评估设备与不同故障相对应的设备级可维护建议知识库，以给出各待诊断和评估设备对应的可维护处理建议。
在一些实施方式中，可维护模块208还用于，根据***组成和***之间的耦合关联信息和解耦信息，将不同设备级可维护建议知识库组成***级可维护建议知识库，以给出各待诊断和评估***对应的可维护处理建议；其中，所述***级可维护建议知识库与***级故障相对应。
本实施例中，在建立***级、设备级诊断规则知识库和可维护建议知识库时，可引入Jess规则引擎和改进的Rete算法，从而使得所述健康评估及诊断***具有很高的推理效率。
本实施例中，针对核工业生产线的工艺过程参数、振动参数、音频参数以及图像参数等多维度参数，可以分别建立以***级和设备级为单位的诊断规则知识库和可维护性建议知识库。***之间的耦合关系，由诊断规则知识库中的模糊推理机的推理规则进行约束、耦合和解耦。例如可基于开源clisp编程语言建立待诊断设备的典型部件如转子、轴承的自诊断规则知识库。当然，在建立诊断规则知识库时应综合考虑采用多维特征数据(工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据、图像特征数据)作为故障征兆信息。而且，在诊断规则知识库和可维护性建议知识库建立完成后，需要根据推理规则，完成***、设备与诊断规则知识库和可维护性建议知识库的映射与绑定。
图3为本发明实施例提供的核工业某装置参数实时监控界面图，具体示出了所述健康评估及诊断***，针对某核工业特殊装置，其***级和设备级的参数实时监控界面。其中，右键单击选中参数可关联趋势分析和趋势预测功能。趋势分析和趋势预测功能为综合健康评估模块的重要功能之一，也是多维智能预测预警技术的重要体现。
图4为本发明实施例提供的核工业某装置振动特征参数频谱分析图，具体示出了所述健康评估及诊断***，针对某核工业特殊装置，对特征提取模块提取的振动特征参数进行的频谱分析图。对数据的处理和分析，首先要经过嵌入式***的现场数据采集装置，对数据进行集中采集和预处理；然后经过特征提取模块，提取重要信息特征，并对特征参数进行频谱分析、傅里叶变换分析、包络谱分析等，以满足后续特征参数的提前和多源信息的融合需要。
图5为本发明实施例提供的核工业某***专家自诊断结果图，具体示出了所述健康评估及诊断***，针对核工业某***，自诊断结果图。自诊断结果图中内容包括：自诊断模块可以从设备级、***级自动给出目前被诊断***和设备的故障，发生时间以及故障诊断的置信度，并提供详细诊断报告和报表的查看及导出链接。自诊断模块分别与所述特征提取模块和所述设备知识库模块连接，利用专家智能诊断及可维护技术，进行自动处理决策，从而得出相应的故障诊断结果。
图6为本发明实施例提供的核工业某***工艺评价结果图，
图7为本发明实施例提供的核工业某***综合评价结果图。图6和图7分别示出了所述健康评估及诊断***针对核工业某生产线***的工艺评价和综合评价结果。如图6所示，工艺评价结果的内容包括：工艺评价基础信息，评价等级、评价建议以及评价指标和说明等。如图7所示，综合评价结果的内容包括：基础信息(***整体运行时间、无故障运行时间)、综合评价状态、分项评价状态以及评价建议，并给出分项评价的组成权重。综合评价功能是综合健康评估模块的重要功能之一。综合健康评估是多源信息评价技术的重要体现，是对特征参数提取、多源信息融合以及智能诊断结果的综合运用。
本发明实施例采用基于多源信息融合的故障诊断技术，基于机理模型的多维智能预警技术，以及基于设备级和***级过程参数(含工艺过程参数、振动参数和音频、图像参数)的多维综合健康评估技术，可以全面反映被诊断和评估的***及设备的综合健康信息，能够快速定位故障源，并给出相应的可维护建议和措施，有效地解决了传统诊断与评估方法只针对单维度参数变量或者单类型参数变量，以及单设备和单***信息进行故障诊断和评估的弊端，实现核工业生产线多维度参数、多***耦合关系的高效预测、快速诊断和综合健康状况评估。
本发明实施例还提供一种移动终端(图中未示出)，所述移动终端内安装有上述用于核工业现场的健康评估及诊断***。移动终端用于随时随地查看健康评估及诊断***显示的参数信息和处理结果，以及目前被评估和诊断的***和设备的健康状况、发展趋势和综合评估报告。
