本發(fā)明涉及生物儀器設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，特別是一種生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、隨著生物技術(shù)的快速發(fā)展，生物儀器設(shè)備在醫(yī)療診斷、科學(xué)研究、生物制藥等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。這些設(shè)備普遍具有高精度、高可靠性要求，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性。傳統(tǒng)的生物儀器設(shè)備維護(hù)多采用定期檢修或故障發(fā)生后維修的被動(dòng)式管理模式，這種方式不僅維護(hù)成本高，而且難以有效預(yù)防突發(fā)性故障。近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能算法的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備健康管理方法逐漸受到關(guān)注。然而，現(xiàn)有的故障預(yù)測(cè)方法大多針對(duì)單一參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，或采用簡單的閾值判斷機(jī)制，未能充分考慮生物儀器設(shè)備多參數(shù)耦合效應(yīng)和故障演化的動(dòng)態(tài)特性，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度不足且易出現(xiàn)誤報(bào)或漏報(bào)現(xiàn)象。
2、目前，生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)領(lǐng)域存在的主要技術(shù)問題包括：數(shù)據(jù)采集頻率與設(shè)備動(dòng)態(tài)特性不匹配，導(dǎo)致重要故障特征信息丟失；不同類型傳感器數(shù)據(jù)之間缺乏有效的融合機(jī)制，難以綜合反映設(shè)備的整體運(yùn)行狀態(tài)；傳統(tǒng)特征提取方法對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的長期依賴關(guān)系和突變特征捕獲能力不足；預(yù)測(cè)模型普遍存在泛化能力弱、環(huán)境適應(yīng)性差等問題。此外，現(xiàn)有技術(shù)往往忽視了生物儀器設(shè)備工作過程中的周期性特征和組件間的關(guān)聯(lián)性，難以準(zhǔn)確識(shí)別潛在故障的早期征兆；為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、鑒于現(xiàn)有的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)技術(shù)存在數(shù)據(jù)采集與融合不完善、特征提取能力有限和預(yù)測(cè)模型泛化性差的問題，提出了本發(fā)明。
2、因此，本發(fā)明所要解決的問題在于如何提升故障識(shí)別準(zhǔn)確率和預(yù)警響應(yīng)時(shí)效性，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的智能化監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)防控。
3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：
4、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，其包括，采集生物儀器設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)采樣周期對(duì)所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序采樣，得到時(shí)序樣本數(shù)據(jù)；基于設(shè)定的特征權(quán)重系數(shù)，對(duì)所述時(shí)序樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)融合處理，生成融合特征數(shù)據(jù)；將所述融合特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的故障特征提取模型，提取故障特征向量；將所述故障特征向量輸入預(yù)先構(gòu)建的故障預(yù)測(cè)模型，輸出預(yù)警信息。
5、作為本發(fā)明所述生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述預(yù)先構(gòu)建的故障預(yù)測(cè)模型采用梯度提升決策樹集成算法與馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)機(jī)制相結(jié)合的混合預(yù)測(cè)架構(gòu)。
6、作為本發(fā)明所述生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：還包括，將故障特征向量輸入所述故障預(yù)測(cè)模型，通過多棵決策樹的協(xié)同判斷，識(shí)別故障特征向量中的異常模式，并確定發(fā)生的故障類型；將已確定發(fā)生的故障類型與歷史故障演化數(shù)據(jù)相結(jié)合，利用馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)機(jī)制，同時(shí)基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣推算故障發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)測(cè)故障發(fā)生概率；在故障預(yù)測(cè)模型設(shè)置差異化的故障閾值，針對(duì)不同的生物儀器設(shè)備組件，當(dāng)某類故障的發(fā)生概率大于故障閾值時(shí)，則觸發(fā)所述預(yù)警信息的生成，其中預(yù)警信息包括故障類型、故障發(fā)生概率、預(yù)計(jì)故障發(fā)生時(shí)間以及故障影響范圍。
7、作為本發(fā)明所述生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：將所述融合特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的故障特征提取模型，提取故障特征向量，包括：所述預(yù)先訓(xùn)練的故障特征提取模型采用改進(jìn)的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；所述改進(jìn)的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括多層隱藏層和自注意力機(jī)制模塊。
8、作為本發(fā)明所述生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：還包括，將融合特征數(shù)據(jù)按照滑動(dòng)窗口法分割為若干時(shí)間窗口序列，且時(shí)間窗口的長度根據(jù)生物儀器設(shè)備的工作周期特性確定；通過所述故障特征提取模型對(duì)時(shí)間窗口內(nèi)的融合特征數(shù)據(jù)進(jìn)行深度特征學(xué)習(xí)，提取包括時(shí)間維度信息的隱含特征，其中所述故障特征提取模型的輸出層通過非線性變換將提取的深層特征映射到固定維度的特征空間，生成故障特征向量。
