基于数据融合技术的多模型状态监测与故障预报
基于多源融合的智能电网状态监测技术
基于多源融合的智能电网状态监测技术一、智能电网概述智能电网是现代电力系统发展的重要方向，它通过先进的信息通信技术、自动化技术、控制技术等集成应用，实现电网的智能化管理与优化运行。
智能电网的核心目标是提高电网的运行效率、可靠性和经济性，同时增强对可再生能源的接入能力和对用户需求的响应能力。
1.1 智能电网的基本特征智能电网具有以下几个基本特征：- 自我修复：能够自动检测和修复电网中的故障，减少停电时间。
- 互动性：用户可以与电网进行双向互动，实现需求侧管理。
- 集成性：能够整合各种能源资源，包括传统能源和可再生能源。
- 优化运行：通过智能控制技术，实现电网的最优运行状态。
- 安全性：采用先进的安全防护措施，保障电网的稳定运行。
1.2 智能电网的关键技术智能电网的关键技术包括：- 智能传感技术：利用先进的传感器对电网状态进行实时监测。
- 通信技术：通过高速、可靠的通信网络实现数据的实时传输。
- 数据分析技术：运用大数据分析技术对电网数据进行深入分析，发现潜在问题。
- 自动控制技术：实现电网的自动化控制，提高运行效率。
二、多源融合技术在智能电网中的应用多源融合技术是指将来自不同来源的数据进行整合和分析，以获得更全面、更准确的信息。
在智能电网中，多源融合技术的应用可以提高电网状态监测的准确性和效率。
2.1 多源数据的采集智能电网中的数据来源多样，包括：- 电力设备的运行数据：如变压器、断路器等设备的实时状态。
- 用户用电数据：用户的用电负荷、用电模式等信息。
- 环境数据：温度、湿度、风力等环境因素对电网运行的影响。
- 可再生能源数据：风电、太阳能等可再生能源的发电数据。
2.2 数据融合的方法数据融合的方法主要包括：- 特征级融合：对不同数据源的特征进行提取和整合。
- 决策级融合：将不同数据源的分析结果进行综合决策。
- 模型级融合：构建综合模型，同时考虑多个数据源的影响。
2.3 多源融合的优势多源融合技术在智能电网中的优势包括：- 提高监测精度：通过整合不同来源的数据，提高对电网状态的监测精度。
大型数据中心的故障预警技术研究
大型数据中心的故障预警技术研究随着互联网技术的不断发展和普及，大型数据中心也得到了极大的发展，已经成为当今信息技术应用的核心之一。
数据中心承载着海量的数据，为互联网服务提供商或应用开发商提供数据存储、计算、查询和安全等各种服务，包括电子商务、社交网络、云计算、智能物联网等等。
在数据中心内部，通常会运行成千上万台服务器、存储设备、网络设备，由于其规模巨大，一旦出现故障，将会导致大量数据的丢失和运营服务的中断。
故障的产生不可避免，因此在数据中心故障预测和预警技术的研究方面显得尤为重要。
一、数据中心故障的原因数据中心故障的原因比较复杂，其中包括硬件故障、软件故障、人为失误等。
硬件故障是比较常见的故障，主要包括服务器、存储设备或电源的故障。
软件故障主要指操作系统的故障或应用程序的崩溃等。
人为失误方面则包括管理人员的操作错误、网络管理员的配置错误等。
数据中心的故障可能具有连锁反应的效应，导致大规模的系统崩溃。
由于数据中心处于高度集中的状态，一旦故障发生，就会对公司的全面生产造成影响。
例如：由于电源故障造成的服务器停运，将导致失去该机房的所有服务，在整个公司中可能由于业务脱离而产生惊人的间接损失。
为此，故障预测和预警成为数据中心安全运营的首要任务。
二、数据中心故障预警技术的现状在数据中心故障预报技术研究方面，尚没有一种万无一失且适用于各种环境的通用模型，因此目前的研究多为先进的技术工具应用，娴熟的工作流程，加上人的判断力，一同建立一个完整的系统。
2019年，KVM云主机服务商Hiroshicloud推出了基于人工智能的云主机自检检测系统。
1. 传统的故障预警技术传统的数据中心故障预测技术比较简单，包括使用常规物理参数扫描技术或其他设备监测技术以及异常检测等。
常规的物理参数扫描技术主要包括利用温湿度传感器和机柜温度等参数监测设备，并通过图形操作界面进行即时处理。
异常检测思路是基于一个假设，即在数据中心中所有已观察到的故障都是由未知，没曾重现或者还没有被发现的原因所致。
美军装备维修保障技术浅析
美军装备维修保障技术浅析发布时间：2021-10-08T03:12:05.226Z 来源：《科学与技术》2021年5月第15期作者：王传申吕劲松王润杰[导读] 随着美军装备所呈现的高智能化、高集成化、高复杂化的特点正不断增强，对装备维修保障的需求也不断增高。
王传申吕劲松王润杰国防大学联合勤务学院，北京 100036摘要：随着美军装备所呈现的高智能化、高集成化、高复杂化的特点正不断增强，对装备维修保障的需求也不断增高。
美国及其他军事强国都将军事装备维修保障作为国防预算重点之一。
在数千亿美元的年度国防预算中，约有12%的国防预算用于装备保障。
美军价值约为3000亿美元的坦克、导弹、舰船、飞机、车辆等武器装备就需要高达800亿美元的年度维修保障费用，达到装备总价值的27%。
由此可见，研究装备维修保障就是研究战斗力，研究装备维修保障就是研究打胜仗。
关键词：技术现状；技术特点 1美军装备维修保障关键性技术现状 1.1着力构建“系统+网络”管理手段装备健康管理系统即通过传感器了解装备内部硬件性能状态，并根据数据比对分析预测装备未来性能状态并判断维修时机的一套智能系统。
其采用多传感器数据融合、装备状态监测、装备剩余寿命预测、基于模型的故障分析预测等技术。
过去装备以可靠性为中心的维修，能够较好的保持装备工况，但对于内部零部件老化比较难诊断。
装备健康管理系统较以往维护手段的优点便是能全面管理、全面监控，通过智能模型预测故障将要发生的部位并在故障发生前提供需要更换的零部件信息。
美国F-35战机采用该预测式维修系统后，装备维修人力将减少20~40%，保障规模缩小50%，出动架次率提高25%，使用与保障费用减少50%以上。
可以看到，装备健康管理系统在提高装备维修保障决策科学性的同时，大大提高了装备全寿命管理的效益，变革了装备维修保障能力生成模式，有效提升了战斗力。
1.2着力提供“现地+远程”交互方法对于装备突然的故障其最优解决方案就是在装备损坏时能就地快速将其修复好。
