首页 > 分享 > 基于深度数据挖掘与领域知识融合的预测性维护方法

基于深度数据挖掘与领域知识融合的预测性维护方法

花匠小妙招
2025-07-19 07:52

本发明涉及数据处理，具体涉及基于深度数据挖掘与领域知识融合的预测性维护方法。

背景技术：

1、在当前工业领域，预测性维护技术日益受到重视，旨在通过数据分析提前发现设备潜在的故障，从而避免非计划停机，降低维护成本，提高生产效率。目前，市场上已存在多种基于数据驱动的预测性维护方法，其中较为常见的是利用机器学习或深度学习算法对设备运行数据进行建模，以预测设备未来的健康状态。然而，这些方法大多依赖于单一数据源或单一算法模型，忽略了设备运行过程中多种异构数据源之间的关联性和互补性，导致预测精度有限，且难以适应复杂多变的工业环境。并且，现有模型在处理大规模、高维度数据时，计算效率低下，难以满足实时性要求高的工业应用场景。

2、此外，传统方法往往也未充分考虑数据在时间维度上的动态变化特性，以及不同层级数据之间的依赖关系，这限制了模型对复杂故障模式的识别能力和预测的准确性。

技术实现思路

1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供了基于深度数据挖掘与领域知识融合的预测性维护方法，解决现有技术针对复杂故障模式或实时性要求高的应用场景下的识别、预测准确率不足的技术问题。

2、基于深度数据挖掘与领域知识融合的预测性维护方法，包括：

3、步骤1：确定数据源并收集数据，然后对收集的数据进行处理，而后对数据的质量进行评估若评估不合格则对数据进行再处理，直到评估合格再将数据划分为训练集、验证集和测试集；

4、步骤2：选择dd-dc模型作为框架,而后引入时间维度，再考虑系统动态和外部因素，最后引入优化反馈机制搭建智能预测性维护模型；

5、步骤3：将领域知识深度融合到智能预测性维护模型，包括将设备的工作原理、常见故障模式以及维护经验转化为技术特征融合到优化预测模型的知识库中；利用领域知识对优化预测模型的预测结果进行修正；对优化预测模型的输出进行领域知识的解读；随着运行环境和维护经验的变化，实时更新领域知识库；

6、步骤4：将最终预测模型集成到设备监控系统中对设备运行状态进行实时监控，预测潜在的故障风险，在发现异常时反馈信息给维护人员，反馈信息包括预测结果和维护决策建议。

7、进一步地，基于dd-dc模型，引入时间维度，考虑系统的动态性和预测性质，将观测信号和控制信号表示为时间序列：

8、观测信号表示为：

9、o(t)＝[o1(t),o2(t),…,on(t)]

10、控制信号表示为：

11、u(t)＝[u1(t),u2(t),…,um(t)]

12、式中，t表示时间。

13、进一步地，考虑系统动态和外部因素：系统动态由一组非线性微分方程描述，同时受到外部因素e(t)的影响，其中x(t)是系统状态向量：

14、

15、在dd-dc框架中，可以将预测模型p表示为非线性函数p，它接受观测信号o(t)作为输入，并输出未来的控制信号u(t+1)；控制信号的计算公式可以表示为：

16、u(t+1)＝p(o(t))

17、通过预测模型p，可以根据当前的观测信号o(t)预测未来的控制信号u(t+1)，从而实现对系统的预测性控制；针对预测性系统，可以在dd-dc框架中引入时间维度和预测模型，通过预测模型来预测未来的控制信号，从而实现对系统的预测性控制。

18、进一步地，所述步骤2还包括：

19、多步预测与反馈：预测模型p不仅预测下一时刻的控制信号，还进行多步预测,同时利用反馈机制调整预测模型，表示如下：

20、u(t+k)＝p(o(t),u(t-1),…,u(t-l))

21、其中，k是未来时间步，l是考虑的历史控制信号长度。

22、优化控制策略：使用强化学习来优化控制策略，并通过最大化长期奖励来优化控制信号，表示如下：

23、

24、其中，γ是折扣因子，r是奖励系数；

25、闭环控制与反馈：将预测的控制信号应用于系统，并观察其对系统状态的影响，使用反馈机制来调整预测模型，通过最小化预测误差来优化模型参数，使用梯度下降或其他优化算法来更新预测模型的参数，以最小化损失函数：

