一种基于设备运行状态识别的能效异常预警方法与流程

本发明涉及设备运行异常预警，尤其涉及一种基于设备运行状态识别的能效异常预警方法。

背景技术：

1、工业设备长期运行中，能效异常会直接导致能耗攀升、设备损耗加剧，甚至引发安全隐患，因此对设备能效异常进行及时预警成为工业生产提质增效的关键需求。当前工业场景中设备运行环境复杂、工况多变，传统能效监测方式难以精准捕捉设备运行状态的细微变化，亟需一种结合多算法协同、覆盖全运行流程的智能预警方案，基于设备运行状态识别的能效异常预警方法正是在此背景下应运而生，通过整合多维度数据采集与智能算法分析，实现对设备能效异常的精准识别与预警。

2、目前，设备能效异常监测时，通常先通过单一类型传感器采集设备运行数据，再采用简单的数据对比或基础统计分析方法提取特征，随后依据固定阈值判断是否存在能效异常，最后通过简单的报警装置发出预警信号。部分技术会引入基础聚类算法或判别模型，但缺乏对时序数据动态特征的深度挖掘，且未针对不同工况进行适配优化，仅能实现单一工况下的粗略异常判断，难以适应设备复杂多变的运行场景，预警准确性和适应性受限。

3、现有技术存在两个核心缺点：一是特征提取精度不足，仅依赖单一数据维度或简单差分方法获取特征，未能充分捕捉设备运行状态的时序关联性与细微波动特征，导致异常特征识别不全面，易出现漏判情况；二是工况适配性差，所采用的判别模型多基于固定工况参数构建，未考虑不同运行工况下设备能效标准的差异，无法根据实时工况动态调整判别逻辑，使得在工况切换时预警误差增大，难以满足复杂工业场景下的精准预警需求。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于设备运行状态识别的能效异常预警方法。

2、本发明所采用的技术方案是，一种基于设备运行状态识别的能效异常预警方法，包括以下步骤：s1，通过多维度传感阵列采集设备运行过程中与能效相关的时序状态数据，所述时序状态数据包括设备负载特征数据、动力输出特征数据、能耗消耗特征数据及环境影响特征数据；s2，采用设备状态时序差分感知算法对采集的时序状态数据进行动态特征提取，通过构建时序数据的相邻时刻差分映射关系，捕捉数据序列中隐含的细微波动特征与趋势变化特征；s3，利用时序模态自适应聚类算法对s2提取的动态特征进行模态分类，基于特征相似度与时序关联性构建自适应聚类准则，进行不同运行模态下特征数据的划分；s4，将s3分类后的模态特征数据输入工况适配异常判别模型，结合设备预设运行工况参数构建多维度判别边界，对各模态下的特征数据进行异常筛查；s5，通过运行状态智能研判平台整合s4的异常筛查结果，融合设备历史运行状态数据与实时工况信息进行综合分析，确定异常特征对应的能效异常等级；s6，根据s5确定的能效异常等级生成针对性预警信号，所述预警信号携带异常特征来源、异常发展趋势及关联运行参数信息。

3、进一步地，所述设备状态时序差分感知算法的表达式为：，其中为t时刻设备时序状态数据，为时刻设备时序状态数据，为时序数据采集时间间隔，为差分时间滞后因子，为t时刻动态权重系数；计算得到特征增强公式：，其中为t时刻增强后的特征数据，n为特征融合维度数，为第i个特征的融合权重，为第i个特征的非线性映射函数。

4、进一步地，所述时序模态自适应聚类算法的表达式为：，其中为第k个聚类簇，为待聚类特征数据，为第k个聚类簇在t时刻的动态中心，为欧氏距离计算算子，为第k个聚类簇的自适应调整系数；计算得到聚类中心更新公式：，其中为第k个聚类簇在时刻的更新后中心，为中心更新速率系数，为t时刻第k个聚类簇包括的特征数据量，为t时刻聚类调整因子。

5、进一步地，所述工况适配异常判别模型的表达式为：，其中为异常判别结果，为sigmoid激活函数，m为判别特征维度数，为第m个判别特征的权重系数，为第m个判别特征的工况适配映射函数，为第m个模态特征数据，为第m个特征对应的预设工况标准参数，b为模型偏置项。

6、进一步地，所述多维度传感阵列包括：光纤光栅应变传感器、压电式振动传感器、红外测温传感器、超声波流量传感器及霍尔电流传感器，各传感器通过工业以太网总线与边缘计算网关建立通信连接，边缘计算网关内置fpga芯片用于时序数据的实时接收与转发；所述设备状态时序差分感知算法中时间滞后因子取值范围为1至5，动态权重系数通过设备运行工况等级动态调整；所述时序模态自适应聚类算法的聚类簇初始数量基于设备历史运行模态统计结果设定为3至8个；所述工况适配异常判别模型的判别特征维度数设定为6至12个，权重系数通过梯度下降法迭代优化得到；所述运行状态智能研判平台采用分布式计算架构，包括4个计算节点，每个计算节点配置16核处理器与64g内存。

