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申请/专利权人：江苏汉盛海洋装备技术有限公司

摘要：本申请提供了一种船舶的油水分离器故障运维方法及装置，涉及故障运维技术领域，该方法包括：获取多油路下的多个传感器数据流，构建基础信号集；进行变化点检测，建立自适应窗口；进行多尺度特征提取，执行提取结果融合，建立数据特征；将数据特征作为输入数据，将标识故障作为监督数据，执行融合模型的预测训练；融合模型收敛后，将实时数据流输入融合模型，生成第一异常识别结果；若不能满足预设异常阈值，则调用油路融合数据；进行异常分析，建立油路关联异常，对第一异常识别结果验证，生成第二异常识别结果进行运维管理。通过本申请可以解决现有技术中油水分离器故障运维效果较差的技术问题，达到提高油水分离器故障运维效果的技术效果。

主权项：1.一种船舶的油水分离器故障运维方法，其特征在于，所述方法包括：获取多油路下的多个传感器数据流，对所述多个传感器数据流进行信号同步和归一化处理，并执行信号预处理，构建基础信号集；对所述基础信号集进行变化点检测，以变化点检测结果建立自适应窗口；在所述自适应窗口进行多尺度特征提取，执行多尺度特征提取结果融合，建立数据特征，所述多尺度特征提取包括时间尺度特征提取、并行特征提取、统计特征提取、频域特征提取、上下文特征提取；将所述数据特征作为输入数据，将标识故障作为监督数据，执行融合模型的预测训练，所述融合模型包括随机森林模型和LSTM网络；当融合模型收敛后，将捕捉的实时数据流输入至所述融合模型，生成第一异常识别结果；判断所述第一异常识别结果是否满足预设异常阈值，若所述第一异常识别结果不能满足预设异常阈值，则调用油路融合数据；通过所述油路融合数据进行异常分析，建立油路关联异常，通过所述油路关联异常对所述第一异常识别结果验证，生成第二异常识别结果，基于所述第二异常识别结果进行运维管理；在所述自适应窗口进行多尺度特征提取，执行多尺度特征提取结果融合，建立数据特征，还包括：获取时间尺度的分割粒度，通过所述分割粒度和自适应窗口的大小建立分割尺度；以所述分割尺度进行对应自适应窗口内的特征提取，建立时间尺度特征；对所述自适应窗口进行周期分析，基于周期分析结果进行时间尺度特征的并行分析，提取并行特征；基于所述自适应窗口进行外部数据获取，对外部数据获取结果提取外部特征，将所述外部特征作为上下文特征；基于时间尺度特征、并行特征和上下文特征完成多尺度特征提取；对多尺度特征提取结果进行特征的数据可信分析，具体分析如下：S1：获取数据的基础可信值，将所述基础可信值作为第一参考信任度；S2：对所述多尺度特征提取结果中每个种类特征进行故障反应的相似识别，以相似识别值建立第二参考信任度；S3：以所述第一参考信任度和所述第二参考信任度进行可信分析，建立关键特征；通过所述关键特征完成多尺度特征提取结果融合。

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