本發明(ming)涉(she)及(ji)設備生產監控(kong)技(ji)術領(ling)域，特別是涉(she)及(ji)一種基于機器(qi)學習的設備狀態智能診(zhen)斷(duan)方法及(ji)裝(zhuang)置。

背景技術：

在工業生(sheng)產領域中(zhong)，傳統的(de)設備(bei)狀(zhuang)(zhuang)態監(jian)測(ce)(ce)方(fang)案(an)(an)是通(tong)過(guo)定閾值監(jian)測(ce)(ce)或(huo)者簡(jian)單的(de)多(duo)閾值監(jian)測(ce)(ce)判斷(duan)的(de)，但是這(zhe)種(zhong)方(fang)案(an)(an)可以(yi)通(tong)用(yong)地(di)解(jie)決一(yi)類狀(zhuang)(zhuang)態檢測(ce)(ce)問題。隨著(zhu)被監(jian)測(ce)(ce)狀(zhuang)(zhuang)態和參(can)數的(de)多(duo)樣(yang)化(hua)(hua)以(yi)及所處行業生(sheng)產過(guo)程(cheng)的(de)復雜化(hua)(hua)或(huo)者其他非一(yi)致(zhi)性的(de)客觀條件，基(ji)于(yu)傳統的(de)定值監(jian)測(ce)(ce)技術(shu)越來越不(bu)能適應這(zhe)種(zhong)變化(hua)(hua)，難以(yi)保證(zheng)狀(zhuang)(zhuang)態判斷(duan)結果的(de)準確度。

為了(le)解決(jue)這一(yi)問題，在現(xian)有(you)(you)的(de)技術情況(kuang)下，采用的(de)是有(you)(you)經(jing)驗的(de)人(ren)員配(pei)合監測系(xi)統(tong)實現(xian)人(ren)工(gong)干預和預判斷(duan)從而進行有(you)(you)效(xiao)的(de)判斷(duan)，由于基于個人(ren)經(jing)驗的(de)差異(yi)以(yi)及(ji)種種思維慣性(xing)，這種機(ji)器結合人(ren)工(gong)的(de)方法具有(you)(you)一(yi)定(ding)的(de)局限性(xing)。

技術實現要素：

針對于(yu)上述問題，本發明提供一種設(she)備狀態診斷方法及裝置，實現了提高了設(she)備狀態診斷的準確(que)度(du)和精確(que)度(du)的目的。

為了(le)(le)實現上述目(mu)的，根據本發明的第(di)一方面，提供了(le)(le)一種設(she)備狀態(tai)診斷(duan)方法，該方法包括：

對獲取到的歷史(shi)樣(yang)本(ben)(ben)進(jin)行處理得到典型樣(yang)本(ben)(ben)故(gu)(gu)障(zhang)分類(lei)及其特征值，其中所述歷史(shi)樣(yang)本(ben)(ben)為設備(bei)歷史(shi)故(gu)(gu)障(zhang)樣(yang)本(ben)(ben)數據；

根據所述典型樣(yang)本故障(zhang)分類(lei)及其特征(zheng)值(zhi)，對所述被(bei)測樣(yang)本進行相似(si)度判斷(duan)得(de)到所述被(bei)測樣(yang)本的故障(zhang)初步分類(lei)；

獲(huo)得(de)所述故障初步分類對(dui)應(ying)的樣(yang)本(ben)特征值(zhi)，對(dui)所述樣(yang)本(ben)特征值(zhi)進行加權計算得(de)到(dao)相似度參數，并(bing)根據所述相似度參數確(que)定所述被測(ce)樣(yang)本(ben)的故障分類；

判(pan)斷所述故(gu)(gu)(gu)障分(fen)類的種(zhong)類數(shu)量(liang)是(shi)否滿足(zu)預(yu)設(she)(she)條(tiao)件，如果(guo)是(shi)，則將所述故(gu)(gu)(gu)障分(fen)類確(que)定為(wei)所述被測樣本(ben)的故(gu)(gu)(gu)障診斷分(fen)類，其中，所述預(yu)設(she)(she)條(tiao)件為(wei)所述故(gu)(gu)(gu)障初(chu)步分(fen)類為(wei)單一(yi)種(zhong)類；

當所述(shu)故(gu)障分(fen)類的種類數量不滿足所述(shu)預設條件時，創建精確(que)模(mo)(mo)型，將所述(shu)故(gu)障初(chu)步分(fen)類輸入到所述(shu)精確(que)模(mo)(mo)型中(zhong)進(jin)行判斷(duan)(duan)，得到所述(shu)被測樣本(ben)的故(gu)障診斷(duan)(duan)分(fen)類。

優選(xuan)的，所(suo)述(shu)根據所(suo)述(shu)典型樣(yang)本(ben)故障(zhang)分(fen)(fen)類(lei)及其(qi)特征值，對所(suo)述(shu)被(bei)測樣(yang)本(ben)進行相似度(du)判(pan)斷得到所(suo)述(shu)被(bei)測樣(yang)本(ben)的故障(zhang)初步分(fen)(fen)類(lei)，包括：

根據所述典型樣(yang)本(ben)故障分類及(ji)其特征值，確(que)定每種故障分類的判斷條件；

依(yi)據所述判(pan)斷條件(jian)，對所述被測(ce)樣本進行參數關聯分析，判(pan)斷得到(dao)所述被測(ce)樣本的故(gu)障(zhang)初步(bu)分類。

優(you)選的(de)，所述(shu)(shu)當(dang)所述(shu)(shu)故(gu)(gu)障分類(lei)的(de)種類(lei)數(shu)量不(bu)滿足所述(shu)(shu)預設條(tiao)件時，創建精(jing)(jing)確(que)模型，將所述(shu)(shu)故(gu)(gu)障分類(lei)輸入到所述(shu)(shu)精(jing)(jing)確(que)模型中進(jin)行(xing)判斷，得(de)到所述(shu)(shu)被測樣本的(de)故(gu)(gu)障診斷分類(lei)，包括：

當所述故障初步分類(lei)的結果為多個分類(lei)時，獲取各個分類(lei)下的歷史樣(yang)本；

對所(suo)述歷史樣本通過相似度(du)評判標(biao)準進行評判，得(de)到各個(ge)分類下對應的歷史樣本的相似度(du)值(zhi)；

對所(suo)述相似度值進行排序，將(jiang)相似度值最高的對應(ying)的分類作為(wei)所(suo)述被測樣(yang)本的故障診斷(duan)分類。