7、进一步地，所述s2包括以下分步骤：s21，选取时序状态数据中连续的预设长度数据段，确定差分时间滞后因子的具体取值，基于设备运行速率与数据采集频率建立动态权重系数的计算规则；s22，对选取的数据段进行相邻时刻数据配对，按照差分表达式计算各时刻的时序差分数据，保留差分计算后的数据序列及对应时间戳信息；s23，针对差分数据序列中的异常波动点进行动态识别，通过局部数据分布特征确定波动阈值，筛选出超出阈值范围的差分数据；s24，将筛选后的差分数据与原始时序数据进行关联映射，构建包括原始特征与差分特征的复合特征集，为后续模态聚类提供数据支撑。

8、进一步地，所述s3包括以下分步骤：s31，基于复合特征集的特征维度与数据分布特性，初始化聚类簇数量与各聚类簇的初始中心，设定聚类迭代次数与收敛判定条件；s32，计算每个复合特征数据与各聚类簇中心的距离值，结合自适应调整系数确定数据所属聚类簇，完成首轮聚类划分；s33，根据首轮聚类结果计算各聚类簇的内部紧凑度与簇间分离度，基于两者的平衡关系动态调整聚类簇中心与自适应调整系数；s34，重复进行聚类划分与参数调整过程，直至满足收敛判定条件，输出最终的模态分类结果，确保不同运行模态下特征数据的有效分离。

9、进一步地，所述s4包括以下分步骤：s41，提取各模态分类结果中的特征参数，结合设备不同工况下的运行标准，确定各特征参数对应的工况适配范围与判别阈值；s42，将特征参数输入工况适配异常判别模型，通过预设的工况适配映射函数完成特征参数与工况标准的适配计算；s43，基于模型输出结果与判别阈值进行对比分析，识别出超出适配范围的异常特征参数，记录异常参数的具体类别与出现时刻；s44，对识别出的异常特征参数进行关联性分析，判断异常是否由单一参数异常或多参数协同异常导致，形成完整的异常筛查报告。

10、进一步地，所述s5包括以下分步骤：s51，调用运行状态智能研判平台的历史数据存储模块，提取设备近三个月内的历史运行状态数据与能效异常记录，建立历史数据与实时数据的对比数据库；s52，将s4输出的异常筛查报告与对比数据库中的历史数据进行匹配分析，查找相似异常案例及对应的处理结果；s53，结合实时工况信息中的设备负载率、环境温度、供电电压参数，对异常特征的发展趋势进行预判，评估异常可能造成的能效影响程度；s54，综合异常匹配结果与趋势预判结论，采用层次化评估方法确定能效异常等级，等级划分结果与异常特征数据关联存储。

11、一种基于设备运行状态识别的能效异常预警方法，该方法通过一种基于设备运行状态识别的能效异常预警系统实现，包括：设备运行状态多维度数据采集单元、时序状态数据差分特征提取单元、复合特征时序模态自适应聚类单元、工况适配多维度异常判别单元、运行状态智能综合研判单元及能效异常分级预警信号生成单元；设备运行状态多维度数据采集单元通过多维度传感阵列采集各类时序状态数据，将数据传输至时序状态数据差分特征提取单元；时序状态数据差分特征提取单元采用设备状态时序差分感知算法处理数据后，将复合特征集发送至复合特征时序模态自适应聚类单元；复合特征时序模态自适应聚类单元通过时序模态自适应聚类算法完成模态分类，将分类结果传输至工况适配多维度异常判别单元；工况适配多维度异常判别单元利用工况适配异常判别模型进行异常筛查，将筛查报告发送至运行状态智能综合研判单元；运行状态智能综合研判单元整合数据并确定异常等级，将等级信息传输至能效异常分级预警信号生成单元；能效异常分级预警信号生成单元根据异常等级生成携带详细信息的预警信号，进行设备能效异常的预警。

12、有益效果：本发明提出一种基于设备运行状态识别的能效异常预警方法，通过多维度传感阵列全面采集设备运行相关数据，通过设备状态时序差分感知算法深度挖掘时序数据的细微波动与趋势变化特征，利用时序模态自适应聚类算法实现不同运行模态下特征数据的精准划分，经工况适配异常判别模型结合实时工况动态构建判别边界，再通过运行状态智能研判平台整合历史与实时数据综合分析确定异常等级并生成针对性预警。本发明摒弃单一数据维度与简单分析方式，通过多算法协同深度挖掘数据时序关联性与隐含特征，实现异常特征的全面捕捉，有效避免漏判；针对工况适配性差的问题，其判别模型基于实时工况参数动态调整适配逻辑，充分考虑不同工况下能效标准差异，大幅降低工况切换时的预警误差，同时多维度数据采集与智能研判平台的综合分析能力，提升预警准确性与适应性，满足复杂工业场景下设备能效异常精准预警需求。