一种HPLC故障诊断设备的检测系统及方法

专利主权项内容

1.一种HPLC故障诊断设备的检测系统，其特征在于：所述系统包括逻辑回归分析模块、波动监控模块、多阶段管理模块、递归诊断模块、流形学习模块、故障模式识别模块、综合决策模块；所述逻辑回归分析模块基于HPLC设备的运行数据，采用逻辑回归算法进行故障模式分析，结合贝叶斯优化调整模型的预测能力，生成故障类型预测结果；所述波动监控模块基于故障类型预测结果，采用自回归移动平均模型和卡尔曼滤波器进行设备性能参数的波动分析，并发现即时异常情况，生成波动分析报告；所述多阶段管理模块基于波动分析报告，采用模糊逻辑控制和隐马尔可夫模型，根据设备运行阶段自动调整检测参数，生成阶段性故障诊断结果；所述递归诊断模块基于阶段性故障诊断结果，采用递归神经网络和决策树进行迭代诊断，并分析故障原因，生成迭代诊断报告；所述流形学习模块基于迭代诊断报告，采用局部线性嵌入和等度量映射分析故障模式，揭示数据内在结构，生成故障模式识别结果；所述故障模式识别模块基于故障模式识别结果，采用支持向量机和K-最近邻算法，进行故障模式的细化和分类，并为故障处理提供指导，生成细化的故障模式分析报告；所述综合决策模块基于细化的故障模式分析报告，综合逻辑回归分析模块、波动监控模块、多阶段管理模块、递归诊断模块、流形学习模块的输出结果，采用知识图谱辅助的决策分析和决策树分析，进行最终诊断和处理方案，生成综合诊断决策；故障模式识别模块包括模式对比子模块、模式验证子模块、结果细化子模块；模式对比子模块基于故障模式识别结果，采用模式匹配技术，对比分析多类故障模式之间的相似性和差异性，生成模式对比分析结果；模式验证子模块基于模式对比分析结果，采用交叉验证和统计验证技术，对故障模式的可靠性进行确认，生成模式验证报告；结果细化子模块基于模式验证报告，采用支持向量机和 K-最近邻算法，对故障模式进行分析和分类调整，生成细化的故障模式分析报告；模式对比子模块基于流形学习模块提供的故障模式识别结果，运用模式匹配技术进行深入分析，该子模块通过对比不同故障模式之间的相似性和差异性，有效地识别出各种故障模式的特点和关系，这种对比分析帮助明确不同故障模式之间的界限，提升了故障模式理解的深度和广度，从而生成了详尽的模式对比分析结果；模式验证子模块接收模式对比分析的结果，并采用交叉验证和统计验证技术进一步确认故障模式的可靠性，其核心在于确保识别出的故障模式具有高度的准确性和可靠性，通过这种严格的验证流程，子模块能够生成经过验证的模式验证报告，为后续的故障处理提供了坚实的基础；结果细化子模块基于模式验证报告，采用支持向量机和K-最近邻算法对故障模式进行进一步的分析和细化分类，这个过程不仅涉及对故障模式的深入理解，还包括对故障模式的调整和优化，以确保最终的分类结果既精确又实用，通过这种高级的分析和分类技术，子模块能够生成更细化和精确的故障模式结果；综合决策模块包括结果汇总子模块、决策制定子模块、优化策略子模块；结果汇总子模块基于细化的故障模式分析报告，综合逻辑回归分析模块、波动监控模块、多阶段管理模块、递归诊断模块、流形学习模块的输出结果，采用数据聚合技术和主成分分析，进行数据归纳汇总，生成综合数据报告；决策制定子模块基于综合数据报告，采用知识图谱辅助的决策分析和Gini指数分析，对综合数据进行解析，并提出故障诊断和处理方案，生成初步决策方案；优化策略子模块基于初步决策方案，采用模拟退火优化算法和场景分析技术，细化和优化决策方案内容，生成综合诊断决策。