優選的，當(dang)對所述相(xiang)似度值進行排(pai)序(xu)，得到相(xiang)似值最高的對應的分類為(wei)多個時，該方法還(huan)包括(kuo)：

根據人工(gong)經(jing)驗對所(suo)述(shu)多個分類(lei)進(jin)行判(pan)斷分析，得到唯一的(de)故障分類(lei)，將(jiang)所(suo)述(shu)分類(lei)作為所(suo)述(shu)被(bei)測樣(yang)本的(de)故障診斷分類(lei)。

優(you)選的，當確定所(suo)述被測樣(yang)本的故障診斷(duan)分類之后(hou)，該方法還包括(kuo)：

將(jiang)所述(shu)被測樣(yang)本(ben)記(ji)錄到歷史樣(yang)本(ben)數據庫中，并(bing)對所述(shu)典型樣(yang)本(ben)故障分(fen)類進行修正。

根據本發(fa)明的第二方面，提(ti)供(gong)了一種(zhong)設備狀態(tai)診斷裝(zhuang)置，該(gai)裝(zhuang)置包括：

處理(li)模塊，用于對獲取(qu)到的歷(li)史樣(yang)本(ben)進行處理(li)得到典型樣(yang)本(ben)故障分類(lei)及其特征值，其中(zhong)所述歷(li)史樣(yang)本(ben)為設備歷(li)史故障樣(yang)本(ben)數據(ju)；

第一判斷模塊，用于根據(ju)所(suo)述典型樣本(ben)故障分類及其特征(zheng)值，對所(suo)述被(bei)測(ce)樣本(ben)進行相似度判斷得(de)到(dao)所(suo)述被(bei)測(ce)樣本(ben)的故障初步分類；

分(fen)類(lei)模(mo)塊，用于獲得(de)所述(shu)故障(zhang)初步分(fen)類(lei)對應的樣(yang)(yang)本(ben)(ben)特征值，對所述(shu)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)特征值進行(xing)加權計算得(de)到(dao)相(xiang)似度(du)參(can)數，并根據所述(shu)相(xiang)似度(du)參(can)數確(que)定所述(shu)被(bei)測樣(yang)(yang)本(ben)(ben)的故障(zhang)分(fen)類(lei)；

第(di)二判斷模塊(kuai)，用于(yu)判斷所(suo)述故(gu)障分(fen)類的種類數(shu)量是否滿(man)足預設條(tiao)件(jian)，如果是，則將所(suo)述故(gu)障分(fen)類確定為(wei)所(suo)述被測樣本(ben)的故(gu)障診斷分(fen)類，其中(zhong)，所(suo)述預設條(tiao)件(jian)為(wei)所(suo)述故(gu)障初(chu)步分(fen)類為(wei)單一種類；

第三(san)判斷模(mo)塊，用于當所述故(gu)障(zhang)分(fen)類(lei)(lei)的(de)種類(lei)(lei)數量不(bu)滿(man)足所述預(yu)設條件(jian)時，創建精確模(mo)型，將所述故(gu)障(zhang)初步分(fen)類(lei)(lei)輸入到(dao)所述精確模(mo)型中進(jin)行判斷，得到(dao)所述被(bei)測樣本的(de)故(gu)障(zhang)診(zhen)斷分(fen)類(lei)(lei)。

優選的，所述第(di)一判斷模(mo)塊包括：

確(que)定(ding)單元，用(yong)于根據所述典型樣本故(gu)(gu)障(zhang)分類(lei)及其(qi)特征值，確(que)定(ding)每種故(gu)(gu)障(zhang)分類(lei)的判斷(duan)條件；

初步判(pan)斷(duan)單元，用(yong)于(yu)依據所述判(pan)斷(duan)條(tiao)件，對所述被(bei)測(ce)樣本(ben)進行參數關(guan)聯(lian)分析(xi)，判(pan)斷(duan)得到所述被(bei)測(ce)樣本(ben)的故障(zhang)初步分類。

優選(xuan)的，所(suo)述第(di)三判斷模塊包括：

獲(huo)取(qu)單元，用(yong)于當所述故障初步分(fen)類的結果(guo)為多個(ge)(ge)分(fen)類時，獲(huo)取(qu)各個(ge)(ge)分(fen)類下的歷(li)史樣本；

評(ping)判單元，用(yong)于對所(suo)述歷史樣本(ben)通過相(xiang)似度評(ping)判標(biao)準進(jin)行(xing)評(ping)判，得到各個分類下對應的歷史樣本(ben)的相(xiang)似度值；

排序單元，用于(yu)對所(suo)述相(xiang)(xiang)似度值進行排序，將相(xiang)(xiang)似度值最高的(de)對應(ying)的(de)分(fen)類作為所(suo)述被測樣本的(de)故障診斷分(fen)類。

優選(xuan)的，當(dang)對所述相(xiang)(xiang)似度值(zhi)進行排(pai)序，得到相(xiang)(xiang)似值(zhi)最(zui)高的對應的分類為多(duo)個時，該裝(zhuang)置還包括：

人(ren)工判(pan)斷單元，用(yong)于根據人(ren)工經驗對所述(shu)多個(ge)分類進(jin)行判(pan)斷分析，得到唯(wei)一的(de)故障(zhang)分類，將所述(shu)分類作為所述(shu)被測樣本的(de)故障(zhang)診斷分類。

優選的(de)，當確定所述被測樣(yang)本的(de)故(gu)障診斷分類(lei)之后(hou)，該裝置還包括：

修正模塊，用(yong)于將所述(shu)被測樣(yang)本(ben)記錄到歷史(shi)樣(yang)本(ben)數據庫中，并對所述(shu)典型樣(yang)本(ben)故障分(fen)類進(jin)行修正。

