一种故障诊断方法与流程

本发明涉及电源领域，尤其是一种故障诊断方法。

背景技术：

1、故障诊断方法在电源故障排除和维修过程中起到重要的作用，它们能够帮助确定故障原因、定位故障位置并提供解决方案，但是现有的电源故障诊断方法存在一些缺点，首先是具有较高的复杂性，某些电源故障诊断方法可能需要复杂的测试设备、仪器和专业知识，这使得它们在使用和操作上更加困难，普通用户难以掌握，其次是需要较长的时间消耗，一些诊断方法可能需要进行长时间的测试和监测，以确定电源故障的原因，这会使得故障排除过程变得繁琐，并且可能导致系统停机时间过长。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种故障诊断方法，以解决上述背景技术中提出的“现有的技术在电源故障诊断方法中仍存在较高的复杂性以及需要消耗较长时间修复”的技术难点。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种故障诊断方法，包括以下步骤：

4、s1.安装并配置传感器和测量装置，用于采集电源性能数据，对采集到的数据进行预处理，包括滤波、去噪和归一化；

5、s2.从预处理过的数据中提取特征，包括时域、频域和小波变换的特征，根据特征的重要程度，选择最具信息量的特征用于后续故障诊断；

6、s3.使用机器学习和深度学习的方法，建立故障诊断模型，利用已标记的训练数据对模型进行训练，并使用验证集进行评估和优化模型参数；

7、s4.配置远程通信单元，确保电源设备与云平台及中央监控系统进行实时通信，将电源性能数据传输至云平台及中央监控系统，保证数据的实时性和可靠性，提供远程访问接口和控制单元，使用户能够远程监测和控制电源系统；

8、s5.在电源设备上集成传感器和故障检测电路，用于实时监测电源状态和检测异常情况，配置报警装置，当检测到故障或异常情况时发出相应的报警信号；

9、s6.设计用户界面，使用户能够输入相关信息，并提供易于操作和使用的界面，对用户输入的数据进行处理和解析，并执行故障诊断算法确定故障原因和位置，将诊断结果可视化展示给用户，并提供相应的解决方案和建议；

10、s7.收集和存储电源系统的历史数据、运行状态和环境参数信息，使用数据分析和建模技术对历史数据进行分析和建模，建立电源故障预测模型，根据预测的故障风险，提供相应的预防策略和措施，以降低未来故障发生的概率；

11、s8.根据故障诊断模型的预测结果，自动触发维修人员的工单系统，以便及时进行故障修复和维护工作；

12、s9.使用无线通信技术，将故障诊断模型和实时数据传输到移动终端设备，使得维修人员能够随时随地进行故障诊断和修复工作；

13、s10.设置一个虚拟的电源系统仿真环境，提供实时的故障诊断和修复指导；

14、s11.将故障诊断模型和预测模型与供应链管理系统集成，以实现自动化的备件调拨和故障修复流程，提高电源系统的运行效率和维护成本的降低。

15、所述s1、s2和s3由自动化故障诊断模块支持，所述自动化故障诊断模块包括数据采集单元、数据预处理单元、特征提取单元、故障诊断算法单元和结果显示与报告单元；

16、所述数据采集单元负责收集电源性能数据，包括电压、电流和功率参数，电压传感器使用如下公式进行测量：u＝r*i，其中u为电压，r为电阻，i为电流；所述数据预处理单元对采集到的数据进行滤波、去噪和归一化的预处理操作，以便后续分析，滤波通过数字滤波器来消除高频和低频噪声，去噪利用信号处理算法，包括小波变换和均值滤波来剔除异常值，归一化用于将不同范围的数据映射到统一的数值范围；所述特征提取单元从预处理的数据中提取有用的特征，用于故障诊断算法的输入，通过计算信号的均值、方差、峰值和谷值的时域统计特征，以及使用快速傅里叶变换将信号从时域转换到频域，提取频域特征；所述故障诊断算法单元使用机器学习、深度学习的算法，根据提取的特征进行故障类型和位置的判断，通过使用支持向量机、随机森林和卷积神经网络来建立故障诊断模型，通过输入特征进行分类；所述结果显示与报告单元将诊断结果显示给维护人员，包括使用图表、报表的形式呈现，并生成诊断报告和建议解决方案。

17、所述s4由远程监测与处理模块支持，所述远程监测与处理模块包括远程通信单元、数据传输单元、远程访问接口单元和远程控制单元；

18、所述远程通信单元通过以太网、无线网络和蓝牙连接实现电源系统与远程监控设备之间的通信，在以太网中，使用标准的tcp/ip协议来实现设备之间的通信；所述数据传输单元将电源性能数据传输至云平台和中央监控系统，确保实时监测和诊断的有效性，通过使用http、mqtt、websocket协议进行数据传输，确保数据的实时性和可靠性；所述远程访问接口单元提供用户远程访问电源系统、获取关键参数和故障信息的界面，用户通过使用用户名和密码登录，然后查看关键参数和故障信息；所述远程控制单元允许维护人员远程控制电源系统，进行故障排除和修复操作，通过使用命令传输协议，包括ssh和telnet，来实现对设备的控制。