飞机电源系统状态监测与故障诊断技术研究
飞机电源系统状态监测与故障诊断技术研究摘要：飞机电源系统是飞机最重要的系统部件之一，承担着为飞行控制、导航、无线电通信、雷达以及电子对抗、导弹发射等装置提供电力的功能，关系着飞机上各种用电设备的正常运行和飞行安全，电源系统的故障和失效都可能造成非常严重的后果。
因而，本文对电源系统状态监测与故障诊断等进行了研究。
关键词：飞机电源系统；状态监测；故障诊断一、监测与诊断技术的原理和方法1.1状态监测与故障诊断技术的原理状态监测与故障诊断技术是指在故障产生的初期尽早发现故障，并预测发展趋势，合理安排设备的工作，避免故障扩大到使设备严重受损或造成临时性的停运事故。
（1）机理研究。
机理研究主要是明确设备异常或故障在状态信号中的反映情况。
状态信号包括各种化学和物理量，如机械量A（振动等）、电气量（电流、电压或其组合）、热工量（温度、压力、流量）及化学成分等。
（2）信号采集与处理。
借助各种与状态信号相匹配的传感器，对选定的状态信号进行采集，并传输至信号处理单元。
（3）特征提取。
利用机理研究的成果，从状态信号中提取与设备状态有关的特征信息。
在故障诊断阶段，根据状态监测判别出设备状态有异常或故障情况下，进一步确定故障的性质、故障类别、严重程度、故障部位、故障原因，乃至说明故障发展趋势和对未来的影响。
为预报、控制、剩余寿命预估、维修、调整、治理及事故分析提供依据。
1.2状态监测与故障诊断技术的方法（1）基于FFT原理的算法。
对于大多数机电系统而言，其周期性工作特征使得频谱分析法成为应用最成熟的故障特征分析方法，功率谱分析成为FFTr最广泛的应用。
（2）非线性信号处理方法。
在机电设备故障领域，转轴裂纹、动静碰磨等故障非线性特征非常明显，因此非线性信号处理方法非常适合于机电设备故障领域。
（3）非稳态信号处理方法。
常见的非稳态信号主要包括谐和变频信号、宽带变谱信号及瞬态信号。
谐和变频信号处理方法通常包括短时陕速傅氏变换的三维谱等方法；宽带变谱信号较适用的方法主要是现代谱分析算法；对于瞬态信号，常用方法为小波分析法。
典型的故障预测方法
基于统计过程控制(SPC)的故障预测技术统计过程控制(StatisticalPI’OCes8Control，SPC)是一种有效的数据统计方法，将SPC理论和计算机技术相结合属于基于数据的故障预测中的一种。
预置损伤标尺方法又称为“基于保险和预警装置的方法”，是通过在实际产品中增加保险或预警装置来提供故障的早期预警。
性能状态检测方法又称为“基于故障预兆监控与推理的方法”、“数据驱动方法”，是利用可以测量的产品性能或者状态变量的变化趋势、故障征兆等进行故障的预测。
环境应力检测方法又称为“基于失效物理模型的方法”，是基于产品的失效物理模型，对产品的环境应力和工作应力进行监测和累计损伤计算，进而推断出产品的剩余寿命。
2．3．1 基于失效寿命数据的故障预测失效寿命数据包括失效时间、无故障数据和截尾数据。
根据失效寿命数据的分类，KM 估计对三类数据的处理过程如下:①观测到故障的失效寿命数据，在故障发生前可靠度为1，在故障发生后可靠度为0。
其表达式为:②未观测到故障的样本数据，可靠度估计恒为1，即r( t) = 1。
③截尾数据。
在截尾之前可靠度为1，截尾后采用KM 估计。
其表达式为:2．3．3 基于多输出支持向量机( SVM) 的故障预测构造的多输出SVM 故障预测模型如图 4 所示。
故障预测模型的输入为样本的性能退化数据序列( 每个样本序列均以时间先后为序排列) ，输出为对应样本的可靠度。
故障预测模型的工作原理就是，通过训练多输出SVM 来拟合性能退化数据和可靠度间的非线性关系，用训练好的SVM 预测组件将来时刻的可靠度。
2)故障预测技术现有用于机电设备故障/失效预测的方法可归纳分为以下5个主要类别:传统的可靠性方法-基于事件数据(EventData)的预测;预测学(Prognostics)方法-基于状态数据(ConditionMonitoring)的预测;综合集成的方法(Integrated Ap-proaches)-基于事件数据和状态数据的预测;基于定性知识的故障预测方法;其他故障预测方法从目前研究工作综合来看，故障预测方法分类很多，最常见的可以分为: ①基于模型的故障预测技术;②基于数据驱动的故障预测技术; ③基于概率统计的故障预测技术。
设备维保中的设备状态监测与预警技术
知识推理
基于专家经验和故障案例库，进行故障模式推 理和分析。
预警决策
根据推理结果，输出设备故障预警信息和应对措施建议。
04
设备状态监测与预警技术的实际应用案例
案例一：风电设备的状态监测与预警系统
总结词
实时监测、预防性维护、提高设备可靠性
详细描述
风电设备的状态监测与预警系统通过实时监测风电机组的运行状态，如振动、温度、转速等参数，及时发现异常 情况，进行预警，有效预防设备故障，提高设备运行的可靠性和稳定性。
01
02
03
算法优化
通过改进算法，提高预警 模型的准确率，减少误报 和漏报。
数据融合
将多种传感器数据进行融 合，综合分析设备的运行 状态，提高预警的可靠性 。
深度学习技术
利用深度学习算法，自动 提取设备运行特征，提高 预警模型的自适应能力。
跨领域技术的融合研究
物联网技术
将设备状态监测与物联网 技术相结合，实现远程监 控和预警。
振动监测技术广泛应用于旋转机械、 往复机械、机床等领域，能够及时发 现设备异常，预防设备故障。
温度监测技术
温度监测技术是通过测量设备的温度变化，分析其温度分布和温差等参数，以判 断设备的运行状态和散热情况。
温度监测技术广泛应用于电子设备、电力设备、化工设备等领域，能够及时发现 设备过热和散热不良等问题。
大数据分析
利用大数据技术对设备运 行数据进行分析，挖掘潜 在的故障模式和预警规律 。
人工智能技术
将人工智能技术应用于设 备状态监测与预警，实现 智能化决策支持。
智能化预警系统的研究
预警系统智能化
通过集成多种预警技术和方法， 构建智能化的预警系统，实现自 动预警和故障诊断。
状态监测与故障诊断技术在冶金设备管理中的应用
（ ） 态监 测 与故 障 诊断 是 一种 新 的管 理 理念 Ｉ状
