计量设备性能监测系统的制作方法

本发明涉及性能监测，尤其涉及计量设备性能监测系统。

背景技术：

1、性能监测技术领域的核心在于监测和评估计量设备的性能，以及时发现任何可能导致测量误差的问题。性能监测技术包括但不限于定期的设备校准、实时数据监控、性能趋势分析以及故障诊断。性能监测领域的发展对于科学研究、工业生产、质量控制以及安全监测等多个领域至关重要，因为这些领域的精确度和可靠性很大程度上依赖于测量设备的准确性。

2、其中，计量设备性能监测系统的主要目的是确保计量设备能够在其使用周期内持续提供准确和可靠的测量结果。其设计目的在于识别和纠正设备性能退化、校准偏差或其他可能影响测量结果的问题。通过实现这一目标，该系统有助于提高数据质量，减少由设备故障或性能下降引起的风险，并支持遵守相关的质量和安全标准。此外，性能监测还有助于提高运营效率，通过预测性维护减少设备停机时间。

3、传统系统缺乏对数据进行深入分解和精准预测的能力，限制了对设备性能趋势和季节性变化的准确理解。在动态监测方面，由于缺少实时数据更新和模型参数的自适应调整，传统系统无法快速响应性能数据的新趋势和模式变化，导致监测结果滞后或不准确。传统系统在数据解析方面仅依赖基础的统计分析，缺乏深度学习和逻辑推理能力，限制了从复杂数据中提取关键信息和模式的能力。在设备性能关联分析上，传统系统未能充分利用设备间关联数据，从而未能有效识别网络中的关键设备和性能影响路径。由于没有高效的数据模式识别和性能评估简化方法，传统系统在处理高维数据时面临计算负担重和效率低下的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的计量设备性能监测系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：计量设备性能监测系统，所述系统包括性能数据分解模块、增量学习监测模块、认知数据解析模块、性能关联分析模块、数据模式识别模块、性能评估简化模块、综合数据处理模块、性能监测优化模块；

3、所述性能数据分解模块基于计量设备性能数据，采用时间序列分解算法，将数据分离为季节性、趋势和残差分量，利用高斯过程回归模型，对分量数据进行单独预测分析，生成分解性能预测数据；

4、所述增量学习监测模块基于分解性能预测数据，采用随机梯度下降算法，对模型参数进行实时更新，调整模型匹配至新的性能数据趋势和模式，分析预测结果偏差，并进行参数调整，生成动态监测数据；

5、所述认知数据解析模块基于动态监测数据，运用transformer模型，对设备数据进行分析处理，提取数据中的关键信息和模式，应用贝叶斯网络，对提取信息进行逻辑推理和解析，生成认知解析结果；

6、所述性能关联分析模块基于认知解析结果，采用社区检测算法，分析设备间的性能关联性，通过度中心性分析，确定网络中的关键设备，并构建出表现设备间相互影响的图谱，生成关联性能图谱；

7、所述数据模式识别模块基于关联性能图谱，利用深度信念网络，对高维性能数据进行层次特征学习和模式识别，分析数据内在结构，并识别潜在的性能问题和数据模式，生成模式识别结果；

8、所述性能评估简化模块基于模式识别结果，采用奇异值分解算法，对监测模型进行降维处理，分析调整模型性能需求，并保留模型关键性能评估功能，进行模型结构的重组，生成简化评估模型；

9、所述综合数据处理模块基于简化评估模型，结合所述分解性能预测数据、动态监测数据、认知解析结果、关联性能图谱、模式识别结果，通过数据仓库和联机分析处理技术，对性能数据进行处理，分析数据多项指标和性能趋势，生成综合性能分析结果；

10、所述性能监测优化模块基于综合性能分析结果，运用线性回归分析，根据所述综合性能分析结果对监测策略进行评估和调整，包括监测参数的微调和策略再定位，生成优化监测策略。

