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申请/专利权人：华能山东发电有限公司烟台发电厂

摘要：本发明提供了一种设备维护管理系统，涉及电厂设备维修管理技术领域，包括：数据获取模块，获取目标设备的设备运行状态监测记录；状态分析模块，基于设备运行状态监测记录对目标设备进行缺陷故障识别、生成故障告警报告；设备维护模块，将故障告警报告与设备检修维护台账结合，落实目标维修人员对目标设备维护并生成设备维护记录；备件管理模块，基于设备维护记录对物资采购方案动态调整。通过将对目标设备进行状态检测分析生成的故障告警报告与设备检修维护台账相结合，落实目标维修人员对目标设备精密维护，并生成设备维护记录对物资采购方案动态调整，实现了对设备有效维护的同时提高物资需求时效性，进而为设备的安全稳定运行提供有力保障。

主权项：1.一种设备维护管理系统，其特征在于，包括：数据获取模块：用于实时监测目标设备的运行状态，并生成设备运行状态监测记录；状态分析模块：用于基于所述设备运行状态监测记录对目标设备进行缺陷、故障识别，并当所述目标设备当前存在缺陷、故障时，生成所述目标设备的故障告警记录；设备维护模块：用于将故障告警记录与所述目标设备的设备检修维护台账相结合，确定并落实目标维修人员对目标设备进行维护，并生成设备维护记录；备件管理模块：用于基于设备维护记录确定备件预估消耗数据，以对物资采购方案动态调整；其中，所述状态分析模块包括：数据处理单元：用于对第一状态数据作数据预处理，得到目标图像数据、目标运行状态数据；故障检测单元：用于采用外部检测块对当前目标设备进行缺陷检测，以及采用内部检测块对当前目标设备进行故障检测、分析与预测；外部检测块：用于基于目标图像数据对当前目标设备进行外部缺陷检测，并当存在缺陷时生成缺陷分析表，并传送至报告生成单元；内部检测块：用于基于所述目标运行状态数据对当前目标设备进行故障检测，并当检测到存在故障时生成故障分析数据，并传送至报告生成单元；否则，对当前目标设备进行故障预测，并生成故障预测数据，并传送至报告生成单元；报告生成单元：用于接收并将缺陷分析表、故障分析数据以及故障预测数据与当前目标设备的设备基础信息汇总整理生成故障告警报告，再传送至设备维修模块；其中，所述外部检测块包括：基于从设备维护数据库中提取预设量的历史设备缺陷报告构建训练数据集对神经网络进行训练，得到缺陷识别模型；将所述目标图像数据中的普通图像数据利用CGAN算法进行清晰化处理，得到目标图像；将所述目标图像输入所述缺陷识别模型中进行缺陷识别，确定当前目标设备的第一缺陷部位、第一缺陷类型；基于从设备维护数据库中提取的历史维护数据预估所述第一缺陷部位的第一缺陷危险值；其中，第一缺陷危险值的计算公式如下所示： ；式中，表示为第i个第一缺陷部位；表示为第i个第一缺陷部位的第j个设定危险评估量，其中，设定危险评价量包括历史维护次数占比、巡检频率、人员维护平均时长以及缺陷类型危险程度；表示为第i个第一缺陷部位的第j个设定危险评价量对评价第一缺陷部位的危险程度的影响权重；基于第一缺陷部位、第一缺陷类型以及第一缺陷危险值构建第一缺陷表；对所述目标图像数据中的热图像数据进行缺陷诊断，获取第二缺陷部位以及缺陷部位识别温度；基于缺陷部位识别温度与对应设定温度阈值的差值，获取所述第二缺陷部位的第二缺陷危险值；利用所述第二缺陷部位、缺陷部位识别温度以及第二缺陷危险值构建第二缺陷表；对同时存在于第一缺陷表、第二缺陷表的缺陷部位，计算对应的第一缺陷值、第二缺陷值的总值，并作为缺陷威胁值输出；将只存在于第一缺陷表且不存在于第二缺陷表的第一缺陷部位的第一缺陷危险值作为该第一缺陷部位的缺陷威胁值；将只存在于第二缺陷表且不存在于第一缺陷表的第二缺陷部位的第二缺陷危险值作为该第二缺陷部位的缺陷威胁值；基于缺陷威胁值判定所有第一缺陷部位、第二缺陷部位的威胁级别；按照缺陷威胁值从大到小对当前检测到的所有缺陷部位进行重新排序，并结合已获取的缺陷类型、缺陷部位识别温度、威胁级别建立缺陷分析表，再传送至报告生成单元；其中，所述内部检测块包括：故障识别子块：用于对所述目标运行状态数据利用频谱分析方法进行特征提取，得到关键状态特征值；将所述关键状态特征值作为基于随机森林算法建立的状态检测模型的输入方，输出当前目标设备的状态检测结果；若当前目标设备的状态检测结果为存在故障，则根据状态阈值范围，从所述目标运行状态数据中筛选出状态数值不属于对应状态阈值范围的参考运行状态量；将参考运行状态量与设定状态-故障关联排序表相结合分析，获取故障关联结果，并作为故障分析数据输出；状态预测子块：用于当前目标设备的状态检测结果为不存在故障时，将所述目标运行状态数据输入预先构建的状态预测模型中，得到下一时刻的状态量预测结果；若存在状态量预测结果不属于对应状态阈值范围的目标运行状态量，则对该目标运行状态量进行状态量预测修正后，更新状态量预测结果；其中，修正后的状态量预测值的计算公式如下所示： ；式中，表示为第k个目标运行状态量的修正后的状态量预测值；表示为第k个目标运行状态量下一时刻的原状态量预测值；表示为第k个目标运行状态量的状态阈值上界；表示为第k个目标运行状态量的状态阈值下界；f表示为预设修正系数；将状态量预测结果输入状态预测模型中，得到再下一时刻的状态量预测结果；变化分析子块：用于利用故障识别子块对所述状态预测子块重复获取的预设时间周期内的状态量预测结果进行故障诊断，获取每个预设时刻的故障预测结果；根据故障预测结果，获取存在故障的预设时刻以及对应故障项，并按照时间顺序构建故障预测表；利用预设时间周期内的状态量预测结果构建各个目标运行状态量的状态量预测变化曲线；分析状态量预测变化曲线，获取各目标运行状态量的预测变化趋势；将获取的故障预测表、各目标运行状态量的状态量预测变化曲线以及预测变化趋势作为故障预测数据输出。

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