冶 金 生产 的 特点 是 自动 化水 平 障 ， 迫 使 机 组 降低 负 荷 ， 至 停 机 。单 凭 眼 将 甚
管 理 的重 要 组 成 部 分 ，是 设 备 管 理 与 维修 管 理 必 不 可 少 的手 段 。尤 其是 在 市场 竞争 日益激 烈 的 今天 ， 备维 修 成 设 本 的控 制 和降 低是 企业 最 可 挖掘 的 潜力 之 一 。因此 ， 用 应
（ 状 态监 测 和故 障诊 断 是提 高 设备 管 理水 平 的需 要 ２） 我公 司 已进 行 过 ８次 大 修 ， 检 修项 目的 确立 和设 备 在
看 、 摸 、 听 、 嗅 等 感 观 经 验 来 判 断 设 备 故 障 已无 法 手 耳 鼻
适 应 现 代 化 生 产 的需 要 ，只 有 开 展状 态 监 测 和 故 障诊 断 工作 才 能摆 彻底 脱 这种 落 后 的管 理模 式 。
目前 ， 设备 状 态监 测 和故 障诊 断技 术 作为 现 代化 设 备
工 艺 与 装 备
３ ９
状态监测 与故 障诊断技术在冶金设备管理 中的应用
王 秀 阁 段 栋 斌
（ 山东 石 横 特钢 有 限 公 司 ， 城 ２ １ １ 肥 ７ ６ ２）
摘 要 ： 本文 主要 介 绍 了我公 司 开展 状 态监 测 与故 障诊 断 工作 的缘 由、 据 与 现 状 ， 依 以及 近 几 年 所取 得 的 显著 效 果 ， 易进 一 步提 高设 备 管理 水 平 。 关 键 词 ： 障诊 断技 术 故 Ｐ ＭＳ设 备 故 障诊 断 系统 离线监 测
基于多数据源融合的变电站设备状态评估方法
基于多数据源融合的变电站设备状态评估方法王文华 陈定标 张旭东 赵 耀 李发元（贵州电网六盘水供电局）摘 要：由于缺乏不同变电站设备状态数据之间关联性的分析，导致变电站设备状态评估的可靠性偏低，为此，提出基于多数据源融合的变电站设备状态评估方法。
采用主成分分析（PCA）方法，计算和分析多源变电站设备状态数据之间的关联关系，以实际运行数据与相关系数特征分布阈值之间的关系，实现变电站设备状态评估。
测试结果表明，所提方法的故障误报次数和故障漏报次数均明显低于对照组。
关键词：多数据源融合；变电站设备；状态评估；主成分分析方法；关联关系；特征分布阈值0 引言变电站设备状态对变电站整体运行有着重要影响，通过状态评估研究的现状分析，采取有效措施确保电力系统的稳定运行，提高设备的运行效率［1］。
从维护电力系统的稳定运行角度分析，变电站设备状态评估可以在未出现故障之前预测设备健康状况，并及时采取维修和保养措施，避免设备故障［2］，确保电力系统的稳定运行。
从提高变电站设备的运行效率角度分析，经过一定的使用期限，一些设备由于受到环境、电压等多种因素影响，会出现性能下降等问题［3］。
在此时，通过状态检修可以及时发现和修复设备存在的问题，使设备恢复到最佳工作状态，从而提高设备的运行效率和性能指标。
现阶段，变电站设备状态监测技术还有待提高。
尽管现有的监测技术取得了一定的进展，但在实时性、可靠性和准确性方面仍存在一定的局限性［4］。
例如，对于一些关键设备的微小故障或潜在问题难以准确识别和诊断。
另外，电站设备状态评估工作涉及大量的数据处理和分析，需要专业的技术人员进行操作和管理［5］。
然而，目前部分发电厂在这方面的人力资源配置相对薄弱，技术人员的培训和管理也不够完善，影响了设备状态评估的效率和准确性［6］。
在此基础上，本文提出基于多数据源融合的变电站设备状态评估方法研究，并设置了对比测试环境，分析验证了设计评估方法的应用性能。
设备故障预警及状态监测方法
设备故障预警及状态监测⽅法设备故障预警和状态监测根据设备运⾏规律或观测得到的可能性前兆，在设备真正发⽣故障之前，及时预报设备的异常状况，采取相应的措施，从⽽最⼤程度的降低设备故障所造成的损失。
随着设备装置和⼯程控制系统的规模和复杂性⽇益增⼤，为保证⽣产过程的安全平稳,通过可靠的状态监控技术及时有效的监测和诊断过程异常就显得尤为迫切和重要。
现有的设备故障预警技术主要分为三⼤类：基于机理模型的⽅法、基于知识的⽅法和基于数据驱动的⽅法。
基于机理模型的⽅法是发展最早也最为深⼊的故障预警和状态监测⽅法，它主要包括两个阶段：（1）残差产⽣阶段：通过设备运⾏机理建⽴精确的数学模型来估计系统输出，并将之与实际测量值⽐较，获得残差，这个阶段构建的模型⼜叫残差产⽣器；（2）残差评价阶段：对残差进⾏分析以确定过程是否发⽣故障，并进⼀步辨识故障类型。
该类⽅法与控制理论紧密结合，主要采⽤参数估计、状态估计和等价空间三类具体的⽅法来实现残差序列的构建，其中状态估计⽅法最为常⽤，可使⽤观测器或卡尔曼滤波器实现。
基于知识的⽅法主要以相关专家和操作⼈员的启发性经验知识为基础，定性或定量描述过程中各单元之间的连接关系、故障传播模式等，在设备出现异常征兆后通过推理、演绎等⽅式模拟过程专家在监测上的推理能⼒，从⽽⾃动完成设备故障预警和设备监测。
该类⽅法⽆需精确的数学模型，但对专家知识有较强的依赖性，常⽤的⽅法主要包括专家系统、故障决策树、有向图、模糊逻辑等。
基于数据驱动的⽅法通过挖掘过程数据中的内在信息建⽴数学模型和表达过程状态，根据模型来实施过程的有效监测。
随着智能化仪表和计算机存储技术的⼴泛应⽤，海量的过程数据得以有效地监测、收集和存储，⽽该类⽅法正是基于这样的海量数据，在监测和预警算法上它⼜可以分为基于信号处理、粗糙集、机器学习、信息融合和多元统计这五⼤类算法，其中机器学习算法是在理论和实践中发展最为活跃的分⽀，它包括贝叶斯分类器，神经⽹络，⽀持向量机，k最近邻算法，聚类算法，主成分分析等算法。
最新状态监测与故障诊断技术PPT课件
目前，美国的诊断技术在航空、航天、军事、 核能等尖端部门处于世界领先地位；英国在摩擦磨 损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面处于领先地 位；日本的诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处 于领先地位。正是由于诊断技术能够产生的巨大经 济效益，因此故障诊断技术得到了迅速的发展，各 种监测和故障诊断的商业化产品不断推出，如日本 三菱公司的“旋转机械健康管理系统”、美国西屋 公司的“可移动诊断中心”、美国中心发电部的 “透平监视设备”和“试验设备监测”、美国 Scientific Atlanta公司的CHAMMP6000监测系统、 美国Bently公司的7200、3300及3000系列和CSI公司 的系列监测仪器等设备状态监测和故障诊断设备等。