11、本发明改进有，所述分解性能预测数据包括季节性变化预测、趋势变动预测和异常残差分析，所述认知解析结果包括设备运行模式识别、关键性能指标提取和性能异常推理分析，所述关联性能图谱包括设备间关联强度映射、关键设备节点识别和性能影响路径分析，所述模式识别结果包括性能特征图谱、潜在性能异常指标和数据模式变化趋势，所述优化监测策略包括调整的性能监测参数、策略匹配性评估和监测效率优化方案。

12、本发明改进有，所述性能数据分解模块包括数据分解子模块、趋势预测子模块、季节性分析子模块；

13、所述数据分解子模块基于计量设备性能数据，采用自回归积分滑动平均模型，通过分析时间序列的自回归特性、差分求积和移动平均，对数据进行季节性、趋势和残差分量分离，并识别数据的内在时间结构，生成初始性能数据；

14、所述趋势预测子模块基于初始性能数据，采用多元回归分析，通过对趋势分量的历史数据进行回归分析，识别其中的线性关联和影响因素，并对趋势变化进行量化和预测，生成趋势分析数据；

15、所述季节性分析子模块基于趋势分析数据，采用傅里叶变换分析，通过将时间序列转换为频率域，分析季节性分量的周期性波动和振幅变化，并表达季节性变化特点，生成分解性能预测数据。

16、本发明改进有，所述增量学习监测模块包括实时数据更新子模块、模型参数调整子模块、趋势适应子模块；

17、所述实时数据更新子模块基于分解性能预测数据，采用随机梯度下降算法，通过逐步调整模型权重，应对实时流入的新数据，并实时反映模型参数的性能数据趋势，生成更新监测数据；

18、所述模型参数调整子模块基于更新监测数据，运用贝叶斯优化，通过构建概率模型评估参数空间，寻找预测性能关键的模型参数，并匹配模型至新的数据趋势和模式，生成参数调整监测数据；

19、所述趋势适应子模块基于参数调整监测数据，采用时间序列分析方法，通过比对历史趋势数据和当前预测结果，识别预测结果和趋势间的偏差，并调整监测模型参数设置，匹配性能数据新趋势，生成动态监测数据。

20、本发明改进有，所述认知数据解析模块包括深度学习子模块、信息提取子模块、逻辑推理子模块；

21、所述深度学习子模块基于动态监测数据，采用transformer模型，通过自注意力机制分析时间序列的内在关联，对数据的多个时间点进行加权，捕捉时间序列中的长期依赖和短期变化，并进行时间特征学习，生成深度学习特征数据；

22、所述信息提取子模块基于深度学习特征数据，利用数据挖掘技术，通过聚类分析和频繁项集挖掘算法，对特征数据进行分析，识别并提取出数据中的关键信息和模式，生成关键信息提取数据；

23、所述逻辑推理子模块基于关键信息提取数据，应用贝叶斯网络，通过构建概率图模型和进行条件概率分析，对提取信息进行逻辑推理，挖掘数据间的潜在联系和因果关系，生成认知解析结果。

24、本发明改进有，所述性能关联分析模块包括社区检测子模块、中心性分析子模块、性能影响子模块；

25、所述社区检测子模块基于认知解析结果，采用社区检测算法，通过图结构的密集连接分析，识别设备间的性能关联群体，并分析设备网络中的结构特征和群体相互作用，生成设备关联网络数据；

26、所述中心性分析子模块基于设备关联网络数据，运用网络中心性分析，通过计算节点的连接度和介数中心性，确定网络中的关键节点和设备，并识别影响网络性能的核心设备，生成关键设备识别数据；

27、所述性能影响子模块基于关键设备识别数据，采用网络流分析和路径分析，挖掘设备间的性能影响路径，评估多个节点间的性能依赖和传递效应，并构建影响性能的网络图谱，生成关联性能图谱。

28、本发明改进有，所述数据模式识别模块包括高维数据处理子模块、特征学习子模块、性能预测子模块；

29、所述高维数据处理子模块基于关联性能图谱，采用深度信念网络，通过多层受限玻尔兹曼机，对高维数据进行逐层分析，逐步提炼和压缩数据的特征表示，逐层提取关键特征，保持数据原有信息并集中优化，生成高维特征提取数据；

