[发明专利]一种一次设备缺陷诊断与预测方法

摘要

本发明公开了一种一次设备缺陷诊断与预测方法为：对缺陷填报数据进行治理；基于治理好的数据，采用自然语言处理技术，对缺陷描述、缺陷表象、缺陷原因、处理措施、以及缺陷发生时的运行数据构建缺陷标准库；基于缺陷标准库，采用神经网络、语义分析技术，对新生缺陷数据的部位、原因、严重程度进行判别和诊断；根据缺陷诊断结果，结合设备缺陷老化因子、告警因子、绝缘性能因子、设备重要程度、缺陷等级、电压等级等数据，通过相关性分析、综合评价的算法，对设备的风险等级进行评估；采用时间序列算法、马尔科夫关联分析预测。本发明能提高模型精度和深度，弥补现有研究不足，保证模型的可用性，解决缺陷对设备风险造成的成本损失不可控问题。