基于流程工业实时监控子系统积累的海量监控数据集,提出一种利用系统固有属性将系统监测数据集转换为二值数字图像,进而构造系统故障图谱的新方法.通过分析故障图谱,在企业层面上实现了故障模式识别.利用监测数据正常运行时的监测值范围,将监测数据分为正常数据和异常数据两类.对两类数据分别着以黑色或白色,画出系统故障图谱.引入数字图像处理技术,利用传统的数字图像相似度算法,在故障模式库中搜寻相近的故障图谱,实现系统级别的故障模式识别.结合两个应用实例,验证了算法的正确性和实用性.
故障图谱 多变量时序数据 流程工业 复杂机电系统 在线监控 非线性