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申请/专利权人：湖南睿图智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种水电站机组故障检测与诊断方法及系统，所述方法包括：通过多种传感器采集水电站机组零部件的工况参数信息，并将采集到的所述工况参数信息存储到时序数据库；从时序数据库获取工况参数信息，对获取的工况参数信息进行预处理，将预处理后的工况参数信息输入到深度神经网络模型；如果深度神经网络模型的输出结果为故障预警，根据所述工况参数信息和历史数据库生成故障诊断报告；根据预设的映射关系将生成的故障诊断报告发送到对应的终端，并根据预设的策略将时序数据库中的工况参数信息迁移到历史数据库。本发明采用时序数据库提高了传感器数据查询、分析的效率，并对预测结果提供了数据支撑，便于快速获得诊断结果。

主权项：1.一种水电站机组故障检测与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101：通过多种传感器采集水电站机组零部件的工况参数信息，并将采集到的所述工况参数信息存储到时序数据库；步骤S102：从时序数据库获取工况参数信息，对获取的工况参数信息进行预处理，将预处理后的工况参数信息输入到深度神经网络模型；所述从时序数据库获取工况参数信息，具体为：以时间区间[ts,te为查询时间范围从时序数据库获取工况参数信息Dts,te，每个时间区间[ts,te对应时序数据库的一个数据分区；其中，ts为查询开始时间，te为查询结束时间；所述对获取的工况参数信息进行预处理，具体为：根据传感器标识获取该传感器的测量值范围，根据测量值范围统计工况参数信息Dts,te中异常值的个数m，统计工况参数信息Dts,te中缺失值个数n，统计工况参数信息Dts,te中数据总个数total，计算工况参数信息Dts,te中的异常比率Ratio，如果Ratio10%，从时序数据库删除工况参数信息Dts,te，并发出传感器数据采集异常报警；如果Ratio=10%，对异常值和缺失值进行最近邻插补，对工况参数信息Dts,te进行时间戳对齐，获得，其中，，xk为第k个传感器的测量值；将时间戳对齐后的数据组织为输入矩阵Input， ，其中，为第k个传感器在时间戳t时刻的采集测量值，将矩阵Input进行归一化，并输入到训练好的深度神经网络模型；所述深度神经网络模型包括第一卷积层、第一池化层，第二卷积层、第二池化层、全连接层、隐藏层、输出层，输出层输出水电机组故障预警等级；基于历史数据库采用有监督的方法训练获得所述深度神经网络模型；水电机组故障预警等级包括正常、故障预警；步骤S103：如果深度神经网络模型的输出结果为故障预警，根据所述工况参数信息和历史数据库生成故障诊断报告；根据所述工况参数信息和历史数据库生成故障诊断报告，具体为：步骤S1031，生成工况参数信息Dts,te检测表格；所述检测表格包括传感器标识、安装位置、测量值、参考值区间；参考值区间为正常数值范围；如果测量值不在参考值区间，对测量值特殊标记；步骤S1032，生成工况参数信息Dts,te检测趋势图；生成每个传感器在时间区间[ts,te测量值的趋势图，趋势图的横坐标为时间，纵坐标为测量值，如果趋势图异常，对趋势图特殊标记；所述趋势图异常包括持续升高超过预设时间阈值、持续降低超过预设时间阈值、波峰与波谷之差超过预设阈值；步骤S1033，生成历史预警次数；遍历历史数据库中每个数据分区，将每个数据分区的数据组织为矩阵，计算该矩阵与Input的矩阵相似度，如果矩阵相似度大于阈值，获取该矩阵对应的故障预警等级，并统计故障预警等级为故障预警的次数；步骤S104：根据预设的映射关系将生成的故障诊断报告发送到对应的终端，并根据预设的策略将时序数据库中的工况参数信息迁移到历史数据库；所述映射关系为故障诊断报告与故障诊断报告接收终端之间的对应关系。

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