19、所述s5由硬件集成诊断功能模块支持，所述硬件集成诊断功能模块包括传感器单元、故障检测电路单元和报警装置单元；

20、所述传感器单元将相关传感器集成到电源设备中，包括电压传感器、电流传感器和温度传感器，监测电压、电流和温度的关键参数；所述故障检测电路单元通过设计的故障检测电路，监测电源状态并检测异常情况，过载保护电路通过监测电流值是否超过额定范围来判断是否发生过载；所述报警装置单元在发生故障或异常情况时，通过报警装置发出声音和灯光的报警信号，包括使用蜂鸣器、led指示灯和触发警报通知。

21、所述s6由智能诊断工具和软件应用模块支持，所述智能诊断工具和软件应用模块包括用户界面显示单元、数据输入与处理单元、故障诊断算法单元和结果展示与建议单元；

22、所述用户界面显示单元提供易于使用和操作的界面，包括图形化用户界面和命令行界面，用户通过界面输入相关信息，包括设备名称和故障描述；所述数据输入与处理单元引导用户输入相关信息，并对输入数据进行处理和解析，以便后续诊断操作，通过使用文本解析技术将用户输入的故障描述转换为可结构化的数据，以便后续诊断操作；所述故障诊断算法单元根据用户输入的数据和已有的知识库，执行故障诊断算法来确定故障原因和位置，通过使用专家系统、基于规则推理引擎和模式匹配算法进行故障诊断；所述结果展示与建议单元将诊断结果以可视化方式呈现给用户，并给出相应的建议和解决方案。

23、所述s7由集成故障预测功能模块支持，所述集成故障预测功能模块包括数据收集与存储单元、数据分析与建模单元、故障预测算法单元和预防策略与措施执行单元；

24、所述数据收集与存储单元收集和存储电源系统的历史数据、运行状态和环境参数的信息，通过使用数据库和云平台进行数据存储，确保可靠性和可扩展性；所述数据分析与建模单元使用数据挖掘、机器学习的技术，对历史数据进行分析和建模，以预测潜在故障风险，通过利用时间序列分析方法，包括自回归移动平均模型和长短期记忆网络，建立电源故障预测模型；所述故障预测算法单元应用统计模型、时间序列分析和回归算法，基于建模结果进行故障预测，通过使用监督学习、无监督学习和强化学习的技术来实现预测算法；所述预防策略与措施单元根据预测的故障风险给出相应的预防策略和措施，以降低未来故障发生的概率，通过在诊断结果中提供建议维护方案，包括定期检查、零部件更换和设备维护，以降低未来故障发生的概率。

25、所述自动化故障诊断模块、远程监测与处理模块、硬件集成诊断功能模块、智能诊断工具和软件应用模块能够检测到的电源故障原因包括过载、短路、过压、欠压、故障保护、温度问题、电源元件故障、环境干扰和错误操作；

26、过载是指电源负载超过其额定容量，导致电源无法提供足够的电能供应，过载原因包括设备连接了太多的负载、某个负载突然增加，这会导致电源的电压下降、电流增加，甚至导致电源熔断器跳闸；短路是指电源输出端之间或与地之间产生低阻抗连接，导致电流过大，短路原因包括导线、连接器、电气元件损坏，短路会导致电源熔断器跳闸、电源过载保护的保护机制启动；过压是指电源输出的电压超出其额定值，原因包括电网的电压波动、电源自身故障，过高的电压会对连接的设备造成损害，导致其失效；欠压是指电源输出的电压低于其额定值，原因包括电网中的电压偏低、电源内部组件故障，欠压会导致设备无法正常工作和存在不稳定的电源供应；故障保护是指当电源中的保护机制检测到电源内部故障和外部异常时，会触发包括过流保护、过温保护的保护机制，当这些保护机制触发时，电源会停止输出电能，以防止进一步损坏和危险情况的发生；温度问题是指高温环境会导致电源组件老化和过热，从而降低电源的效率和可靠性，而低温环境下电源的性能也会受到影响；电源元件故障是指电源内部的电子元件包括电容器、变压器、继电器也会发生故障，导致电源工作不正常；环境干扰是指电源受到来自其他电磁设备、放射性物质、电磁波、电磁脉冲和雷击的环境干扰的影响，这些干扰会对电源造成干扰和损坏，导致电源故障；错误操作是指错误的使用和操作电源设备会导致故障，包括错误的接线和错误设置参数。

