本發(fā)明涉及火電廠設備運維及優(yōu)化技術，更具體地說，涉及一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術。
背景技術：
1、傳統(tǒng)火電廠設備運維依賴于人工巡檢和定期維護，存在響應滯后、維護成本高、預測精度有限等問題。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的快速發(fā)展，智能化運維成為提升火電廠運維效率與經(jīng)濟效益的重要途徑。
2、可現(xiàn)有技術中的智能運維系統(tǒng)在處理復雜數(shù)據(jù)時，往往缺乏有效的特征提取步驟，導致后續(xù)智能診斷的準確性和效率受限。鑒于此，我們提出一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術。
技術實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，以解決當前應用于火電廠設備的智能運維系統(tǒng)在處理復雜數(shù)據(jù)時，往往缺乏有效的特征提取步驟，導致后續(xù)智能診斷的準確性和效率受限的技術問題。
2、為解決上述技術問題，本發(fā)明提供如下技術方案：一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，包括下列步驟：
3、s1、實時監(jiān)測與數(shù)據(jù)采集流程；
4、在火電廠關鍵設備上部署高精度傳感器，實時采集設備運行數(shù)據(jù)，并結合支持遠程通信的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)實時傳輸至數(shù)據(jù)處理中心；
5、s2、數(shù)據(jù)處理與特征提取流程；
6、s201、數(shù)據(jù)預處理對采集到的原始數(shù)據(jù)進行預處理操作，得到數(shù)據(jù)a，再對數(shù)據(jù)a內(nèi)特征進行提??；
7、s3、智能診斷流程；
8、建立設備健康狀態(tài)評估模型，再將處理后的數(shù)據(jù)a及其特征輸入模型進行智能分析，以識別設備異常狀態(tài)與潛在故障，并故障進行預測；
9、s4、自主學習機制流程；
10、利用新采集的數(shù)據(jù)a與診斷結果對診斷模型進行持續(xù)訓練與優(yōu)化，并不斷修正模型參數(shù)，再結合對歷史診斷案例與維護記錄的分析，提取有價值的信息用于指導未來的優(yōu)化策略制定；
11、s5、優(yōu)化策略生成流程；
12、根據(jù)智能診斷結果及自主學習模塊的分析結果，綜合考慮設備間的相互影響與協(xié)同作用，兼顧火電廠整體運行效率與經(jīng)濟性，生成個性化的設備維護優(yōu)化策略；
13、s6、執(zhí)行反饋與持續(xù)優(yōu)化流程；
14、將優(yōu)化策略下發(fā)至相關部門與人員執(zhí)行，并跟蹤執(zhí)行過程，再將執(zhí)行效果與預期目標進行對比分析，根據(jù)分析形成閉環(huán)優(yōu)化機制。
15、本發(fā)明通過引入先進的特征提取技術，有效提高了數(shù)據(jù)處理與智能診斷的準確性和效率。同時，結合自主學習機制，系統(tǒng)能夠持續(xù)學習并優(yōu)化自身性能，為火電廠設備的智能化運維與優(yōu)化提供了強有力的支持。
16、優(yōu)選地，所述設備運行數(shù)據(jù)包括溫度、振動、壓力、流量中的一種或多種。
17、優(yōu)選地，所述s2數(shù)據(jù)處理與特征提取流程還包括下列步驟：
18、s201、數(shù)據(jù)預處理：對采集到的原始數(shù)據(jù)進行預處理操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，得到數(shù)據(jù)a；
19、s202、特征提取步驟：
20、通過時域特征提取、頻域特征提取、時頻域聯(lián)合特征提取以及高級特征構建實現(xiàn)對于數(shù)據(jù)a內(nèi)特征的提取。
21、優(yōu)選地，所述預處理操作包括清洗、去噪、濾波中的一種或多種。
22、優(yōu)選地，所述s202特征提取步驟還包括下列步驟：
23、s2021、時域特征提?。河嬎銛?shù)據(jù)的均值、方差、峰值等統(tǒng)計量，以反映設備運行的基本狀態(tài)；
24、s2022、頻域特征提取：利用傅里葉變換方法，將時域信號轉(zhuǎn)換到頻域，提取頻譜特征，如主頻、頻譜能量分布等，以識別設備的振動特性；
25、s2023、時頻域聯(lián)合特征提?。翰捎眯〔ㄗ儞Q、希爾伯特-黃變換方法，結合時域與頻域信息，提取更為精細的時頻特征，以捕捉設備運行的動態(tài)變化；