26、

27、其中，l代表损失函数，此处为均方差，u(t+1)是实际的控制信号，是预测的控制信号，m代表控制信号向量的维度，即控制信号中包含的变量数量，i是用于遍历控制信号向量中的每个元素的索引。

28、进一步地，所述步骤1包括：

29、步骤1.1确定数据源：识别与预测性维护相关的所有潜在数据源，包括设备运行数据、传感器数据、维护记录、故障历史等；确定数据的可访问性、完整性和准确性；

30、步骤1.2数据获取：利用自动化的数据收集工具，从确定的数据源中提取数据；

31、步骤1.3数据整合：将从不同数据源收集的数据进行整合，形成统一的数据集；

32、步骤1.4数据清洗：去除数据中的噪声、重复项和无效值；处理缺失值，如通过插值、估算或删除包含缺失值的记录；

33、步骤1.5数据标准化：对数据进行标准化或归一化处理，以确保不同来源和尺度的数据可以在同一模型中使用；

34、步骤1.6特征提取：从原始数据中提取特征；

35、步骤1.7数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集；

36、步骤1.8数据质量评估：对预处理后的数据进行质量评估，如果数据质量不满足要求，需要返回数据清洗和标准化步骤进行迭代优化；

37、步骤1.9反馈与迭代：在数据收集和预处理过程中，建立自监督反馈机制收集反馈；根据反馈结果对数据收集和预处理过程进行迭代优化，以提高数据质量和模型性能。

38、进一步地，步骤1.9包括：

39、步骤1.9.1性能监控和可视化：对模型性能实时反馈，通过监控模型的性能，发现数据或模型中存在的问题；

40、步骤1.9.2数据质量评估：基于性能监控和可视化的结果，对预处理后的数据进行质量评估，如果数据质量不满足要求，则需要进行迭代优化；

41、步骤1.9.3返回数据清洗和标准化步骤进行迭代优化：当数据质量评估结果显示数据不满足要求时，返回到数据清洗和标准化步骤，根据评估结果调整清洗和标准化的策略；

42、步骤1.9.4自监督反馈机制：将整个数据收集和预处理过程设计成一个自监督的反馈机制；通过不断地监控、评估和优化，逐步提高数据的质量和模型的性能。

43、进一步地，所述步骤2包括：

44、步骤2.1确定模型框架：选择direct data-driven control即dd-dc神经元网络模型作为预测性维护模型的框架；

45、步骤2.2训练数据驱动的预测模型；

46、步骤2.3模型适应性考量：利用dd-dc模型单个神经元对环境的直接控制力特性，设计模型以适应设备状态的动态变化和灵活性要求，确保模型能够捕捉细微的设备状态变化；

47、步骤2.4模型架构设计细节：结合领域知识设计dd-dc神经元网络模型的架构，包括确定模型的深度、宽度以及神经元之间的连接方式，以构建一个能够有效提取数据特征并适应预测性维护任务的模型结构；

48、步骤2.5训练过程与优化策略：利用dd-dc模型的特点，训练过程中采用反向传播算法和梯度下降法优化模型参数，确保模型能够准确捕捉数据中的动态变化和潜在模式，提高对设备故障的预测能力；

49、步骤2.6参数调整与验证：使用验证集数据，集合超参数优化库共同对模型进行细致的参数调整，确保模型性能，同时验证模型架构和训练策略的有效性；

50、步骤2.7计算资源配置考虑：鉴于dd-dc模型的计算需求，配置计算资源以支持模型训练过程，确保模型能够在限定时间内完成训练并具备实际应用价值。

51、进一步地，所述步骤3包括：

52、步骤3.1知识整合：在dd-dc神经元网络模型的基础上，深度融合领域知识，包括将专业知识转化为模型可以理解的规则或特征，进一步丰富模型的知识库；

53、步骤3.2动态调整：利用领域知识对dd-dc神经元网络模型的预测结果进行动态调整；当模型预测某一设备即将发生故障时，可以结合该设备的维护历史和使用情况，对预测结果进行修正，提高预测的准确性和可靠性；