状态监测与故障诊断技术
• 设备故障是指“设备功能失常”，也就是设备不能达到预 期的工作状态，无法满足应有的性能、功能。产生故障的 原因通常是设备的构造处于不正常状态（劣化状态）。判 断故障的准则是：在给定的工作状态下，设备的功能与约 束条件不能满足正常运行或原设计期望的要求。
• 故障诊断技术是一门集数理统计、力学、计算机工程、信 号处理、模式识别、人工智能等多学科于一体的、生命力 旺盛的新兴学科。它是一种了解和掌握设备在使用过程中 的工作状态，确定其整体或者局部是否正常，及时发现故 障及其原因，预报故障发展趋势的技术。故障诊断的目的 是保证可靠地、高效地发挥设备的应有功能，其最根本的 任务是通过监测设备的信息来识别设备的工作状态。
• （1）故障的危害程度增大。一旦某一部件发生故障，就 可能引起“链式反应”，导致整个生产系统不能正常运行， 从而造成巨大的经济损失，严重的设备故障还会造成灾难 性的事故和人员伤亡，产生不良的社会影响。例如，20世 纪80年代，对全国14个省45个矿务局112个矿井抽样调查， 因矿井提升机发生故障引起停工停产，甚至造成人员伤亡 的事故，共有126例，伤亡272人，经济损失达七千万元。
基于数字孪生模型的设备故障诊断技术
设备管理与维修2021翼5（上）基于数字孪生模型的设备故障诊断技术杨俊峰，王红军，冯昊天，宋建丽（北京信息科技大学机电工程学院，北京100192）摘要：提出了一种基于数字孪生模型的设备故障诊断技术，利用设备数据的本征特征，识别设备的故障状态。
基于数字孪生模型的故障诊断技术主要包括物理实体、虚拟实体、孪生数据和服务模块，分别对应于物理层、模型层、数据层和系统服务层。
通过Unity3D 物理实体与虚拟模型的双向实时交互，搭建数字孪生模型，OPCUA 协议使物理实体、虚拟仿真和服务模块之间的数据集成与融合，能够对设备状态可视化监测与故障诊断。
关键词：数字孪生；故障诊断；在线监测；可视化中图分类号：TH17文献标识码：B DOI ：10.16621/ki.issn1001-0599.2021.05.590引言大数据技术与智能制造提出后，运用现代信息技术手段对设备进行科学化、信息化管理显得尤为重要。
数字孪生（DigitalTwin ）是指利用物理实体、传感器、运行历史等数据，结合多物理量、多学科、多尺度、多概率的对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模（Glaessegen E 等，2012），使其反映对应物理实体的全生命周期。
数字孪生模型能很好建立虚拟仿真与物理实体的联系。
随着多领域建模、新型信息技术的发展，数字孪生成为复杂装备系统运行维护领域的研究热点[1]。
对于复杂装备，通过模型驱动和数据驱动相融合的方法，构建设备数字孪生体，可实现对设备的实时监测、故障诊断和优化，为数字孪生技术在设备全生命周期的应用提供实施方法。
但是，生产线存在多工位工艺、产品结构、信息和突发情况复杂不确定等问题。
可视化方法有助于管理者实时掌握设备运行状态和工作参数，及时做出决策，极大的减少维修损失。
因此，构建数字孪生模型，实时反映生产线设备运行状态，以有助于生产人员掌握生产运行情况，及时调整生产计划，合理分配资源，实现设备高效利用。
电力系统多模态数据融合模式及关键技术问题
电力系统是现代社会重要的基础设施之一，其稳定运行对于国家经济和社会发展具有非常重要的意义。
随着科技的进步和社会的发展，电力系统的数据量也在不断增加，由此带来了一系列的挑战和问题。
为了更好地利用这些数据，并从中获取更多有益的信息，电力系统多模态数据融合模式和相关关键技术问题成为了电力系统研究的热点之一。
一、电力系统多模态数据融合的意义现代电力系统中包含了众多的数据，如传感器数据、监控数据、生产数据、负荷数据等等。
这些数据往往是异构的，来自不同的数据源，而且通常具有多模态特性，如文本、图像、声音等。
如何有效地整合和融合这些多模态数据，可以帮助电力系统运维人员更好地监控和管理电力系统，提高运行效率和稳定性。
多模态数据融合还可以为电力系统的智能化、自动化和数字化发展提供有力支持。
二、电力系统多模态数据融合模式1. 传统数据融合模式传统的数据融合模式往往是基于特定的数据融合算法和方法，针对特定的数据类型进行处理和融合。
这种模式往往局限于特定类型的数据，无法很好地适应多模态数据融合的需求。
由于电力系统中的数据种类繁多，传统的数据融合模式也难以胜任。
2. 多模态数据融合模式针对电力系统中的多模态数据，需要构建多模态数据融合模式。
这种模式可以同时处理不同种类的数据，将其融合成更高层次的信息，并为后续的分析和应用提供更为丰富和准确的数据。
多模态数据融合模式可以同时考虑不同数据类型的特点，充分利用各种数据之间的关联和互补关系，从而实现更为全面和深入的数据融合。
三、电力系统多模态数据融合关键技术问题1. 数据融合算法数据融合算法是多模态数据融合的关键技术之一。
针对不同种类的数据，需要设计和实现相应的数据融合算法。
多模态数据融合还需要考虑数据的异质性和多样性，为此，需要设计出能够兼容多种数据类型的融合算法。
2. 多模态数据匹配与对齐多模态数据融合需要考虑不同数据类型之间的匹配和对齐。
如何将不同数据类型之间的关联和关系进行有效地匹配和对齐，是实现多模态数据融合的关键。
基于物联网的设备状态监测及故障预警诊断平台
基于物联网的设备状态监测及故障预警诊断平台摘要：本文简要阐述了状态监测-智能诊断系统在现代维修体系下的必要性及重要性，介绍了状态监测及诊断系统的发展及应用情况，并且根据实际情况介绍了一种现代状态监测-智能诊断系统结构及应用模式，结合案例说明状态监测及智能诊断系统的运用情况。