27、所述自动化故障诊断模块、远程监测与处理模块、硬件集成诊断功能模块、智能诊断工具和软件应用模块判断电源故障的具体方法包括：

28、监控电源指示灯的闪烁、颜色变化和显示屏的错误代码的显示，初步推测并判断故障类型；

29、通过连接电压表和电流表到电源的输出端、关键电路上，实时监测电压和电流的数值，异常的电压、电流数值代表过载、短路、过压、欠压的故障类型；

30、保险丝和熔断器是电源中常见的保护装置，在故障发生时会发生损坏，通过指导用户检查保险丝和熔断器是否熔断烧毁，初步判断是否为过载、短路故障；

31、通过监控红外温度计、传感器的数据，检测电源设备内部和周围的温度情况；

32、异常的噪声和振动则表明电源内部元件出现故障，包括损坏的电容器和风扇，通过分析振动传感器的数据，初步判断故障类型。

33、所述自动化故障诊断模块、远程监测与处理模块、硬件集成诊断功能模块、智能诊断工具和软件应用模块判断出电源故障类型之后为用户提供的解决方法包括：

34、当故障类型为过载、短路时，首先检查负载情况，确认是否有过多设备连接到电源上，如果存在，减少负载和重新分配负载，然后检查电源线、插座以及设备之间的接线是否松动、损坏，修复、更换损坏的部件，最后，检查如果发现保险丝、熔断器烧毁，按规格替换新的保险丝、熔断器；

35、当故障类型为过压、欠压时，首先检查电源的输入电压是否正常，如有异常，联系电力供应商进行处理，其次，对于频繁出现过压、欠压的情况，通过使用稳压器、调整电源的恒定输出参数来保持稳定的电源输出；

36、当故障类型为故障保护时，首先根据电源手册、用户指南，执行相应的步骤将保护机制重置，然后检查环境因素，确保周围环境适合电源的正常运行，包括温度适宜和通风良好，最后检查电源内部元件是否损坏和老化，根据需要修复和更换故障元件；

37、当故障类型为温度问题时，首先确保散热良好，清除堵塞物、清洁风扇，并确保电源设备四周留有足够的空间进行通风，其次，加强散热手段，增加散热装置，包括风扇和散热器；

38、当故障类型为环境干扰时，首先找到干扰源并尽可能隔离干扰信号的传播，其次，安装滤波器、抑制器来减少干扰信号的影响；

39、当故障类型为错误操作时，首先仔细阅读用户手册，参考用户手册，确保正确操作和设置电源设备，然后根据用户手册，重新配置电源设备的相关参数，确保正确的操作和使用。

40、所述s11中对实际电源系统进行建模，并使用仿真软件将其映射到虚拟环境中，这包括模拟电源设备的物理结构、电气元件、控制系统和传感器的特性和行为；在虚拟电源系统中，模拟各种故障和异常情况，包括电压波动、电流过载和电线短路，通过调整仿真参数和设定故障场景，在虚拟环境中模拟出各种可能的故障情况；虚拟电源系统会实时采集各种关键性能指标和传感器数据，包括电压、电流和功率，这些数据会通过网络传输至故障诊断模型中；通过应用已经建立好的故障诊断模型，将虚拟电源系统采集的实时数据输入到模型中进行分析和诊断，模型基于机器学习和深度学习和技术，根据数据模式和特征判断是否发生了故障，并定位故障的原因和位置；一旦故障被诊断出来，虚拟电源系统仿真环境提供实时的修复指导，生成针对特定故障类型和位置的修复步骤、维修工具和所需备件的推荐清单，这些指导以可视化的方式呈现，以提供直观的操作指导和维修流程，通过设置虚拟的电源系统仿真环境，在实际故障修复之前提前进行故障诊断和修复的预测和实践，提高维修人员的技能水平，减少实际维修过程中的错误和风险，提高故障修复的效率和准确性。

41、相比现有技术，本发明的有益效果在于：

42、(1)通过引入自动化算法和人工智能技术进行自动化故障诊断，快速准确地定位故障，并提供相应的解决方案，缩短故障检修的时间。

43、(2)通过互联网连接和远程访问技术，实现对电源系统的实时监测和诊断，让维护人员可以远程进行故障排除，减少停机时间和成本，并且可以实时获取故障信息以便进一步分析和预防。

44、(3)通过开发易于使用和操作的智能诊断工具和用户界面，为用户提供友好的界面，指导用户进行故障诊断，解释可能的原因，并给出建议或步骤来解决问题。

45、(4)通过收集和分析电源系统的历史数据、运行状态和环境参数等信息，及时发现潜在的故障风险，采取预防措施，减少未来的故障发生率。