9、作為本發(fā)明所述生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述融合特征數(shù)據(jù)的獲取方法為，根據(jù)時(shí)序樣本數(shù)據(jù)的歷史故障關(guān)聯(lián)度，計(jì)算各數(shù)據(jù)類型與故障發(fā)生的相關(guān)系數(shù)；將所述相關(guān)系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，得到對(duì)應(yīng)的特征權(quán)重系數(shù)，其中所述特征權(quán)重系數(shù)之和為一；基于所述特征權(quán)重系數(shù)，采用非線性特征融合函數(shù)對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理，并引入非線性調(diào)節(jié)系數(shù)對(duì)所述時(shí)序樣本數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)度進(jìn)行調(diào)節(jié)，通過特征映射指數(shù)進(jìn)行非線性變換；將加權(quán)處理后的時(shí)序樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行組合疊加，生成融合特征數(shù)據(jù)。
10、作為本發(fā)明所述生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述時(shí)序樣本數(shù)據(jù)的獲取方法為，在所述生物儀器設(shè)備運(yùn)行過程中通過多組傳感器采集運(yùn)行數(shù)據(jù)，并按照預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)采樣周期對(duì)所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行定時(shí)采樣，其中所述運(yùn)行數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)、電壓數(shù)據(jù)和振動(dòng)數(shù)據(jù)；將運(yùn)行數(shù)據(jù)按照時(shí)間戳進(jìn)行排序整合，構(gòu)成具有時(shí)序特性的時(shí)序樣本數(shù)據(jù)，其中所述時(shí)序樣本數(shù)據(jù)以多維矩陣形式存儲(chǔ)，行代表采樣時(shí)刻，列代表傳感器數(shù)據(jù)類型。
11、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其包括：采集模塊，用于采集生物儀器設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)采樣周期對(duì)所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序采樣，得到時(shí)序樣本數(shù)據(jù)；生成模塊，基于設(shè)定的特征權(quán)重系數(shù)，對(duì)所述時(shí)序樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)融合處理，生成融合特征數(shù)據(jù)；提取模塊，用于將所述融合特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的故障特征提取模型，提取故障特征向量；預(yù)測(cè)模塊，用于將所述故障特征向量輸入預(yù)先構(gòu)建的故障預(yù)測(cè)模型，輸出預(yù)警信息。
12、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的步驟。
13、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的步驟。
14、本發(fā)明有益效果為：通過構(gòu)建融合特征獲取、深度故障特征提取與多階段預(yù)測(cè)模型相結(jié)合的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的多維度精準(zhǔn)建模與趨勢(shì)推演；通過特征權(quán)重加權(quán)與非線性融合，提升了關(guān)鍵特征的表達(dá)能力；基于改進(jìn)的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)與自注意力機(jī)制，有效捕捉了時(shí)序數(shù)據(jù)中的潛在異常模式；結(jié)合梯度提升決策樹與馬爾可夫鏈模型，增強(qiáng)了對(duì)故障類型與演化路徑的識(shí)別與預(yù)測(cè)能力；差異化故障閾值設(shè)定使預(yù)警響應(yīng)更具針對(duì)性；該方法整體提高了故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率與預(yù)警的時(shí)效性，有效保障設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行并降低維護(hù)成本，具有較高的工程應(yīng)用與推廣價(jià)值。
1.一種生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于：包括，
2.如權(quán)利要求1所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述預(yù)先構(gòu)建的故障預(yù)測(cè)模型采用梯度提升決策樹集成算法與馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)機(jī)制相結(jié)合的混合預(yù)測(cè)架構(gòu)。
3.如權(quán)利要求2所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于：還包括，
4.如權(quán)利要求3所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于：將所述融合特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的故障特征提取模型，提取故障特征向量，包括：
5.如權(quán)利要求4所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于：還包括，
6.如權(quán)利要求5所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述融合特征數(shù)據(jù)的獲取方法為，
7.如權(quán)利要求6所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述時(shí)序樣本數(shù)據(jù)的獲取方法為，
8.一種生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)，基于權(quán)利要求1～7任一所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，其特征在于：包括，
9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1～7任一所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的步驟。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1～7任一所述的生物儀器設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法的步驟。