相(xiang)較于(yu)現有技術(shu)，本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)發(fa)明對獲取到(dao)的(de)(de)歷史(shi)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)進(jin)(jin)行處理得(de)到(dao)典型樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)分(fen)(fen)類及其特征值；對所(suo)(suo)(suo)述(shu)被(bei)(bei)(bei)測(ce)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)進(jin)(jin)行相(xiang)似度(du)(du)判(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)得(de)到(dao)所(suo)(suo)(suo)述(shu)被(bei)(bei)(bei)測(ce)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)的(de)(de)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)初(chu)步(bu)分(fen)(fen)類；獲得(de)所(suo)(suo)(suo)述(shu)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)初(chu)步(bu)分(fen)(fen)類對應的(de)(de)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)特征值，進(jin)(jin)行加權計算得(de)到(dao)相(xiang)似度(du)(du)參數(shu)(shu)(shu)，并確(que)定所(suo)(suo)(suo)述(shu)被(bei)(bei)(bei)測(ce)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)的(de)(de)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)分(fen)(fen)類；判(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)所(suo)(suo)(suo)述(shu)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)分(fen)(fen)類的(de)(de)種類數(shu)(shu)(shu)量是(shi)否滿足預(yu)設條(tiao)件，如果是(shi)，則將(jiang)所(suo)(suo)(suo)述(shu)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)分(fen)(fen)類確(que)定為(wei)所(suo)(suo)(suo)述(shu)被(bei)(bei)(bei)測(ce)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)的(de)(de)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)診斷(duan)(duan)(duan)分(fen)(fen)類；當所(suo)(suo)(suo)述(shu)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)分(fen)(fen)類的(de)(de)種類數(shu)(shu)(shu)量不滿足所(suo)(suo)(suo)述(shu)預(yu)設條(tiao)件時(shi)，創(chuang)建精(jing)確(que)模型，將(jiang)所(suo)(suo)(suo)述(shu)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)初(chu)步(bu)分(fen)(fen)類輸入到(dao)所(suo)(suo)(suo)述(shu)精(jing)確(que)模型中(zhong)進(jin)(jin)行判(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)，得(de)到(dao)所(suo)(suo)(suo)述(shu)被(bei)(bei)(bei)測(ce)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)的(de)(de)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)診斷(duan)(duan)(duan)分(fen)(fen)類。本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)發(fa)明基(ji)于(yu)歷史(shi)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)作為(wei)分(fen)(fen)類和(he)判(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)的(de)(de)依據(ju)(ju)有效解決(jue)了(le)(le)現有技術(shu)中(zhong)個體差異(yi)和(he)人(ren)工判(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)不準確(que)的(de)(de)情況(kuang)，并且在本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)發(fa)明中(zhong)采用了(le)(le)多次判(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)使結果更加準確(que)，降低了(le)(le)誤判(pan)(pan)的(de)(de)可能(neng)性，最后將(jiang)被(bei)(bei)(bei)測(ce)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)歸入歷史(shi)樣(yang)本(ben)(ben)(ben)(ben)(ben)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)庫(ku)中(zhong)，隨著數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)庫(ku)中(zhong)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)增加，使后續的(de)(de)判(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)可信度(du)(du)越(yue)(yue)來越(yue)(yue)高，進(jin)(jin)而實現了(le)(le)提高了(le)(le)設備狀態(tai)診斷(duan)(duan)(duan)的(de)(de)準確(que)度(du)(du)和(he)精(jing)確(que)度(du)(du)的(de)(de)目(mu)的(de)(de)。

附圖說明

為(wei)了更清楚地(di)說明本(ben)發明實(shi)施(shi)例或現(xian)(xian)有技術中的技術方案，下面將對實(shi)施(shi)例或現(xian)(xian)有技術描(miao)述中所需要使用的附圖(tu)(tu)(tu)作簡單(dan)地(di)介紹(shao)，顯而易見地(di)，下面描(miao)述中的附圖(tu)(tu)(tu)僅(jin)僅(jin)是本(ben)發明的實(shi)施(shi)例，對于本(ben)領域(yu)普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還(huan)可(ke)以(yi)根據提供(gong)的附圖(tu)(tu)(tu)獲得其他的附圖(tu)(tu)(tu)。

圖1為(wei)本發明實(shi)施例一(yi)(yi)提供(gong)的(de)一(yi)(yi)種設(she)備狀態診(zhen)斷方法的(de)流程示意(yi)圖；

圖2為本發明實施例(li)二對(dui)應的圖1中(zhong)s12步驟獲(huo)取(qu)故障初步分類(lei)的流程示意圖；

圖3為本發明(ming)實施例(li)二對應(ying)的(de)圖1中s16步驟精確模(mo)型(xing)判斷的(de)流程示意圖；

圖4為本發明(ming)實施例(li)三提供的(de)一種設(she)備狀(zhuang)態(tai)診斷裝置的(de)結構示(shi)意圖。

具體實施方式

下面將結合本(ben)(ben)(ben)發(fa)明(ming)(ming)實(shi)(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)(li)中(zhong)的(de)附圖，對本(ben)(ben)(ben)發(fa)明(ming)(ming)實(shi)(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)(li)中(zhong)的(de)技(ji)(ji)術(shu)方案進行清楚、完整(zheng)地描述，顯(xian)然，所描述的(de)實(shi)(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)(li)僅僅是本(ben)(ben)(ben)發(fa)明(ming)(ming)一部分實(shi)(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)(li)，而不是全部的(de)實(shi)(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)(li)。基于本(ben)(ben)(ben)發(fa)明(ming)(ming)中(zhong)的(de)實(shi)(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)(li)，本(ben)(ben)(ben)領域普通技(ji)(ji)術(shu)人(ren)員在沒有做出(chu)創造性勞動前提下所獲得(de)的(de)所有其他實(shi)(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)(li)，都(dou)屬于本(ben)(ben)(ben)發(fa)明(ming)(ming)保(bao)護(hu)的(de)范圍。

本(ben)發明(ming)(ming)的(de)(de)說明(ming)(ming)書(shu)和(he)權(quan)利要求書(shu)及上(shang)述附圖中的(de)(de)術語“第一”和(he)“第二”等是(shi)(shi)用于(yu)區別不同的(de)(de)對象(xiang)，而不是(shi)(shi)用于(yu)描述特定的(de)(de)順序。此外術語“包括”和(he)“具有(you)(you)”以及他(ta)們(men)任何(he)變形，意圖在于(yu)覆蓋不排他(ta)的(de)(de)包含。例(li)如包含了(le)一系(xi)列步(bu)驟或單(dan)(dan)元的(de)(de)過程、方法、系(xi)統、產品或設備沒有(you)(you)設定于(yu)已列出的(de)(de)步(bu)驟或單(dan)(dan)元，而是(shi)(shi)可包括沒有(you)(you)列出的(de)(de)步(bu)驟或單(dan)(dan)元。