54、步骤3.3解释性增强：融合领域知识增强模型的可解释性，通过对dd-dc神经元网络模型的输出进行领域知识的解读，为维护人员提供具体的故障排查和修复建议；

55、步骤3.4持续学习与优化：随着设备运行环境的变化和维护经验的积累，需要不断更新和丰富领域知识库，并将其与dd-dc神经元网络模型进行深度融合，实现模型的持续优化和升级；

56、步骤3.5考虑不确定性：引入贝叶斯神经网络进行预测，评估预测结果的不确定性，并给出相应的方差或置信区间。

57、进一步地，所述步骤4包括：

58、步骤4.1系统集成：将训练好并经过领域知识融合的dd-dc神经元网络模型部署到实际的设备监控系统中；

59、步骤4.2实时监控与预警：部署后的模型将对设备的运行状态进行实时监控，并利用其预测能力提前发现潜在的故障风险，一旦发现异常，模型将立即触发预警机制，通知维护人员及时进行干预；

60、步骤4.3维护决策支持：模型不仅提供故障预警，还能基于预测结果和领域知识为维护人员提供具体的维护决策建议；

61、步骤4.4效果评估与反馈：在实际应用中，对模型的预测效果和维护决策进行持续评估，通过收集设备的实际运行数据和维护反馈，对模型的性能进行量化评估，并根据评估结果对模型进行必要的调整和优化；

62、步骤4.5用户培训与支持：对维护人员进行相关的培训和支持，确保模型能够在实际维护工作中发挥预期效用。

63、进一步地，所述步骤4.3维护决策支持包括：

64、步骤4.3.1故障预测与分析：模型首先利用深度数据挖掘技术，对设备运行过程中的多源异构数据进行实时分析和处理，以预测设备未来的健康状态；当模型预测到设备存在潜在故障风险时，会立即触发预警机制，通知维护人员关注该设备的运行状态；

65、步骤4.3.2领域知识融合与解释：在预测到故障后，模型会进一步融合领域知识，对预测结果进行解释和校正；领域知识包括设备的工作原理、常见故障模式、维护经验；

66、步骤4.3.3维护决策建议生成：基于预测结果和领域知识的融合，模型生成具体的维护决策建议；建议包括推荐的维护时间、维护方式以及所需的维护资源；

67、步骤4.3.4决策建议优化与反馈：维护人员在收到决策建议后，根据实际情况进行选择和调整；同时，模型会根据维护人员的反馈和设备的实际运行状态，不断优化和调整决策建议的生成策略，以提高建议的准确性和实用性；

68、步骤4.3.5实时监控与动态调整：在维护决策执行过程中，模型会持续对设备的运行状态进行实时监控；如发现新的故障风险或异常情况，模型会及时调整维护决策建议，以确保设备的安全稳定运行

69、本发明的有益效果包括：

70、首先，通过融合多源异构数据，本发明充分利用了不同数据源之间的互补性，从而提高了对设备状态的全面感知能力，使故障预测的准确性和可靠性得到了显著提升。

71、其次，本发明引入了领域知识，使模型能够更好地理解并适应不同工业场景下的特定故障模式，从而增强了模型在复杂多变环境下的泛化能力。

72、最后，通过实现动态反馈与优化机制，本发明使模型能够根据预测结果动态调整其内部参数和策略，以优化后续的预测和维护决策，进一步提升了预测性维护的精准度和效率。

73、综上所述，本发明解决了现有技术中存在的预测精度有限、适应性不强以及计算效率低下等问题，为工业领域的预测性维护提供了一种更加高效、精准且适应性强的智能解决方案。本算法在多个实验场景下表现出色，预测准确率普遍高达90％以上，最高达97％，显示了对控制信号的精准预测能力。计算效率高，所有实验计算时间均低于0.08秒，平均约0.06秒，适合实时计算和控制需求。资源消耗低，评分平均3分左右，最低1分，降低了系统整体运行成本。不确定性估计能力强，大部分实验评级为高或中，有助于应对实际应用中的不确定性因素。综上所述，本算法在预测、控制、计算效率、资源消耗及不确定性估计等方面均表现优异，具有较高的实用价值和应用前景。