本实施例中，通过在移动终端内安装所述健康评估及诊断***，可实现在各移动终端设备上的信息交互，例如利用移动终端进行待诊断***和设备的运行信息监控和各种诊断及评估报告的查阅等。
可以看出，本发明包含了如下关键技术：多源信息综合评价技术、专家智能诊断及可维护技术、多维智能预测预警技术和移动物联技术等。
多源信息综合评价技术：将待诊断和评估的***或者设备的多维度数据(工艺参数、振动数据、音频数据、图像数据)，数据信息包括但不限于：待诊断与评估对象的温度、流量、压力、转速、功率、转子信息、轴承信息、传感器类型、报警类型、电气参数、润滑情况、音频数据和图像数据，以及关键部件的振动数据，进行特征提取、融合、规则推理，并进行分项评价，根据多项评价的总体评价结果得出待诊断和评估的***或者设备的综合健康状态。
专家智能诊断及可维护技术：针对不同的关键设备及***的诊断目标分别建立针对核工程项目特有的诊断规则知识库和可维护建议知识库；引入Jess规则引擎和改进的Rete算法，从而使得所述健康评估及诊断***具有很高的推理效率。
多维智能预测预警技术：结合核工业生产线的工艺特点，利用多参数变量综合分析、***级和设备级机理建模等技术，实时预测待诊断***或者设备的重要参数发展趋势、设备健康状况发展趋势和***健康状况发展趋势，弥补单维度参数或者单***信息由于信息的局部性而带来的诊断偏差和评估缺陷；同时可有效解决因核工业生产线复杂耦合关联和解耦的***级的预警、分级报警等问题，并快速定位故障源，给出可维护性建议。
移动物联技术：实现了所述健康评估及诊断***在各移动终端设备上的信息实时交互，包括但不限于：利用移动终端进行待诊断***和设备的运行信息监控和各种诊断及评估报告的查阅等。
本发明依据上述几种技术，结合核工业生产线的工艺特征，从安全角度出发，基于待诊断和评估的***及设备的多维特征数据(工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据、图像特征数据)的故障征兆信息，开发与待诊断和评估的***及设备相对应的诊断规则知识库、可维护性建议知识库，并借助网络编程相关技术，提出一种用于核工业现场的健康评估及诊断***，可以有效替代人工诊断，同时还能通过对待诊断***和设备的多维特征数据(工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据、图像特征数据)的有效利用，全方位反应待诊断***和设备的健康状况，实现对待诊断***和设备的快速诊断、准确定位和综合健康评估。
综上所述，本发明采用综合信息平台的建设构思，基于专家智能诊断及可维护技术、多维智能预测预警技术、多信息融合综合评价技术和移动物联技术，结合核工业生产线部分工序具有放射性的工艺特点，从人员安全、环境安全以及设备安全等安全角度出发，对待诊断***和设备进行实时在线诊断，并从***级和设备级等多个维度给出待诊断***和设备的综合健康状态，解决了核工业生产线关键***和设备实时多源信息故障诊断及综合健康评估问题，能够快速判定故障产生的原因和准确部位，防止恶性事故的发生，为核工业生产线人员安全和安全生产提供了有效手段，为延长设备使用寿命，降低非计划停产次数提供技术支持。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种用于核工业现场的健康评估及诊断***，其特征在于，包括：
特征提取模块，用于对各待诊断和评估的***及设备的工艺参数、关键部件的振动数据、音频数据和图像数据进行数据参数特征提取，以得到各待诊断和评估的***及设备的工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据和图像特征数据；
知识库建立模块，用于建立分别与各待诊断和评估的设备对应的设备级诊断规则知识库，获取不同组合的设备级诊断规则知识库基于的工艺***之间的耦合关联信息和解耦信息，以完成***级诊断规则知识库的建立；其中所述设备级诊断规则知识库包含对应设备基于工艺特征、振动特征、音频特征和图像特征的故障征兆信息，所述***级诊断规则知识库包含各***的设备级诊断规则知识库信息，以及***之间耦合关联信息和解耦信息；