30、所述特征学习子模块基于高维特征提取数据，运用主成分分析，通过提取数据的协方差矩阵主成分，对数据进行特征提炼和维度压缩，突出数据的关键模式和特征，生成模式识别中间数据；

31、所述性能预测子模块基于模式识别中间数据，采用支持向量机，通过构建关键分类边界，分析数据特征，并预测未来性能趋势，进行数据分类处理，识别和预测潜在性能问题，生成模式识别结果。

32、本发明改进有，所述性能评估简化模块包括模型简化子模块、计算优化子模块、精度保证子模块；

33、所述模型简化子模块基于模式识别结果，采用奇异值分解，对监测模型的数据矩阵进行奇异值提取和分解，通过优化模型的维度，调整模型结构，并保留关键信息，生成简化模型中间数据；

34、所述计算优化子模块基于简化模型中间数据，采用梯度下降优化算法，对模型结构和参数进行调整，通过调整计算量和优化数据处理效率，匹配模型至大规模数据集，生成优化模型数据；

35、所述精度保证子模块基于优化模型数据，采用均方误差和线性回归分析，通过计算预测值和当前值间的均方误差，评估模型预测误差和波动范围，量化模型准确性，并检验模型预测值和当前值间的关联性，生成简化评估模型。

36、本发明改进有，所述综合数据处理模块包括数据整合子模块、全面分析子模块、结果生成子模块；

37、所述数据整合子模块基于简化评估模型，采用数据仓库技术，通过结合所述分解性能预测数据、动态监测数据、认知解析结果、关联性能图谱和模式识别结果，创建多层次数据集，允许对数据源进行交叉分析和查询，并对分析提供数据支持，生成综合数据集；

38、所述全面分析子模块基于综合数据集，采用联机分析处理技术，通过对数据集进行多角度和多维度分析，挖掘和识别性能指标之间的关联性、趋势变化和异常模式，并进行数据洞察和性能评估，生成多维性能分析数据；

39、所述结果生成子模块基于多维性能分析数据，应用数据可视化工具，将数据转换为图表、图形和交互式仪表板，包括选择图表类型、调整视觉元素和创建交互式空间，对分析结果结构进行优化，生成综合性能分析结果。

40、本发明改进有，所述性能监测优化模块包括策略制定子模块、效率提升子模块、精准度分析子模块；

41、所述策略制定子模块基于综合性能分析结果，采用pestel分析模型，通过评估当前性能数据和历史趋势，制定匹配当前性能状况的监测策略，并对多因素进行分析，识别影响性能的关键外部变量，生成初步监测策略；

42、所述效率提升子模块基于初步监测策略，运用六西格玛方法，通过分析和重组现有监测流程，识别并消除过程中的非价值添加活动和瓶颈，并对关键步骤进行管理，生成优化监测流程；

43、所述精准度分析子模块基于优化监测流程，应用线性回归分析，对监测数据和性能数据的关系进行分析，调整监测参数，并识别监测结果和性能数据的一致性，生成优化监测策略。

44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

45、本发明中，通过时间序列分解算法和高斯过程回归模型，系统能够更准确地将计量设备性能数据分解并进行预测分析，提高了数据处理的精细度和预测准确性。随机梯度下降算法的应用使得模型能够实时更新，适应新的性能数据趋势，从而增强了监测的动态性和适应性。transformer模型和贝叶斯网络的结合，在认知数据解析上实现了对设备数据的深度分析和逻辑推理，增强了信息提取的准确性。社区检测算法和度中心性分析在性能关联分析中挖掘了设备间的性能相互影响，为性能优化提供了关键信息。深度信念网络的应用在数据模式识别上提供了对高维数据的有效分析，有助于发现潜在的性能问题。奇异值分解算法在性能评估简化模块中实现了模型的高效降维处理，减轻了计算负担。综合数据处理模块通过数据仓库和联机分析处理技术，实现了多维度性能数据的全面分析。