关键词：状态监测，智能诊断，动力装备，案例分析1.绪论动力装备是工业中应用最为广泛的机械，无论是石化，电力，冶金，煤炭，核能等行业，动力装备都是必不可少的关键设备，如：离心泵，电动机，发动机，发电机，压缩机，汽轮机，轧钢机等，21世纪以来，随着科学技术及互联网的高速发展，传统机械行业中的设备朝着轻型化，大型化，重载化，自动化和智能化发展，近年来，更是迎来了工业大数据时代，实现工业物联网，期望通过设备、传感器、互联网、大数据收集及分析技术等，大幅提升企业的生产效率并创造新的产业。
动力装备作为生产中的复杂机电设备，一旦设备发生故障，不仅会影响设备本身，更会影响整个生产过程的良好运行，严重时危及人身安全，因此保障设备安全稳定运行，具有重要的经济和社会价值。
例如在动力设备运行过程中，振动是不可避免的，转子系统作为旋转机械的核心部件，其振动异常的后果尤为严重。
按照运动自由度进行划分，转子系统的振动包括转轴的扭转振动、弯曲振动。
不同形式的振动行为代表着不同的转子系统故障。
转子系统故障类型较多，包括转频故障（如失衡、支撑刚性不足、转子弯曲）、高倍频故障（如测量面缺陷、转子横向裂纹、动静碰磨）和分倍频故障（如喘振、油膜涡动）等，因此机械设备状态监测与故障诊断技术在近年来获得长足的发展。
其基本原理，在于通过在线监测系统或者离线采集振动信号，收集设备运行过程中的数据通过监测系统及故障诊断技术加以分析，进而判定设备处于正常或异常状态。
机械状态监测及故障诊断技术已广泛应用于各个行业，在保障设备安全、预知设备故障方面正扮演着越来越重要的角色。
国内在该领域的研究也取得了丰富的成果，故障诊断技术正在逐步完善。
浅谈设备状态监测与故障诊断技术
般 选 在 机 器振 动 的敏 感 点及 刚 性 支承 点 越 大的作用 。 等 。测 点的数 量能反 映机器 的主要运 行状态
就行 。 测 点 的选 定 一 般 依 据 以下 原 则 ：
参考文献：
ｌ 、可以安全、重复 的采集数据 。
２ 、在轴承座 的水 平、垂直和轴 向三个正 交方 向上布置测点 。 ３ 、测 点尽 可能靠近轴承的承载区。 ４ 一 个 方 向因 故 偏 离 理 想位 置 并 不 影 响 、
生产建设
浅谈设备状态监测 与故障诊断技术
文／ 宫永健 张英菊 （ 奥的斯 电梯＜ 中国＞ 限公司石家庄分公司；河北新晶焦化有限责任 公司） 有
５ 、不在设备外 壳、保 护罩、轴承座剖分
测 点位 置 有 以 下 要求 ：
摘要 ：设备 状 态监 测与故 障诊 断技术是 可 以通过 微分或 积分进 行换算 。在振 动测量
响机 组运 行的情 况下实 行在线监 测和诊 断 。 采用 振动 分析法 ，可 以对 旋转机 械大部 分的 问题 、转 子弯 曲、轴 承工 作不 良、油膜 涡动 及油 膜振 荡、 子热不对 中 、动 静件摩擦 、 转 旋转 失速及 喘振 、转轴 的横 向裂 纹、机械 松 动、结构共振等等
监 测点应 科学 的选定那 些最 能真实反 映 态做 出全面 的描述 。通常应 环绕机 器外部 ，
设备运 行状态 的测 点， 以便 对设备 的振动 状 术开辟 了广 阔的应用 前景 。可 以预 见，这项
在互相 垂直 的三个方 向上 ，分散选 定测 点，
一
、
振动 的基本参数
ｌ 、振 幅：振 幅是物体动态运动或振 动的 幅度 。它是振 动强度 和能量 水平 的标 志 ，也 是评判机器运转状态优劣 的一个重要指标。 振 幅 的 量 值 可 以表 示 为 峰 一 值 （ — 峰 Ｐ Ｐ ）、单 峰值 （ － ）、有 效值 （ ｌ ）或平 ｏＰ Ｙｓ ｎ 均值 （ ｖ ｒ ｇ ）。峰一 值是整个振 动历程 Ａ ｅａ ｅ 峰
bim 数据融合算法
bim 数据融合算法BIM 数据融合算法引言：BIM（Building Information Modeling）是一种基于数字化建模的综合信息管理系统，已经在建筑行业广泛应用。
而BIM数据融合算法则是指通过将不同来源的BIM数据进行整合和融合，实现数据的有效利用和协同工作，以提高建筑设计和施工的效率和质量。
本文将介绍BIM数据融合算法的基本原理、应用场景以及未来发展方向。
一、BIM数据融合算法的基本原理BIM数据融合算法主要涉及数据的整合、匹配和转换。
其基本原理包括以下几个方面：1. 数据整合：BIM数据来自不同的来源，包括设计、施工、维护等各个阶段。
数据整合是指将这些不同来源的数据进行合并，形成一个统一的数据模型。
这需要解决不同数据格式、数据结构和数据标准之间的差异，确保数据的一致性和准确性。
2. 数据匹配：数据匹配是指将不同数据模型之间的相同属性进行对应和匹配。
这需要建立数据关联模型，通过定义属性的映射关系，将不同数据模型之间的属性进行匹配。
这样可以实现不同数据模型之间的信息互通和共享。
3. 数据转换：数据转换是指将不同数据格式之间进行转换，以满足不同系统的需求。
这需要进行数据格式的转换和数据内容的转换。
数据格式的转换包括数据类型的转换和数据结构的转换；数据内容的转换包括数据单位的转换和数据精度的转换。
二、BIM数据融合算法的应用场景BIM数据融合算法在建筑设计和施工中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 设计优化：通过融合不同阶段的设计数据，可以进行设计优化和冲突检测。
例如，将建筑设计和结构设计的数据进行融合，可以实现结构优化和减少施工冲突。
2. 施工协同：通过融合设计和施工数据，可以实现施工协同和进度控制。
例如，将施工进度和材料需求的数据融合在一起，可以实现施工进度的自动更新和材料的及时调配。
3. 设备管理：通过融合设备的设计和维护数据，可以实现设备管理和维护的自动化。
例如，将设备的设计参数和维护记录的数据进行融合，可以实现设备的状态监测和故障预警。
超级计算机的故障监测与预警策略
超级计算机的故障监测与预警策略超级计算机（Supercomputer）是一种使用高性能计算技术，以海量数据处理和复杂模拟为目标的计算设备。
它在科学研究、工程设计、天气预报等领域提供了强大的计算能力。
然而，由于超级计算机的复杂性和高负载运行环境，可能会面临各种故障风险。
为了保障超级计算机的稳定运行，故障监测与预警策略变得至关重要。
