本發(fā)明屬于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)，具體涉及一種基于改進(jìn)知識(shí)圖譜的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析方法及相關(guān)裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，知識(shí)圖譜技術(shù)作為一種有效的知識(shí)表示和推理工具，在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。特別是在項(xiàng)目全生命周期管理和裝備故障檢測(cè)與診斷等領(lǐng)域，知識(shí)圖譜技術(shù)展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力和價(jià)值。目前，為了實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的有效監(jiān)測(cè)，通常會(huì)部署大量的傳感器來實(shí)時(shí)采集設(shè)備的各類運(yùn)行數(shù)據(jù)。這些傳感器生成的數(shù)據(jù)以時(shí)間序列的形式存在，涵蓋了溫度、振動(dòng)、壓力、電流等多種參數(shù)，全面記錄了設(shè)備在運(yùn)行過程中的動(dòng)態(tài)變化情況。這些數(shù)據(jù)不僅反映了設(shè)備的即時(shí)狀態(tài)，還蘊(yùn)含著豐富的潛在信息和隱含規(guī)律，對(duì)于設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷具有重要意義。

2、當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜技術(shù)體系在數(shù)據(jù)處理和分析方面還存在一定的局限性。現(xiàn)有的技術(shù)體系主要包括數(shù)據(jù)獲取、信息抽取、知識(shí)融合和知識(shí)加工等環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)主要聚焦于靜態(tài)信息的建模與結(jié)構(gòu)化處理。例如，通過建立設(shè)備部件之間的層次關(guān)系、提取設(shè)備的屬性信息以及制定故障知識(shí)規(guī)則等方式，來構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的知識(shí)圖譜。盡管這些方法在靜態(tài)信息的表示和推理方面取得了一定的成果，但對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的深入分析卻顯得相對(duì)不足。作為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的重要數(shù)據(jù)源，時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間還存在復(fù)雜的內(nèi)在關(guān)系，這些關(guān)系對(duì)于全面理解設(shè)備狀態(tài)及精準(zhǔn)異常定位至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有的知識(shí)圖譜技術(shù)體系往往忽略了這些時(shí)間序列數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系，導(dǎo)致無法充分挖掘和利用這些數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)知識(shí)圖譜的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析方法及相關(guān)裝置，在考慮設(shè)備靜態(tài)信息的基礎(chǔ)上，分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，完善知識(shí)圖譜，能夠深入分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以提升設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的可靠性。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

3、根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供一種基于改進(jìn)知識(shí)圖譜的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析方法，包括：

4、s1、構(gòu)建待監(jiān)測(cè)設(shè)備的初始知識(shí)圖譜，所述初始知識(shí)圖譜中的模式層包括本體類、本體類屬性和本體類間關(guān)系，所述本體類包括設(shè)備類、部件類、零件類、傳感器類和數(shù)據(jù)類，所述傳感器類中的傳感器實(shí)體為待監(jiān)測(cè)設(shè)備上布設(shè)的各個(gè)傳感器，所述數(shù)據(jù)類中的數(shù)據(jù)實(shí)體為待監(jiān)測(cè)設(shè)備上多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；所述本體類間關(guān)系包括設(shè)備類至部件類關(guān)系、部件類至零件類關(guān)系、傳感器類至零件類關(guān)系、傳感器類至部件類關(guān)系、傳感器類至數(shù)據(jù)類關(guān)系以及傳感器類至傳感器類關(guān)系；

5、s2、采用訓(xùn)練好的自編碼器對(duì)傳感器采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，當(dāng)監(jiān)測(cè)到異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行異常隔離，得到異常傳感器；

6、s3、對(duì)異常傳感器對(duì)應(yīng)的異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行因果關(guān)系分析，得到異常傳感器之間的因果關(guān)系，利用異常傳感器之間的因果關(guān)系更新傳感器實(shí)體間關(guān)系，得到更新后的知識(shí)圖譜；

7、s4、多次執(zhí)行s2和s3，最終形成完整的知識(shí)圖譜；

8、s5、出現(xiàn)異常時(shí)，在完整的知識(shí)圖譜中檢索s2中得到的異常傳感器，返回異常傳感器間關(guān)系，返回與異常傳感器存在關(guān)系的部件實(shí)體、零件實(shí)體和數(shù)據(jù)實(shí)體，并返回異常傳感器與部件實(shí)體、零件實(shí)體和數(shù)據(jù)實(shí)體間的所有關(guān)系，得到一個(gè)描述待監(jiān)測(cè)設(shè)備異常的異常關(guān)系網(wǎng)。

9、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在將待監(jiān)測(cè)設(shè)備上多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為所述數(shù)據(jù)類的實(shí)體之前，還包括：

10、對(duì)待監(jiān)測(cè)設(shè)備上多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

11、將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為所述數(shù)據(jù)類的實(shí)體。

12、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述采用訓(xùn)練好的自編碼器對(duì)傳感器采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，具體為：

13、將傳感器采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的自編碼器，輸出重構(gòu)后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；

14、根據(jù)傳感器采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)和重構(gòu)后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，計(jì)算重構(gòu)誤差；