知识库绑定模块，与所述知识库建立模块连接，用于将各待诊断和评估的***及设备分别与对应的***级、设备级诊断规则知识库绑定；
自诊断模块，分别与所述特征提取模块和所述知识库建立模块连接，用于将各待诊断和评估的***及设备的工艺特征数据、振动特征数据、音频特征数据和图像特征数据，映射至对应的***级、设备级诊断规则知识库，以进行规则匹配，再基于专家***模型的自动处理决策得出相应的故障诊断结果；以及，
综合健康评估模块，分别与所述自诊断模块和所述知识库绑定模块连接，用于在预设综合因素分析前提下，分别从参数级趋势预测、设备健康状况评估和***健康状况评估这三个维度对各待诊断和评估的***及设备进行预警和健康评估。
2.根据权利要求1所述的健康评估及诊断***，其特征在于，所述特征提取模块对各待诊断和评估的***及设备的关键部件的振动数据进行数据参数特征提取，以得到各待诊断和评估的***及设备的振动特征数据具体为：
所述特征提取模块对各待诊断和评估的***及设备的关键部件的振动数据进行滤波处理，以去除白噪声；
所述特征提取模块采用频段能量提取技术和包络解调技术对滤波处理后的振动数据进行数据参数特征提取，以提取一倍频幅值振动特征数据、二倍频幅值振动特征数据，以及轴承的低频段、中频段和高频段振动特征数据。
3.根据权利要求2所述的健康评估及诊断***，其特征在于，所述特征提取模块还用于提取常用指标；所述常用指标包括：峭度指标和脉冲指标。
4.根据权利要求1所述的健康评估及诊断***，其特征在于，所述待诊断和评估的***及设备的工艺参数包括：温度、流量、压力、功率、转子信息、轴承信息、传感器类型、报警类型、电气参数和润滑情况。
5.根据权利要求1所述的健康评估及诊断***，其特征在于，所述自诊断模块还用于，根据其自动诊断结果和输入的用户验证信息实时调整***级、设备级诊断规则知识库的结构。
6.根据权利要求1所述的健康评估及诊断***，其特征在于，还包括：注册模块，其用于实现各待诊断和评估的***及设备在所述健康评估及诊断***内的自动注册。
7.根据权利要求6所述的健康评估及诊断***，其特征在于，还包括：服务接口；当各待诊断和评估的***及设备在所述健康评估及诊断***内注册成功后，所述服务接口用于，被在线监测***调用以接收由所述在线监测***输出的，且符合所述健康评估及诊断***规定的数据格式的，各待诊断和评估的***及设备的工艺参数、关键部件的振动数据、音频数据和图像数据，并发送至所述特征提取模块和所述知识库建立模块。
8.根据权利要求1所述的健康评估及诊断***，其特征在于，还包括：诊断报告模块，其与所述自诊断模块连接，用于在所述自诊断模块的触发下根据所述自诊断模块输出的故障诊断结果生成对应的故障诊断评估报告，以及将所述故障诊断评估报告返回给所述在线监测***进行相应处理。
9.根据权利要求8所述的健康评估及诊断***，其特征在于，所述故障诊断评估报告包括：已诊断设备和***的基本注册信息、各种诊断故障类型及其对应的处理措施和维修建议，以及已诊断设备和***目前处于的健康状况等级。
10.根据权利要求1所述的健康评估及诊断***，其特征在于，还包括：可维护模块，其分别与所述自诊断模块和所述知识库绑定模块连接，用于根据所述自诊断模块输出的故障诊断结果建立待诊断和评估设备与不同故障相对应的设备级可维护建议知识库，以给出各待诊断和评估设备对应的可维护处理建议。
11.根据权利要求10所述的健康评估及诊断***，其特征在于，所述可维护模块还用于，根据***组成和***之间的耦合关联信息和解耦信息，将不同设备级可维护建议知识库组成***级可维护建议知识库，以给出各待诊断和评估***对应的可维护处理建议；其中，所述***级可维护建议知识库与***级故障相对应。
12.根据权利要求1所述的健康评估及诊断***，其特征在于，所述预设综合因素分析包括：工艺过程参数分析、振动参数分析、设备运行时间、设备检维护情况，以及***间的耦合关联分析。
13.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端内安装有如权利要求1-12中任一项所述的用于核工业现场的健康评估及诊断***。
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