故障监测是指对超级计算机的硬件和软件进行实时检测，以发现潜在的故障源。
监测的内容包括计算节点、内部互连网络、存储系统等各个部分的运行状态。
监测可通过传感器、传输接口等方式进行实时数据采集，通过软件系统进行分析和处理，以获得有关超级计算机的运行信息。
在故障监测中，一些常见的参数包括CPU温度、内存使用情况、网络带宽利用率等。
预警策略是指在故障监测的基础上，通过分析历史数据和建立模型，提前预测可能的故障，为后续的维修和保养工作提供指导。
预警策略可以分为多级别的报警系统，根据故障的严重程度和影响范围进行分类。
预警系统可以通过自动化程序实现，也可以由专业人员负责监测和调度。
在设计故障监测与预警策略时，有以下几点需要考虑：1. 多样化的监测手段：超级计算机由众多的硬件和软件组成，故障监测需要覆盖到各个部分。
可以通过传感器、监控软件、远程监测等手段进行数据采集，并建立相应的监测模型。
2. 实时性：超级计算机通常处于高负载运行状态，要求故障监测和预警具备实时性。
监测数据的采集和分析需要尽可能快速，以便在故障发生前及时发出预警。
3. 分布式监测系统：超级计算机通常由分布在不同地点的计算节点组成，故障监测和预警系统需要具备分布式能力。
分布式监测系统可以通过局部监控中心和中央监控中心进行数据的集中管理和分析。
4. 故障模式识别：通过分析历史数据，可以建立一些故障模式，识别潜在的故障风险。
可以利用机器学习和数据挖掘技术，将监测数据与预定义的故障模式进行匹配，从而实现故障的预测和预警。
5. 系统自动化：为了提高故障监测和预警的效率，可以设计系统自动化的策略。
数控机床状态监测和故障预测的组成及功能
目前，数控机床正朝着大型化、高速化、高精度化的方向发展。
在高速、高加速度、大载荷、大位移等非常规工况下，振动、冲击、变形等因素对机床的进给系统产生重大影响，导致丝杠、导轨、轴承、联轴器、齿轮、蜗轮蜗杆等机械部件产生各种故障，由此引起数控机床的运动误差、部件磨损甚至意外停机等问题。
因此，在状态监测和故障诊断领域内，正确评价大型数控机床当前的状态，预测机床运行状态的发展趋势，为机床维护提供指导依据是一个亟待解决的问题。
1、数控机床状态监测和故障预测的组成及功能通过在线检测设备运行状态，参照设备正常的状态参数标准，结合历史维修知识库，对设备的运行状态进行分析，并对故障可能发生的情况进行预测，从而作为制定设备合理维修计划的依据。
通过对运行状态进行监测，如果发现设备出现了故障，则立即进行诊断，确定故障部位和故障类型，提出维修建议，进而下达维修任务和组织实施。
其体系结构如图１所示。
（1）设备层：由作业车间中数控加工设备构成。
（2）信息采集层：其主要作用是采集设备层的运行状态数据，并对这些数据进行滤波、整形、放大等处理后，提交给信息处理层。
该层主要包括各类传感器、信息采集终端、直接数字控制（DirectNumerical Control，DNC），以及其他智能设备等。
（3）信息处理层：该层的功能是对信息采集层提交的信息进行识别、转化、分类、融合、特征提取、特征融合等，为应用层的功能实现提供支撑。
（4）数据层：由维修数据库、状态知识库和设备信息库等相关数据库及知识库构成。
维修数据库存储维修内容、维修操作、维修计划、维修事件等相关数据信息；状态知识库存储设备在不同工况下运行的状态参考值、允许值和故障阈值等。
（5）应用层：由在线监控模块、故障诊断模块、故障预测模块和维修管理模块组成。
在线监控模块实时获取设备运行状态数据，在对其进行处理后，进行数据融合，向用户显示设备运行状态，并将融合后的数据提交给故障诊断模块；故障诊断模块在监控模块提供监控数据的基础上进行特征提取，并对特征值进行融合，进而通过各种特征分类器进行分类，在进行数据的决策层融合后进行故障诊断，并输出故障结果；故障预测模块根据相关模型和算法对设备运行状态特征进行故障预测，并对可能的故障部件、故障原因、故障类型等进行分析；维修管理模块主要处理与设备维修相关的操作管理，包括维修内容管理、维修计划管理、维修事件管理、维修控制等。
典型的故障预测方法
基于统计过程控制(SPC)的故障预测技术统计过程控制(StatisticalPI’OCes8Control，SPC)是一种有效的数据统计方法，将SPC理论和计算机技术相结合，对机械制造、产品加工等生产过程的产品进行质量管理，以改进生产技术，提高产品质量，具有对生产过程预防和监控的能力。
统计过程控制技术运用休哈特(W.A.Shewhart)的过程控制理论即控制图来判断设备是否处于稳定可靠状态，根据控制图上的特征值点分布状况，分析对象系统特性的趋势，并采取预防措施确保对象系统特性始终处于统计控制状态，从而达到改进与保证质量的目的。
属于基于数据的故障预测中的一种。
预置损伤标尺方法又称为“基于保险和预警装置的方法”，是通过在实际产品中增加保险或预警装置来提供故障的早期预警。
性能状态检测方法又称为“基于故障预兆监控与推理的方法”、“数据驱动方法”，是利用可以测量的产品性能或者状态变量的变化趋势、故障征兆等进行故障的预测。
环境应力检测方法又称为“基于失效物理模型的方法”，是基于产品的失效物理模型，对产品的环境应力和工作应力进行监测和累计损伤计算，进而推断出产品的剩余寿命。
2．3．1 基于失效寿命数据的故障预测失效寿命数据包括失效时间、无故障数据和截尾数据。
根据失效寿命数据的分类，KM 估计对三类数据的处理过程如下:①观测到故障的失效寿命数据，在故障发生前可靠度为1，在故障发生后可靠度为0。
其表达式为:②未观测到故障的样本数据，可靠度估计恒为1，即r( t) = 1。
③截尾数据。
在截尾之前可靠度为1，截尾后采用KM 估计。
其表达式为:2．3．3 基于多输出支持向量机( SVM) 的故障预测构造的多输出SVM 故障预测模型如图 4 所示。
故障预测模型的输入为样本的性能退化数据序列( 每个样本序列均以时间先后为序排列) ，输出为对应样本的可靠度。
故障预测模型的工作原理就是，通过训练多输出SVM 来拟合性能退化数据和可靠度间的非线性关系，用训练好的SVM 预测组件将来时刻的可靠度。