實施例一

參見(jian)圖1為本發明(ming)實施(shi)例(li)一(yi)提供的一(yi)種設備狀態診斷方法(fa)的流程示意圖，該方法(fa)包括以下步(bu)驟：

s11、對獲取到的(de)歷史樣本進行處理得到典型樣本故(gu)障分類及其特(te)征(zheng)值，其中所(suo)述歷史樣本為設(she)備(bei)歷史故(gu)障樣本數據；

具體的(de)(de)，在歷(li)(li)史(shi)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)庫中(zhong)獲(huo)取到(dao)歷(li)(li)史(shi)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)后(hou)，采用統計學方(fang)法對樣(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)進行初步的(de)(de)歸類(lei)和整(zheng)(zheng)理，通常會使用k-近(jin)鄰算法進行歸納，得(de)到(dao)典(dian)(dian)型(xing)(xing)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)故(gu)障(zhang)(zhang)分類(lei)，分類(lei)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)量通過人工(gong)判斷結合(he)歷(li)(li)史(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)整(zheng)(zheng)理會逐漸(jian)增多。舉(ju)例說明，比如(ru)獲(huo)取到(dao)汽(qi)輪機歷(li)(li)史(shi)故(gu)障(zhang)(zhang)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，對其進行典(dian)(dian)型(xing)(xing)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)的(de)(de)故(gu)障(zhang)(zhang)分類(lei)可以分為轉子(zi)(zi)突(tu)變性不(bu)平衡(heng)、轉子(zi)(zi)不(bu)對中(zhong)、轉子(zi)(zi)形狀熱彎曲(qu)、專職支承部(bu)件松動(dong)、轉軸徑向碰(peng)磨、旋轉失速和油膜渦動(dong)這幾(ji)(ji)類(lei)典(dian)(dian)型(xing)(xing)故(gu)障(zhang)(zhang)，此處只是(shi)(shi)舉(ju)例說明故(gu)障(zhang)(zhang)類(lei)型(xing)(xing)，但是(shi)(shi)不(bu)局(ju)限于上述(shu)幾(ji)(ji)類(lei)故(gu)障(zhang)(zhang)分類(lei)。并根據(ju)(ju)現有技術中(zhong)的(de)(de)方(fang)法獲(huo)得(de)對應的(de)(de)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)特征(zheng)值。并且，典(dian)(dian)型(xing)(xing)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)歸類(lei)應以同類(lei)型(xing)(xing)全部(bu)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)歷(li)(li)史(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)作為參考(kao)。

s12、根據所述典型(xing)樣(yang)本故障分(fen)類及(ji)其特征(zheng)值，對所述被測(ce)樣(yang)本進行相(xiang)似度判斷得到所述被測(ce)樣(yang)本的故障初(chu)步分(fen)類；

具體的，將被測樣(yang)(yang)(yang)本(ben)與所述典(dian)型樣(yang)(yang)(yang)本(ben)故障分(fen)類(lei)進行(xing)比較獲(huo)得被測樣(yang)(yang)(yang)本(ben)的初步(bu)分(fen)類(lei)。計算(suan)相(xiang)(xiang)似(si)度(du)(du)時應以時間維度(du)(du)以及樣(yang)(yang)(yang)本(ben)置信率作為(wei)(wei)主要參(can)考，過老(lao)的記錄(lu)和過新的記錄(lu)在相(xiang)(xiang)似(si)度(du)(du)比例中應占比更(geng)低，作為(wei)(wei)被多次(ci)近鄰的樣(yang)(yang)(yang)本(ben)其置信度(du)(du)應該(gai)(gai)更(geng)高，若(ruo)所有(you)相(xiang)(xiang)似(si)度(du)(du)低于一(yi)個(ge)標準值，則該(gai)(gai)狀態應該(gai)(gai)作為(wei)(wei)一(yi)個(ge)新故障分(fen)類(lei)進行(xing)處理，作為(wei)(wei)孤本(ben)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)，應排(pai)除在相(xiang)(xiang)似(si)度(du)(du)計算(suan)中。

s13、獲得所(suo)(suo)述(shu)(shu)故障(zhang)初步分類(lei)對(dui)應的樣本特征值(zhi)(zhi)，對(dui)所(suo)(suo)述(shu)(shu)樣本特征值(zhi)(zhi)進行加權計算得到相似度參數(shu)，并根據所(suo)(suo)述(shu)(shu)相似度參數(shu)確(que)定所(suo)(suo)述(shu)(shu)被測樣本的故障(zhang)分類(lei)；

具體(ti)的，當確(que)(que)定(ding)了被(bei)測(ce)樣本(ben)的初(chu)步(bu)分類(lei)后還有(you)對所(suo)述初(chu)步(bu)分類(lei)進行(xing)驗證，以確(que)(que)定(ding)該初(chu)步(bu)分類(lei)是否為(wei)被(bei)測(ce)樣本(ben)的故障分類(lei)。

s14、判斷所(suo)述故障分類(lei)的種類(lei)數量是否滿足預(yu)設(she)條(tiao)件，如果是，則執(zhi)行步驟s15，如果否，則執(zhi)行步驟s16。

s15、將所述故(gu)障分類(lei)確定為所述被測樣本的故(gu)障診斷分類(lei)，其中，所述預設條件(jian)為所述故(gu)障初步分類(lei)為單一種類(lei)；

s16、當所述(shu)故(gu)障(zhang)(zhang)分(fen)類的(de)種類數量不滿足所述(shu)預設條件時，創(chuang)建精確模型，將所述(shu)故(gu)障(zhang)(zhang)初步(bu)分(fen)類輸入到所述(shu)精確模型中進行判斷，得(de)到所述(shu)被測樣本的(de)故(gu)障(zhang)(zhang)診斷分(fen)類。