26、s2024、高級特征構建：基于上述基礎特征，運用主成分分析、自編碼器技術，構建高級特征，進一步降低數(shù)據(jù)維度，提高模型處理效率和泛化能力。
27、優(yōu)選地，所述s3智能診斷流程還包括下列步驟：
28、s301、模型生成；
29、利用機器學習算法建立設備健康狀態(tài)評估模型；
30、s302、異常與潛在故障識別；
31、將處理后的數(shù)據(jù)a及其特征輸入模型進行智能分析，識別設備異常狀態(tài)與潛在故障；
32、s303、故障預測；
33、對識別出的故障進行類型判斷、原因分析及發(fā)展趨勢預測。
34、優(yōu)選地，所述機器學習算法包括深度學習、支持向量機中的一種或多種。
35、優(yōu)選地，所述s4自主學習機制流程還包括下列步驟：
36、s401、引入自主學習模塊；
37、利用新采集的數(shù)據(jù)與診斷結果對診斷模型進行持續(xù)訓練與優(yōu)化；
38、s402、模型參數(shù)修正；
39、通過反饋循環(huán)，不斷修正模型參數(shù)，提高診斷精度與泛化能力；
40、s403、信息分析提取；
41、自主學習模塊還可分析歷史診斷案例與維護記錄，提取有價值的信息用于指導未來的優(yōu)化策略制定。
42、優(yōu)選地，所述優(yōu)化策略包括調(diào)整運行參數(shù)、制定預防性維護計劃、優(yōu)化檢修流程中的一種或多種。
43、優(yōu)選地，所述s6執(zhí)行反饋與持續(xù)優(yōu)化流程還包括下列步驟：
44、s601、策略分發(fā)；
45、將優(yōu)化策略下發(fā)至相關部門與人員執(zhí)行；
46、s602、跟蹤反饋；
47、跟蹤執(zhí)行過程，收集實際運行數(shù)據(jù)與用戶反饋；
48、s602、機制優(yōu)化閉環(huán)；
49、將執(zhí)行效果與預期目標進行對比分析，根據(jù)分析結果調(diào)整優(yōu)化策略，形成閉環(huán)優(yōu)化機制。
50、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：
51、本發(fā)明基于智能診斷、自主學習及高效特征提取步驟的火電廠設備運行優(yōu)化方法，通過引入先進的特征提取技術，有效提高了數(shù)據(jù)處理與智能診斷的準確性和效率。同時，結合自主學習機制，系統(tǒng)能夠持續(xù)學習并優(yōu)化自身性能，為火電廠設備的智能化運維與優(yōu)化提供了強有力的支持。
1.一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于，包括下列步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于，所述設備運行數(shù)據(jù)包括溫度、振動、壓力、流量中的一種或多種。
3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于，所述s2數(shù)據(jù)處理與特征提取流程還包括下列步驟：
4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于，所述預處理操作包括清洗、去噪、濾波中的一種或多種。
5.根據(jù)權利要求3所述的一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于，所述s202特征提取步驟還包括下列步驟：
6.根據(jù)權利要求1所述的一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于，所述s3智能診斷流程還包括下列步驟：
7.根據(jù)權利要求6所述的一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于，所述機器學習算法包括深度學習、支持向量機中的一種或多種。
8.根據(jù)權利要求1所述的一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于，所述s4自主學習機制流程還包括下列步驟：
9.根據(jù)權利要求1所述的一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于，所述優(yōu)化策略包括調(diào)整運行參數(shù)、制定預防性維護計劃、優(yōu)化檢修流程中的一種或多種。
10.根據(jù)權利要求1所述的一種基于智能診斷的火電廠設備運行優(yōu)化技術，其特征在于：所述s6執(zhí)行反饋與持續(xù)優(yōu)化流程還包括下列步驟：