电力设备状态监测与故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断摘要：状态维修包含了电力设备状态监测、故障诊断技术这两个方面，目前在电力系统中得到广泛应用，它能有效监测设备运行状态，预知设备的哪个部位将发生事故，以此安排停电计划并开展组织维修工作，这样维修工作质量才能得到提高。
通过对电力设备状态进行监测，同时运用故障诊断技术，有利于预防性维修更快转变为状态维修。
通过对设备故障做出判断，从而提高维修质量。
基于此，本文对电力设备状态监测与故障诊断进行研究，以供参考。
关键词：电力设备;状态监测;故障诊断引言电力需求量的增加导致电力系统运行状态成为电力企业重点关注的内容。
其中，电力系统设备状态监测技术与故障诊断技术在其中发挥着重要作用，它可以保障电力系统运行稳定，并为大众提供优质的供电服务。
另外，当电力系统相关技术得到一定优化时，也会对工业生产带来重大助力，并且能有效地保证工作人员的安全，进而实现电力企业的长远发展。
1电力设备状态检测和故障诊断的必要性运行过程中的电力设备容易受环境、温度以及机械等因素的影响，导致电力设备性能被降低，进而出现故障。
电力设备想提高其安全性，应尽可能使用绝缘材料，其主要成分为有机材料，常见的有矿物油、绝缘纸等，受到影响后的有机合成材料可加速老化。
在电力系统中，最重要的就是电力设备。
电力设备存在故障的话，电力系统将出现瘫痪，甚至会导致大规模停电的产生。
科学技术在持续的发展，电力系统已经达到了较高的自动化程度，只要有一台设备存在故障，将对整个系统造成影响。
现如今，电力设备已经达到了先进水平，仅凭人工判断无法将设备的故障找出来。
因此，必须严密监测电力设备状态，以便快速诊断出设备故障。
要诊断电力设备故障，应先检测设备状态，工作人员利用所获取的数据，结合自己所积累的经验，可以分析监测数据，对故障类型、位置做出准确地判断。
只有先明确故障，再开展维修工作。
状态监测需要先收集相关数据，故障诊断主要是分析和判断这些数据。
2电力设备的状态监测2.1离线状态监测在电力设备管理过程中，进行设备的离线状态监测一直是一项比较重要的内容。
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《工业控制计算机》 !""# 年 $% 卷第 & 期$)基于数据融合技术的多模型状态监测与故障预报!童国强 陈（ 前 南京航空航天大学自动化学院 !$""$&）&’()*+,) ?@ 37A/ 2,2.4BC@. ,33.123 3C A@34CDEF. , 1.3,27C4 24CF.DE4. 3C 1EG3A5/.@/C4 D,3, 8E/AC@ 8C4 .@HA@..4A@H /-/3.1 FC@DAI 3AC@ 1C@A3C4A@H’JC A12G.1.@3 37. /34,3.H-B 374.. DA88.4.@3 1CD.G/ ,4. KEAG3 3C 1C@A3C4 , /A1EG,3.D 24CF.// C8 ;GEAD <,3,G-3AF <4,FLA@H =@A3 M;<<=N /-/3.1’ +- E/A@H ,@ A124CO.D +,-./A,@ 8E/AC@ ,GHC4A371BK.33.4 DA,H@C/3AF FC@FGE/AC@/ ,4. CK3,A@.D P7AF7 A/ 1C4. 4.GA,KG. 37,@ 37,3 84C1 C@.51CD.G DA,H@C/A/ 4./EG3/’ -./01*2(QD,3, 8E/AC@B8,EG3 24.DAF3AC@BK,-./A,@ 4.,/C@A@HB;<<= 摘 要提出了将多传感器数据融合技术引入到工程系统的状态监测与故障预报领域， 实现多模型 监 测 ， 提 高 故 障 预 报 的 准 以 确性和可靠性， 并研究了将 +,-./ 融合算法和自适应加权算法相结合实现多模型的决策融合。
并针对一套石油化工工业的 仿真系统建立了多模型监测系统， 融合的结果表明， 对比于单一模型预报， 通过使用融合算法实 流化催化裂化装置 ;<<= ） （ 现多模型监测可以有效地提高预报的可靠性。
关键词： 数据融合， 故障预报， 贝叶斯推理， 流化催化裂化装置 在复杂的工程大系统中， 由于其所处的动力学环境、 机械的 复杂性以及运行所需的巨大的能量的影响等各种因素，故障的 潜伏往往不可避免。
为了在故障发生的初期， 在其对整个系统还 没有造成重大危害的时候， 就能够发现故障， 并及时地找出排除 故障的方法， 故障预报技术也就应运而生了。
故障预报的主要功能是通过相应的预报算法对被监测数据 进行分析， 以判断系统的运行是否正常， 并在其判断故障出现时 给出报警信号。
现有的故障预报技术主要分为两大类： 参数模型 法和非参数模型法。
其中非参数法由于完全依靠测量所得的数 据进行系统建模， 不需要预先知道系统的实际模型和精确参数， 因此在实际应用中越来越受到工程设计人员的重视。
由于系统 的复杂性和可能出现的故障的多样性，以及各种非参数模型自 身固有的缺陷， 事实上， 没有一种模型可以完美地监测到一个实 际的工程大系统的所有故障。
利用多个原理和性能不同的模型 同时对系统进行状态监测，可以有效地解决单一模型往往无法 对系统的某些故障做出预报的问题，但不可避免的是会导致多 个模型之间发生不一致预报的情况，而为了在这种情况下判断 出系统的真实工作状态，本文提出了将多传感器数据融合技术 引入到多模型状态监测与故障预报问题中，通过一定的融合算 法， 对不一致预报做出决策， 从而提高了故障预报的可靠性。
得被测对象的一致性解释或描述。
$’! 数据融合的信息层次对于一个实际的数据融合系统， 它所接收到的多源信息往往 是处于多个不同层次上的。
数据融合的基本策略就是先对同一层 次上的信息进行融合， 从而得到更高层次的信息， 然后再进入相 应的高层次的融合。
因此总的来说， 数据融合本质上就是一个从 低层到高层对多源信息进行整合， 逐层抽象的信息处理过程。
根据融合时数据所表征的信息层次可以将数据融合分为三 类： 象素层融合、 特征层融合、 决策层融合。
这三种分类基本可以 含概所有的融合类型，但并不是意味着在每个融合系统中都要 包含这三个信息层次上的融合， 这只是融合的一种分级方法。