15、當(dāng)重構(gòu)誤差大于設(shè)定的異常閾值時(shí)，則傳感器采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

16、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述當(dāng)監(jiān)測(cè)到異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行異常隔離，得到異常傳感器，具體為：

17、采用基于重構(gòu)的貢獻(xiàn)方法隔離出異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的異常傳感器。

18、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對(duì)異常傳感器對(duì)應(yīng)的異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行因果關(guān)系分析，具體為：

19、采用傳遞熵對(duì)異常傳感器對(duì)應(yīng)的異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行因果關(guān)系分析。

20、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對(duì)異常傳感器對(duì)應(yīng)的異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行因果關(guān)系分析，得到異常傳感器之間的因果關(guān)系之后，還包括：

21、根據(jù)設(shè)備先驗(yàn)知識(shí)對(duì)異常傳感器之間的因果關(guān)系進(jìn)行修正；

22、利用修正后的異常傳感器之間的因果關(guān)系更新傳感器實(shí)體間關(guān)系。

23、根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供一種基于改進(jìn)知識(shí)圖譜的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析裝置，包括：

24、構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建待監(jiān)測(cè)設(shè)備的初始知識(shí)圖譜，所述初始知識(shí)圖譜中的模式層包括本體類、本體類屬性和本體類間關(guān)系，所述本體類包括設(shè)備類、部件類、零件類、傳感器類和數(shù)據(jù)類，所述傳感器類中的傳感器實(shí)體為待監(jiān)測(cè)設(shè)備上布設(shè)的各個(gè)傳感器，所述數(shù)據(jù)類中的數(shù)據(jù)實(shí)體為待監(jiān)測(cè)設(shè)備上多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；所述本體類間關(guān)系包括設(shè)備類至部件類關(guān)系、部件類至零件類關(guān)系、傳感器類至零件類關(guān)系、傳感器類至部件類關(guān)系、傳感器類至數(shù)據(jù)類關(guān)系以及傳感器類至傳感器類關(guān)系；

25、異常監(jiān)測(cè)及隔離模塊，用于采用訓(xùn)練好的自編碼器對(duì)傳感器采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，當(dāng)監(jiān)測(cè)到異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行異常隔離，得到異常傳感器；

26、因果關(guān)系分析及更新模塊，用于對(duì)異常傳感器對(duì)應(yīng)的異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行因果關(guān)系分析，得到異常傳感器之間的因果關(guān)系，利用異常傳感器之間的因果關(guān)系更新傳感器實(shí)體間關(guān)系，得到更新后的知識(shí)圖譜；

27、多次執(zhí)行控制模塊，用于多次執(zhí)行異常監(jiān)測(cè)及隔離模塊和因果關(guān)系分析及更新模塊，最終形成完整的知識(shí)圖譜；

28、異常定位與原因分析模塊，用于出現(xiàn)異常時(shí)，在完整的知識(shí)圖譜中檢索異常監(jiān)測(cè)及隔離模塊中得到的異常傳感器，返回異常傳感器間關(guān)系，返回與異常傳感器存在關(guān)系的部件實(shí)體、零件實(shí)體和數(shù)據(jù)實(shí)體，并返回異常傳感器與部件實(shí)體、零件實(shí)體和數(shù)據(jù)實(shí)體間的所有關(guān)系，得到一個(gè)描述待監(jiān)測(cè)設(shè)備異常的異常關(guān)系網(wǎng)。

29、根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供一種設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的一種基于改進(jìn)知識(shí)圖譜的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析方法。

30、根據(jù)本發(fā)明的第四方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的一種基于改進(jìn)知識(shí)圖譜的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析方法。

31、根據(jù)本發(fā)明的第五方面，提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的一種基于改進(jìn)知識(shí)圖譜的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析方法。

32、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明至少具有以下有益效果：

33、本發(fā)明提供的一種基于改進(jìn)知識(shí)圖譜的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析方法，不僅考慮了設(shè)備的靜態(tài)信息，如設(shè)備部件之間的層次關(guān)系、屬性信息等，還深入分析了時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，能夠?yàn)樵O(shè)備狀態(tài)的全面評(píng)估和異常定位提供更加準(zhǔn)確和可靠的依據(jù)。采用自編碼器對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，能夠在監(jiān)測(cè)到異常數(shù)據(jù)時(shí)迅速進(jìn)行異常隔離，并識(shí)別出異常傳感器。隨后，通過對(duì)異常傳感器對(duì)應(yīng)的異常時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行因果關(guān)系分析，能夠自動(dòng)更新知識(shí)圖譜，形成完整的知識(shí)圖譜。在出現(xiàn)異常時(shí)，通過檢索知識(shí)圖譜，可以迅速返回與異常傳感器相關(guān)的部件、零件和數(shù)據(jù)實(shí)體，以及它們之間的所有關(guān)系，從而提高了監(jiān)測(cè)分析的智能化和透明性。通過對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的深入分析，本發(fā)明能夠挖掘出設(shè)備狀態(tài)變化的潛在規(guī)律，有利于精準(zhǔn)異常定位的進(jìn)行。

34、為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。