[发明专利]一种计量设备的故障诊断方法

权利要求书

1.一种计量设备的故障诊断方法，其特征在于，包括：

接收待诊断计量设备的诊断请求；其中，所述诊断请求包括目标预测时间和所述待诊断计量设备的历史校准证书；

对所述历史校准证书进行预处理，确定结构化的环境特征和项目特征；

将所述环境特征和所述项目特征输入预训练的故障诊断模型；

根据所述故障诊断模型的输出，确定所述待诊断计量设备的目标诊断结果；其中，所述目标诊断结果包括所述待诊断计量设备在所述目标预测时间下的预测故障位置和预测故障程度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取各个样本计量设备的样本校准证书和样本检定证书；

对所述样本校准证书和所述样本检定证书进行预处理，得到结构化的样本结构特征、样本环境特征、样本项目特征和样本故障特征；

利用经验经验模态分解，分别将所述样本环境特征、所述样本项目特征和所述样本故障特征分解为样本环境子序列、样本项目子序列和样本故障子序列；

重构所述样本环境子序列、所述样本项目子序列和所述样本故障子序列，确定目标环境变量子序列、目标项目变量子序列和目标故障参数子序列；

将所述目标环境变量子序列和所述目标项目变量子序列作为输入，所述目标故障参数子序列作为输出，对故障预测模型进行迭代训练；

根据训练结果，生成最终的故障预测模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述样本校准证书和所述样本检定证书进行预处理，得到结构化的样本结构特征、样本环境特征、样本项目特征和样本故障特征，包括：

利用预构建的证书实体字典，提取所述样本校准证书中的样本结构特征、样本环境特征、样本项目特征和样本检定证书的样本故障特征。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取所述样本校准证书中的样本结构特征、样本环境特征、样本项目特征和样本检定证书的样本故障特征，包括：

根据所述样本校准证书的样本校准时间，确定包括各个样本环境变量和所述样本校准时间的对应序列的所述样本环境特征、各个样本项目变量和所述样本校准时间的对应序列的所述样本项目特征、以及各个样本故障参数和所述样本校准时间的对应序列的样本故障特征。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，构建所述证书实体字典，包括：

获取各个历史计量设备在历次检定过程中的多个历史校准证书和历史检定证书；其中，所述历史校准证书和所述历史检定证书为Word文档格式。

将多个所述历史校准证书和历史检定证书的Word文档数据转化为XML格式的校准证书半结构化数据和检定证书半结构化数据；

抽取所述校准证书半结构化数据和所述检定证书半结构化数据中，XML标签和所述XML标签的标签值的映射关系；

根据所述XML标签和所述XML标签的标签值的映射关系，构建证书实体字典。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述样本环境变量包括样本温度、样本湿度、样本气压等，所述样本项目变量包括样本电流、样本电压、样本电阻、样本噪音等，所述样本故障参数包括样本故障位置和样本故障程度。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述历史校准证书进行预处理之前，还包括：

确定所述历史校准证书的结构化的结构特征；

判断所述结构特征是否符合规定的数据形式，如果是，执行所述确定结构化的环境特征和项目特征。