CN119494049A 一种管道自动焊故障诊断方法、装置、设备及介质 （中国石油管道局工程有限公司）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种管道自动焊故障诊断方对运行数据进行数据预处理及标准化处理以生标准化数据以及故障分类的结果进行模型训练降低了技术人员对管道自动焊机各单元故障人2获取管道自动焊机的故障样本数据，通过分类算法对所述故障样本数据进行故障分采集设置在管道自动焊机部件上的多个传感器的对所述运行数据进行数据预处理及标准化处理以生成标基于所述故障分类对应的类别对所述标准化数据进行分类，后的所述标准化数据以及所述故障分类的结果进行模型训通过KNN分类算法将所述故障样本数据进行故障分类以将故障类别分为通讯类故障、其中，所述通讯类故障包括主控制器与运动控制器通信异常基于所述故障分类对应的类别对所述标准化数据进行分类，分类后利用PCA进行特征分类后的所述标准化数据以及所述故障分类的结果进行模型训练以生成故障判断模型包将分类后的所述标准化数据以及所述故障分类的结果分为训练集和将故障判断模型存储至云端服务器或本地数据库，调取所述云端服3故障分类模块，所述故障分类模块配置用于获取管道自动焊机的故数据采集模块，所述数据采集模块配置用于采集设置在管道自数据处理模块，所述数据处理模块配置用于对所述运行数据进模型训练模块，所述模型训练模块配置用于基于所述故障分类对应的故障判断模块，所述故障判断模块配置用于基于所述故障判断模型实时存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机指理器执行时实现权利要求1_7任意一项所述方法4[0001]本发明涉及自动焊故障分析技术领域，尤其涉及一种管道自动焊故障诊断方法、[0007]获取管道自动焊机的故障样本数据，通过分类算法对故障样本数据进行故障分标准化数据以及所述故障分类的结果进行模型训练以生成故障判[0013]通过KNN分类算法将故障样本数据进行故障分类以将故障类别分为通讯类故障、5介质存储有被处理器执行时实现如上方法步骤6后的标准化数据以及故障分类的结果进行模型训[0048]通过KNN等算法对焊机设备故障样本数据集进行聚类结合专业技术人员根据焊机7[0055]数据异常值剔除：对于连续值类型采用正态分布等算法去除采集数据中的噪声、[0059]数据标准化处理：采集数据在同频化后采用均值为0和标8[0073]进一步地，采用主成分分析PCA特征降维方式将故障分为通讯、系统和状态三大数据通过接口上传到后网络服务器或云平台进行9[0077]故障分类模块011，故障分类模块011配置用于获取管道自动焊机的故障样本数[0083]本发明还提供了一种计算机可读存储介质。图5示出的是本发明提供的计算机可[0085]此外，根据本发明实施例公开的方法还可以被实现为由处理器执行的计算机程现上述步骤或单元功能的计算机程序的计算机可读给整个系统的设计约束。本领域技术人员可以针对每种具体应用以各种方式来实现的功[0092]本领域普通技术人员可以理

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