象素层融合是指直接在采集到的原始多源信息上进行的融 合。
这种融合是在各种传感器的原始观测数据未经预处理之前 就进行的数据综合分析， 是最低层次的融合。
所谓特征层融合是首先对原始的多源信息进行特征提取， 然后对这些特征信息进行分析和处理， 属于中间层融合。
决策层融合在融合层次上属于高层次融合， 其结果为检测、 控制、 挥、 策提供依据， 要求对原始信息进行大量的预处 指 决 它 理首先得到各自的判定结果， 并对这些决策结果进行融合， 因此 适用于信息源具有独立决策能力的情况。
本文中研究的是针对多模型系统实现数据融合， 每个监测模 型都有独立工作做出判别的能力， 所以我们选用了决策层融合。
! 数据融合技术 $’$ 数据融合技术概述“数 据 融 合 ” 词 出 现 在 !" 世 纪 (" 年 代 初 期 ， 于 %" 年 一 并 代发展成为一门专门技术。
$)(* 年， 美国国防部资助开发了声 纳信号理解系统，在该系统中，数据融合技术得到了最早的体 现 ， 了 %" 年 代 ， 感 器 技 术 的 飞 速 发 展 更 加 推 动 了 数 据 融 合 到 传 技术的研究。
目前的数据融合技术都是针对一个系统中使用多 种传感器 （多个或多类） 这一特定问题而进行的， 因此， 数据融合 又被称为多传感器信息融合。
多传感器数据融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理 信息一样， 充分利用来自多个或多类传感器的不同资源， 通过对 多传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间 或时间上可冗余或互补的信息， 依据某种准则来进行组合， 以获（资金编号： ! 由国家自然科学基金资助 &"!*>"$"）$’* +,-./ 融合算法和自适应加权算法目前， 对于决策 层 融 合 最 常 用 的 算 法 包 括 经 典 推 理 、 +,-./ 推理、 推广的证据处理理论和启发性方 0.12/3.4567,8.4 推理、 法。
其中， 应用也最为广泛， 但其 +,-./ 算法有严格的理论依据， 缺点在于定义先验概率比较困难，而自适应加权融合算法则不 需要任何的先验知识，仅依靠测量数据的测试精度不同来确定 相应的权值， 从而计算出均方误差最小的融合结果。
关于 +,-./ 算法和自适应加权算法的具体计算过程见参考文献 9*: 。
" #$$% 仿真系统 本文 使 用 的 ;<<= 仿 真 模 型 的 具 体 参 数 、 术 指 标 可 查 阅 技 参考文献 9>:， 该仿真系统是当前国际上 ;<<= 工艺仿真 的 典 型$@代表， 在许多大专院校、 厂中得到应用， 可靠性和实用性 并 工 其 已经得到广泛认可。
对于该模型我们引入了三种微小故障和一种不可测扰动， 得到四组不一致预报结果。
分别是： 故障 !"： 加热炉的热传递系数的下降 # 故障 !$： 原料瓦斯油中焦炭形成因子的增加 # 故障 !%： 反应器压力传感器的负偏差。
上述三种故障可以通过调节系统参数来改变故障的严重程 度， 从而模拟出能够导致不一致预报的故障的早期状态。
对于初始不可测扰动，可认为是正常工作状态下的外部干 扰， 引入该扰动的目的是为了模拟监测模型在实际系统正常时， 由于外部干扰而做出误报故障的情况。
基于数据融合技术的多模型状态监测与故障预报图$+,* 模型对于故障 !" 数据的 *+. 统计图!多模型状态监测与故障预报系统 在研究多模型状态监测和故障预报系统时，除了要研究多传感器数据融合技术， 选择合适的数据融合算法， 将其引入到多 模型系统中来， 另一个主要的研究点就是故障预报模型的建立。
在本 文 中 ， 们 选 择 了 三 个 不 同 的 模 型 来 同 时 对 &’’( 仿 我 真系统数据进行监测，其中一个模型是基于 )*+’ （多元统计 法）技术的 +,* 模型，另两个分别是 -+ 神经网络模型和 .,/图%-+ 模型对于故障 !" 数据的 *+. 统计图)01 神经网络模型。
多模型监测与预报系统的工作流程图如图 "。
图?.DE5> 模型对于故障 !" 数据的 *+. 统计图"多模型监测的融合结果 对于一个实际的工厂设备来说，可以用加权算法作为早期融 合 的 依 据 ， 累 不 一 致 预 报 的 数 据 库 ， -5F72 算 法 提 供 先 积 为 验数据， 但对于我们的仿真模型来说却无法做到这一点， 因为只 有当我们改变参数值， 引入故障时才能产生故障数据。
因此， 我 们采用了另一种方法来模拟得到 -5F72 所需的先验概率。
以故障 !" 为例， 通过减小加热炉的热传递系数可以导致产 其参数可改变的幅值为 @G"@B。
我们按正态 生故障 !" 的数据，图" 多模型监测系统工作流程图对这 "@@@ 分布令该参数在 @G"@B 的变化范围内取 "@@@ 个点， 个不同的参数值分别产生故障数据输出， 通过三个模型， 判断不 一致预报发生的次数， 以此作为一个概率参考值， 同理得到其他 几种不一致预报的概率参考值，并综合这几个参考值得到各个 不一致预报的先验概率。
由此方法， 我们得到在不一致预报数据库中， 有不可测扰动 引 起 的 不 一 致 预 报 占 "HB ， 障 !" 占 ??B ， 障 !? 占 "$B ， 故 故 故障 !C 占 $HB。
根据 -5F72 算法得到的融合结果见表 "。
表 " &;;4 单模型监测判定与多模型融合结果的比较图 " 为多模型监测系统的工作流程图，多模型的可能输出 结果有以下几种情况： 三种系统都判定无故障发生， 则系统无 ! 动作， 续监测； 三种系统都判定故障发生， 时系统进入故 继 此 " 障诊断阶段， 判断发生了哪类故障； 三种系统的判断结果不一 # 致， 则此时有系统发生漏报和误报故障， 此时进行决策层数据融 合， 以其输出结果作为判断准则， 若认定有故障发生则开始故障 诊断， 若认定无故障则系统无动作， 继续监测。
对于上述三种模型，用于判定故障的统计量采用预估均方 误差 2345678 9678:;<:=> 766=6 ， （ 。