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申请/专利权人：天地(常州)自动化股份有限公司北京分公司

摘要：本发明涉及设备在线监测相关技术领域，具体包括一种煤机设备的在线状态监测方法及健康管理系统，包括：连接可视化仿真平台模拟煤机故障，构建故障知识图谱；在线监测与数据回传识别故障，确定健康管理单列，结合健康管理系统进行煤机健康管理，解决数据从检测采集到故障诊断分析过程存在短暂延迟，因延迟诊断造成的煤机设备损坏和生产中断的风险增加的技术问题，实现引入可视化仿真对煤机设备进行仿真模拟，同时进行故障发生模拟分析，融合煤机设备管理与故障诊断，结合深度学习的错位全连接网络，构建故障知识图谱，全面捕捉设备运行状态的细微变化，从而快速定位故障根源，降低因延迟诊断造成的煤机设备损坏和生产中断的风险的技术效果。

主权项：1.一种煤机设备的在线状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：连接可视化仿真平台，搭建基于所述煤机设备的故障模拟模块，所述故障模拟模块置有煤机运行模型；引入煤机故障因素，基于所述故障模拟模块进行故障发生模拟分析与系统容错性分析，整合构建故障知识图谱；基于所述故障知识图谱，搭建故障决策模型，其中，所述故障决策模型为错位全连接网络结构；进行煤机在线状态监测，进行多维检测传感数据的设备端模糊决策与数据回传，结合所述故障决策模型进行设备故障识别，确定设备故障分布，所述设备故障分布包括实时故障与预测故障；以特征阈值与发生概率为基准，对所述设备故障分布进行层次二值化处理，确定健康管理单列；基于所述健康管理单列，结合健康管理系统进行煤机设备的健康管理；其中，所述整合构建故障知识图谱，包括：对故障发生模拟数据进行聚类与整合关联，确定故障识别的一维层次图谱，至少包括故障类型-故障源-故障特征的图谱层；基于系统容错率，确定故障发生决策的二维层次图谱，至少包括特征阈值-发生概率的图谱层；拟合所述一维层次图谱与所述二维层次图谱，基于故障相关性进行层间关联，确定初始化图谱；对所述初始化图谱进行共指消歧，生成所述故障知识图谱，所述共指消歧是指检查并解决图谱中可能存在的冗余或冲突信息，包括同一故障特征被错误地关联到不同故障类型的情况；其中，所述故障决策模型为错位全连接网络结构，包括：以所述故障知识图谱为依据，构建并行分布的实时决策单元与趋势预测单元；其中，所述实时决策单元包括特征提取区块与故障决策区块，所述趋势预测单元包括数据存置区块与趋势预测区块，所述故障决策区块与所述数据存置区块建立有侧向交互通道，所述数据存置区块用于保存实时决策单元产生的决策结果以及历史监测数据，所述趋势预测区块用于基于存置的数据分析故障的发展趋势，预测未来出现的故障的概率；其中，所述侧向交互通道对应的侧向交互流程包括，实时决策单元的即时结果被存置于所述趋势预测单元的数据存置区块，并反馈给所述趋势预测单元的趋势预测区块作为输入，同时，趋势预测的分析结果还用来校正所述实时决策单元的阈值或策略，所述实时决策单元与所述趋势预测单元相对独立运行，且数据可交互；其中，所述整合构建故障知识图谱之后，所述故障知识图谱具有可扩展性，包括：筛选基于所述数据存置区块的无效识别数据，所述无效识别数据满足频繁性阈值；基于所述无效识别数据，生成新增子图谱；基于谱间相关性，确定所述新增子图谱的分布位置，对所述故障知识图谱进行更新；基于更新后的所述故障知识图谱，对所述故障决策模型进行更新学习；其中，确定健康管理单列之后，包括：识别所述健康管理单列，确定管理时限，所述管理时限基于故障影响度与故障恶化效率确定；基于所述管理时限，进行故障管理的优先级排序，确定管理序列，所述管理序列带有时间戳标识；结合所述管理序列，进行基于所述健康管理系统的煤机设备健康管理。

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