具體的，確定(ding)所述被測樣本(ben)的故障(zhang)(zhang)分類(lei)(lei)后，如果(guo)得到(dao)的分類(lei)(lei)種(zhong)類(lei)(lei)為多種(zhong)需(xu)要進(jin)行進(jin)一步判斷(duan)，已得到(dao)最接(jie)近(jin)故障(zhang)(zhang)分類(lei)(lei)記作故障(zhang)(zhang)診斷(duan)分類(lei)(lei)。

通過本(ben)(ben)(ben)發(fa)(fa)明(ming)實施例一公開(kai)的(de)(de)(de)技術方案，對獲取(qu)到(dao)的(de)(de)(de)歷(li)史(shi)樣本(ben)(ben)(ben)進(jin)(jin)(jin)行(xing)處理得到(dao)典型(xing)樣本(ben)(ben)(ben)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)分(fen)類(lei)及(ji)其特征(zheng)值(zhi)；對所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)被(bei)(bei)測(ce)(ce)樣本(ben)(ben)(ben)進(jin)(jin)(jin)行(xing)相似度(du)判斷(duan)得到(dao)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)被(bei)(bei)測(ce)(ce)樣本(ben)(ben)(ben)的(de)(de)(de)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)初步分(fen)類(lei)；獲得所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)初步分(fen)類(lei)對應的(de)(de)(de)樣本(ben)(ben)(ben)特征(zheng)值(zhi)，進(jin)(jin)(jin)行(xing)加權計算得到(dao)相似度(du)參數(shu)(shu)，并(bing)確(que)定所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)被(bei)(bei)測(ce)(ce)樣本(ben)(ben)(ben)的(de)(de)(de)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)分(fen)類(lei)；判斷(duan)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)分(fen)類(lei)的(de)(de)(de)種(zhong)類(lei)數(shu)(shu)量是否滿足(zu)預設條件，如果(guo)是，則將所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)分(fen)類(lei)確(que)定為(wei)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)被(bei)(bei)測(ce)(ce)樣本(ben)(ben)(ben)的(de)(de)(de)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)診斷(duan)分(fen)類(lei)；當所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)分(fen)類(lei)的(de)(de)(de)種(zhong)類(lei)數(shu)(shu)量不(bu)滿足(zu)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)預設條件時，創建(jian)精(jing)(jing)確(que)模型(xing)，將所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)初步分(fen)類(lei)輸入到(dao)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)精(jing)(jing)確(que)模型(xing)中(zhong)進(jin)(jin)(jin)行(xing)判斷(duan)，得到(dao)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)被(bei)(bei)測(ce)(ce)樣本(ben)(ben)(ben)的(de)(de)(de)故(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)(zhang)診斷(duan)分(fen)類(lei)。本(ben)(ben)(ben)發(fa)(fa)明(ming)基(ji)于(yu)歷(li)史(shi)樣本(ben)(ben)(ben)作為(wei)分(fen)類(lei)和判斷(duan)的(de)(de)(de)依據(ju)有(you)效解(jie)決了現有(you)技術中(zhong)個(ge)體差異和人(ren)工判斷(duan)不(bu)準(zhun)確(que)的(de)(de)(de)情(qing)況，并(bing)且在本(ben)(ben)(ben)發(fa)(fa)明(ming)中(zhong)采用了多次判斷(duan)使(shi)結(jie)果(guo)更加準(zhun)確(que)，降低了誤判的(de)(de)(de)可(ke)能性(xing)，最后將被(bei)(bei)測(ce)(ce)樣本(ben)(ben)(ben)歸入歷(li)史(shi)樣本(ben)(ben)(ben)數(shu)(shu)據(ju)庫(ku)中(zhong)，隨著(zhu)數(shu)(shu)據(ju)庫(ku)中(zhong)數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)增加，使(shi)后續的(de)(de)(de)判斷(duan)可(ke)信(xin)度(du)越來越高(gao)，進(jin)(jin)(jin)而(er)實現了提高(gao)了設備(bei)狀(zhuang)態(tai)診斷(duan)的(de)(de)(de)準(zhun)確(que)度(du)和精(jing)(jing)確(que)度(du)的(de)(de)(de)目(mu)的(de)(de)(de)。

實施例二

參(can)照本發(fa)明實施例(li)一和圖1中所描(miao)述(shu)的(de)s11到(dao)s16步(bu)驟(zou)的(de)具體過程，并參(can)見圖2，所述(shu)步(bu)驟(zou)s12根據所述(shu)典型樣(yang)本故(gu)(gu)障分(fen)類(lei)及其特征值(zhi)，對所述(shu)被測(ce)樣(yang)本進(jin)行相似(si)度(du)判(pan)斷(duan)得(de)到(dao)所述(shu)被測(ce)樣(yang)本的(de)故(gu)(gu)障初步(bu)分(fen)類(lei)，具體包括以下步(bu)驟(zou)：

s121、根據(ju)所述典型樣本故(gu)障分類(lei)及其特征值，確定每種(zhong)故(gu)障分類(lei)的判斷(duan)條件(jian)；

s122、依據所(suo)述判斷(duan)(duan)條件，對所(suo)述被測(ce)樣(yang)本(ben)進行(xing)參數關聯(lian)分(fen)析(xi)，判斷(duan)(duan)得(de)到所(suo)述被測(ce)樣(yang)本(ben)的故障初步分(fen)類。

具體的(de)，在獲得(de)了典型樣本故(gu)障分(fen)(fen)(fen)類后，針對不(bu)(bu)同分(fen)(fen)(fen)類情況下(xia)，歸(gui)納明確的(de)判(pan)斷(duan)條件，然后對被測樣本進(jin)行參(can)數關聯性分(fen)(fen)(fen)析歸(gui)類，獲得(de)被測樣本的(de)故(gu)障初步(bu)分(fen)(fen)(fen)類。其中(zhong)，根據(ju)樣本特征值和故(gu)障類型會(hui)存在不(bu)(bu)同的(de)歸(gui)類方法，最簡單的(de)是手動歸(gui)類即由專(zhuan)家自己分(fen)(fen)(fen)類；或者是基于(yu)線性回(hui)歸(gui)，邏(luo)輯回(hui)歸(gui)聚類等(deng)多種歸(gui)類方式，均可作為本發明中(zhong)提(ti)到的(de)參(can)數關聯性分(fen)(fen)(fen)析歸(gui)類的(de)手段，本發明對此不(bu)(bu)做限定。

