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申请/专利权人：康嘉洪
摘要：一种基于“黑匣子模块”的长输油气管道故障预测诊断方法，涉及一种输油气管道故障预测诊断方法，该方法将采集到的数据与聚类中心的隶属度作为RVFL的增量节点输入，模型输出为故障的类型；S4.部署RVFL网络故障分类器到“黑匣子模块”设备中；S5.黑匣子实时读取现场PLC数据，然后通过RVFL网络故障预警诊断模型分析数据；本发明扩展了监控控制和数据采集SCADA系统的功能，当现场出现故障时，对发生故障时的历史数据进行模糊聚类和RVFL网络学习，对故障进行分类，满足了对现场出现故障查找原因的需求；本发明模型小分类精度高，该框架能够检测操作风险，减少误报，为操作者对管道故障提供有效的分析。
主权项：1.一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：“黑匣子模块”与PLC采用Ethernet网进行通信，将PLC的输入信号、输出信号以及中间变量信号存储到黑匣子模块中；S2：收集现场多种类型的故障数据，包括发生故障时刻以及之前一段时间的历史数据；S3：将收集到的多种类型的故障数据作为训练样本，建立基于模糊聚类的RVFL网络故障分类器模型；S4：将建立的RVFL故障分类器部署到边缘端“黑匣子模块”中；S5：“黑匣子模块”用RVFL故障分类器对PLC中的数据进行实时监控分析，对故障进行预测和分类，并将结果上传到上位机管理系统；S6：上位机管理系统进行参数设置，对同步到上位机的数据进行存储、显示；根据“黑匣子模块”上传的故障类型结合历史数据对故障和系统进行分析和评估；步骤S2包括：收集现场故障数据，包括故障发生时刻，以及之前一段时间的数据作为故障样本；同时收集一定数量的现场正常数据作为正常样本；设有N组数据样本其中j表示第j组数据，每组数据样本的维度是m。yj是样本的标签，包括正常数据和故障的类型；步骤S3包括以下步骤：S31：对数据样本在整个取值范围的进行基于模糊似然函数的聚类；S32：将数据样本作为RVFL网络的输入，将数据样本在聚类中心的隶属度函数作为RVFL增强节点ξxWh+βh；S33：用最小二乘法求出模型权重参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 康嘉洪 一种基于黑匣子模块的长输油气管道故障预测诊断方法
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