參(can)見圖3，所述(shu)(shu)步驟s16當所述(shu)(shu)故(gu)障分類(lei)(lei)(lei)的(de)種(zhong)類(lei)(lei)(lei)數量不滿(man)足(zu)所述(shu)(shu)預設條件時(shi)，創建精(jing)(jing)確模型，將所述(shu)(shu)故(gu)障分類(lei)(lei)(lei)輸入到所述(shu)(shu)精(jing)(jing)確模型中進行判斷，得到所述(shu)(shu)被測樣本的(de)故(gu)障診(zhen)斷分類(lei)(lei)(lei)，具(ju)體包括：

s161、當(dang)所述故(gu)障初步分類的(de)結果(guo)為多個(ge)分類時，獲取各個(ge)分類下的(de)歷史樣本；

s162、對(dui)所述歷史樣本通過相似(si)度評判(pan)標準進行評判(pan)，得到(dao)各(ge)個(ge)分類下對(dui)應的歷史樣本的相似(si)度值；

s163、對所述相(xiang)似度(du)值進行(xing)排序，將相(xiang)似度(du)值最高的(de)對應的(de)分(fen)類作為所述被測樣本的(de)故障診斷分(fen)類。

可以理解的(de)(de)是，在確(que)(que)定了被(bei)測(ce)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)其(qi)(qi)可能(neng)的(de)(de)故障(zhang)分(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)后(hou)，針對(dui)(dui)(dui)其(qi)(qi)可能(neng)的(de)(de)故障(zhang)分(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)下面的(de)(de)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)創建精確(que)(que)模(mo)型(xing)(xing)，即結合歷(li)史(shi)(shi)數(shu)(shu)據總結樣(yang)(yang)本(ben)(ben)分(fen)布得(de)(de)(de)(de)出(chu)較為準(zhun)確(que)(que)的(de)(de)特征值(zhi)和(he)故障(zhang)分(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)表(biao)現的(de)(de)聯系程度(du)，后(hou)經(jing)數(shu)(shu)學(xue)提到計(ji)(ji)算得(de)(de)(de)(de)出(chu)較為準(zhun)確(que)(que)的(de)(de)判(pan)斷模(mo)型(xing)(xing)；方法(fa)為對(dui)(dui)(dui)故障(zhang)分(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)下的(de)(de)歷(li)史(shi)(shi)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)通(tong)過相似(si)度(du)評(ping)判(pan)標準(zhun)進(jin)(jin)行評(ping)判(pan)也就是在獲得(de)(de)(de)(de)了所述(shu)(shu)歷(li)史(shi)(shi)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)的(de)(de)特征值(zhi)后(hou)，采用k-臨近算法(fa)，對(dui)(dui)(dui)特征值(zhi)進(jin)(jin)行加(jia)權(quan)計(ji)(ji)算獲得(de)(de)(de)(de)所述(shu)(shu)各個歷(li)史(shi)(shi)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)的(de)(de)相似(si)度(du)值(zhi)，然(ran)后(hou)基于所述(shu)(shu)精確(que)(que)模(mo)型(xing)(xing)進(jin)(jin)行相似(si)性判(pan)斷，得(de)(de)(de)(de)出(chu)相似(si)度(du)值(zhi)進(jin)(jin)行排序(xu)，確(que)(que)認其(qi)(qi)相似(si)度(du)值(zhi)較高的(de)(de)對(dui)(dui)(dui)應的(de)(de)分(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)作為所述(shu)(shu)被(bei)測(ce)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)的(de)(de)故障(zhang)診斷分(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)。其(qi)(qi)中，相似(si)度(du)評(ping)判(pan)標準(zhun)可由外部參數(shu)(shu)設定或者模(mo)型(xing)(xing)內部設定，然(ran)后(hou)采用邏(luo)輯(ji)回歸算法(fa)或神經(jing)網絡分(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)器，根據實(shi)時(shi)數(shu)(shu)據計(ji)(ji)算的(de)(de)特征值(zhi)計(ji)(ji)算代價函數(shu)(shu)，通(tong)過反復迭(die)代使得(de)(de)(de)(de)該樣(yang)(yang)本(ben)(ben)數(shu)(shu)據的(de)(de)代價函數(shu)(shu)最小，這樣(yang)(yang)可以獲得(de)(de)(de)(de)相似(si)度(du)值(zhi)。

同時，若經過精確(que)模型判斷(duan)后(hou)仍(reng)為(wei)多個故(gu)(gu)障(zhang)分(fen)類(lei)(lei)，需(xu)要對應的分(fen)類(lei)(lei)作為(wei)所述被測樣(yang)本的故(gu)(gu)障(zhang)診(zhen)斷(duan)分(fen)類(lei)(lei)。通常可以(yi)交由人工判斷(duan)或者記錄置信率(基于記錄時間以(yi)及該記錄被近似(si)的次數和概率)進行更廣度的確(que)認(ren)，確(que)認(ren)其單(dan)一故(gu)(gu)障(zhang)分(fen)類(lei)(lei)作為(wei)故(gu)(gu)障(zhang)診(zhen)斷(duan)分(fen)類(lei)(lei)。

當確定(ding)所述被(bei)測樣(yang)本的故(gu)障診斷分類之后，該(gai)方法還包(bao)括：

將(jiang)所述(shu)(shu)被測樣本(ben)記錄到歷(li)史樣本(ben)數據(ju)庫(ku)中，并對所述(shu)(shu)典型樣本(ben)故障分類進行修正。

可以理解的是，確認結(jie)果(guo)后，結(jie)果(guo)應記錄在歷史樣(yang)(yang)本數據(ju)庫中，同時完成歷史庫中的典型故障(zhang)特征及典型故障(zhang)樣(yang)(yang)本修正，進(jin)一步可以為樣(yang)(yang)本置信率(lv)修正，對于數量較少的樣(yang)(yang)本，其置信率(lv)應該交由人工修正。

并且說明(ming)，在本發(fa)明(ming)中(zhong)的樣本的置信率(lv)標識該(gai)樣本在某個故障分類(lei)下(xia)(xia)的概率(lv)，給(gei)出的是判斷結果的可信度(du)，對于大子樣的區間估計(ji)與(yu)置信率(lv)的計(ji)算(suan)方法(fa)如下(xia)(xia)：

根據(ju)本發明實施(shi)例二公開的(de)(de)(de)技(ji)術方(fang)案，對(dui)獲(huo)取到(dao)的(de)(de)(de)歷史樣(yang)(yang)本進(jin)(jin)(jin)行(xing)處理得(de)到(dao)典型樣(yang)(yang)本故(gu)障(zhang)分(fen)類(lei)(lei)及其特征值，對(dui)被測樣(yang)(yang)本進(jin)(jin)(jin)行(xing)初步判(pan)(pan)(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)時采用(yong)(yong)k-近(jin)鄰(lin)算法判(pan)(pan)(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)故(gu)障(zhang)所述類(lei)(lei)型，去除一定(ding)的(de)(de)(de)符合相(xiang)似度(du)的(de)(de)(de)分(fen)類(lei)(lei)所述，采用(yong)(yong)的(de)(de)(de)k-近(jin)鄰(lin)算法精確(que)度(du)高(gao)，方(fang)法成熟，既可(ke)以用(yong)(yong)來作分(fen)類(lei)(lei)也可(ke)以用(yong)(yong)來做回歸。在(zai)本發明中首先是(shi)初步分(fen)類(lei)(lei)的(de)(de)(de)判(pan)(pan)(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)，根據(ju)相(xiang)似度(du)確(que)定(ding)初步分(fen)類(lei)(lei)的(de)(de)(de)準(zhun)確(que)性(xing)(xing)，然后是(shi)進(jin)(jin)(jin)行(xing)精確(que)判(pan)(pan)(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)得(de)到(dao)最終的(de)(de)(de)分(fen)類(lei)(lei)，如果分(fen)類(lei)(lei)不單(dan)一還采用(yong)(yong)人工干預進(jin)(jin)(jin)行(xing)判(pan)(pan)(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)，這樣(yang)(yang)保證了(le)判(pan)(pan)(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)結果的(de)(de)(de)準(zhun)確(que)性(xing)(xing)，降低了(le)誤判(pan)(pan)(pan)(pan)的(de)(de)(de)可(ke)能性(xing)(xing)。由于所有的(de)(de)(de)判(pan)(pan)(pan)(pan)斷(duan)(duan)(duan)過程都(dou)是(shi)機(ji)器算法完(wan)成，即采用(yong)(yong)機(ji)器學習(xi)方(fang)式(shi)，隨著數據(ju)庫內(nei)數據(ju)的(de)(de)(de)增加，該判(pan)(pan)(pan)(pan)定(ding)可(ke)信度(du)將越來越高(gao)。進(jin)(jin)(jin)而(er)實現了(le)提高(gao)了(le)設備狀(zhuang)態診(zhen)斷(duan)(duan)(duan)的(de)(de)(de)準(zhun)確(que)度(du)和精確(que)度(du)的(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)。

實施例三

與(yu)本(ben)發明實(shi)施例(li)一(yi)和實(shi)施例(li)二所公開的一(yi)種(zhong)設(she)備(bei)診(zhen)斷方(fang)法相對應，本(ben)發明的實(shi)施例(li)三還提供(gong)了一(yi)種(zhong)設(she)備(bei)診(zhen)斷裝置(zhi)，參見圖4，該裝置(zhi)包括(kuo)：

處理模塊(kuai)1，用于對獲取到的歷(li)史樣本(ben)進(jin)行(xing)處理得到典型樣本(ben)故(gu)障分類及其(qi)特征值，其(qi)中所述歷(li)史樣本(ben)為設備(bei)歷(li)史故(gu)障樣本(ben)數(shu)據；

第一判斷模塊2，用于根據所(suo)述典型樣(yang)(yang)本(ben)(ben)故障分類及其特征值，對所(suo)述被測樣(yang)(yang)本(ben)(ben)進行相(xiang)似度判斷得到所(suo)述被測樣(yang)(yang)本(ben)(ben)的故障初步(bu)分類；

分類模塊3，用于獲(huo)得(de)所(suo)述(shu)故(gu)障初步(bu)分類對(dui)應的樣(yang)(yang)(yang)本(ben)特(te)征值(zhi)，對(dui)所(suo)述(shu)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)特(te)征值(zhi)進行加(jia)權(quan)計算(suan)得(de)到相似(si)度參數，并根(gen)據所(suo)述(shu)相似(si)度參數確定所(suo)述(shu)被測(ce)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)的故(gu)障分類；

第二(er)判斷(duan)模塊4，用于判斷(duan)所述(shu)故障分(fen)類(lei)的種類(lei)數量是否滿足預(yu)設(she)條件(jian)，如果(guo)是，則(ze)將(jiang)所述(shu)故障分(fen)類(lei)確定(ding)為(wei)(wei)所述(shu)被測樣本的故障診斷(duan)分(fen)類(lei)，其中，所述(shu)預(yu)設(she)條件(jian)為(wei)(wei)所述(shu)故障初步分(fen)類(lei)為(wei)(wei)單一種類(lei)；

第三(san)判(pan)斷(duan)模(mo)塊5，用于當所(suo)述(shu)(shu)故(gu)(gu)障(zhang)(zhang)分(fen)類的(de)(de)種類數量不滿(man)足所(suo)述(shu)(shu)預設條(tiao)件時，創建(jian)精(jing)確(que)模(mo)型(xing)，將(jiang)所(suo)述(shu)(shu)故(gu)(gu)障(zhang)(zhang)初步分(fen)類輸入(ru)到所(suo)述(shu)(shu)精(jing)確(que)模(mo)型(xing)中進行判(pan)斷(duan)，得到所(suo)述(shu)(shu)被(bei)測樣本的(de)(de)故(gu)(gu)障(zhang)(zhang)診斷(duan)分(fen)類。

對應的，所(suo)述第一判斷模塊(kuai)2包(bao)括：

確(que)定單元(yuan)21，用于根據所述典型樣本故(gu)障分類(lei)及其特征值，確(que)定每種(zhong)故(gu)障分類(lei)的判(pan)斷條件；

初(chu)步(bu)判斷單元(yuan)22，用于(yu)依(yi)據所述(shu)判斷條件，對(dui)所述(shu)被測(ce)樣本進行參數關聯分析，判斷得到所述(shu)被測(ce)樣本的故(gu)障(zhang)初(chu)步(bu)分類。

對應的，所述第三判斷模塊5包括：

獲(huo)(huo)取單元51，用于當(dang)所(suo)述故障初步(bu)分類(lei)(lei)的結果為多個(ge)分類(lei)(lei)時，獲(huo)(huo)取各個(ge)分類(lei)(lei)下的歷史樣(yang)本；

評(ping)判單元(yuan)52，用于對所述歷史樣本(ben)通(tong)過相似(si)度評(ping)判標準進行評(ping)判，得到(dao)各個分類下對應的歷史樣本(ben)的相似(si)度值(zhi)；

排序單元(yuan)53，用于對(dui)所述相似(si)度(du)值進行排序，將相似(si)度(du)值最(zui)高的對(dui)應的分類作(zuo)為所述被測樣本的故障診斷分類。

具體的，當對所述相(xiang)(xiang)似度(du)值進行排序，得到相(xiang)(xiang)似值最(zui)高的對應的分(fen)類為多個時，該裝置(zhi)還包括(kuo)：

人工(gong)判(pan)斷單元(yuan)，用于根據(ju)人工(gong)經驗對(dui)所述多個(ge)分類(lei)進行判(pan)斷分析，得(de)到唯一的故(gu)障(zhang)分類(lei)，將所述分類(lei)作(zuo)為(wei)所述被(bei)測(ce)樣本的故(gu)障(zhang)診斷分類(lei)。

對應(ying)的，當確定所述被測樣本的故障診斷分類之后，該裝置還(huan)包括：

修正模塊6，用(yong)于將(jiang)所述(shu)被測樣本記錄到歷(li)史樣本數(shu)據庫(ku)中(zhong)，并(bing)對所述(shu)典型樣本故障分類進行(xing)修正。

在(zai)本發明(ming)(ming)的(de)(de)(de)(de)實施例三中(zhong)，在(zai)處(chu)理模塊中(zhong)得到了(le)(le)典型(xing)樣(yang)本故障(zhang)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)及其特征值，在(zai)第(di)一判(pan)斷(duan)(duan)模塊中(zhong)得到所(suo)述被(bei)測樣(yang)本的(de)(de)(de)(de)故障(zhang)初步分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)；在(zai)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)模塊中(zhong)確(que)(que)定所(suo)述被(bei)測樣(yang)本的(de)(de)(de)(de)故障(zhang)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)；在(zai)第(di)二判(pan)斷(duan)(duan)模塊中(zhong)，如果故障(zhang)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)結果為單(dan)(dan)一分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)，將將所(suo)述故障(zhang)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)確(que)(que)定為所(suo)述被(bei)測樣(yang)本的(de)(de)(de)(de)故障(zhang)診斷(duan)(duan)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)，在(zai)第(di)三判(pan)斷(duan)(duan)模塊中(zhong)，將不(bu)是單(dan)(dan)一分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)的(de)(de)(de)(de)進行再次判(pan)斷(duan)(duan)得到所(suo)述被(bei)測樣(yang)本的(de)(de)(de)(de)故障(zhang)診斷(duan)(duan)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)。本發明(ming)(ming)基于歷史樣(yang)本作為分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)(lei)(lei)(lei)(lei)和判(pan)斷(duan)(duan)的(de)(de)(de)(de)依據(ju)有(you)效解決了(le)(le)現有(you)技(ji)術中(zhong)個(ge)體差(cha)異和人(ren)工判(pan)斷(duan)(duan)不(bu)準(zhun)確(que)(que)的(de)(de)(de)(de)情況，并且在(zai)本發明(ming)(ming)中(zhong)采用了(le)(le)多次判(pan)斷(duan)(duan)使(shi)結果更加準(zhun)確(que)(que)，降低了(le)(le)誤(wu)判(pan)的(de)(de)(de)(de)可能性，最后(hou)將被(bei)測樣(yang)本歸入歷史樣(yang)本數(shu)據(ju)庫(ku)中(zhong)，隨著數(shu)據(ju)庫(ku)中(zhong)數(shu)據(ju)的(de)(de)(de)(de)增加，使(shi)后(hou)續的(de)(de)(de)(de)判(pan)斷(duan)(duan)可信(xin)度越來(lai)越高(gao)，進而實現了(le)(le)提高(gao)了(le)(le)設(she)備狀態診斷(duan)(duan)的(de)(de)(de)(de)準(zhun)確(que)(que)度和精確(que)(que)度的(de)(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)(de)。

本(ben)說明(ming)書中各(ge)個實(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)采(cai)用遞進的(de)(de)方(fang)(fang)式描述，每個實(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)重點說明(ming)的(de)(de)都是與其(qi)他實(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)的(de)(de)不同之處，各(ge)個實(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)之間相(xiang)同相(xiang)似部分(fen)互(hu)相(xiang)參見即(ji)可。對(dui)于實(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)公開的(de)(de)裝置(zhi)而言，由(you)于其(qi)與實(shi)施(shi)(shi)例(li)(li)公開的(de)(de)方(fang)(fang)法相(xiang)對(dui)應，所(suo)以描述的(de)(de)比較簡(jian)單(dan)，相(xiang)關之處參見方(fang)(fang)法部分(fen)說明(ming)即(ji)可。

對所公(gong)開的(de)(de)(de)實施(shi)例的(de)(de)(de)上述說(shuo)明(ming)，使本(ben)領(ling)(ling)域專業(ye)技術人(ren)員(yuan)能夠實現或使用本(ben)發明(ming)。對這些實施(shi)例的(de)(de)(de)多(duo)種(zhong)修改對本(ben)領(ling)(ling)域的(de)(de)(de)專業(ye)技術人(ren)員(yuan)來(lai)說(shuo)將是顯而(er)易見的(de)(de)(de)，本(ben)文(wen)中所定義(yi)的(de)(de)(de)一般原(yuan)理可以在不脫離本(ben)發明(ming)的(de)(de)(de)精(jing)神或范圍的(de)(de)(de)情況下，在其它實施(shi)例中實現。因(yin)此，本(ben)發明(ming)將不會被限制于本(ben)文(wen)所示的(de)(de)(de)這些實施(shi)例，而(er)是要符合與本(ben)文(wen)所公(gong)開的(de)(de)(de)原(yuan)理和(he)新穎特點相一致的(de)(de)(de)最寬(kuan)的(de)(de)(de)范圍。