技术领域
[0001] 本发明实施例涉及故障诊断技术领域，特别涉及一种水轮机组故障诊断系统和故障诊断方法。
相关背景技术
[0002] 水轮机作为水电站的核心设备，其稳定运行对于电力系统的可靠性至关重要。目前，水轮机故障的诊断主要依靠经验判断和基本的监测设备，如振动分析仪、温度传感器等，用于监测机械状态和操作条件。
[0003] 尽管现有技术中的这些方法能够提供一定的故障诊断支持，但它们存在一些明显的缺陷：依靠经验判断可能导致诊断时间长，诊断效率低；而基本的监测设备往往难以准确诊断出故障的具体类型和位置，尤其是在复杂故障或早期故障阶段，以致于预警后还需要人为检验确定，因此现有技术的故障诊断不仅效率低，而且精度不高。
[0004] 因此，亟需一种新的水轮机组故障诊断系统。
具体实施方式
[0020] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0021] 下面描述以上构思的具体实现方式。
[0022] 请参考图1，本发明实施例提供了一种水轮机组故障诊断系统，该系统包括：数据收集与处理模块、故障诊断本体模型和AI故障诊断引擎；
[0023] 数据收集与处理模块用于实时采集水轮机组的运行数据，并对运行数据进行预处理和特征提取，得到特征数据；
[0024] 故障诊断本体模型中定义了水轮机组各组件的结构、功能、故障以及关联关系，以输出故障知识框架；
[0025] AI故障诊断引擎用于基于特征数据和预先训练的深度学习模型识别当前水轮机组的故障类型，并基于故障知识框架，确定故障诊断结果和维修建议。
[0026] 本发明实施例中，通过利用自动化的AI故障诊断，可以提高故障诊断效率，且结合深度学习模型和故障诊断本体模型，可以准确诊断出故障类型和位置，大大提高故障诊断的精度。
[0027] 可以理解，水轮机组故障诊断系统还可以包括查询系统，查询系统中可以包括数据库、查询处理器和分析工具，数据库用于存储故障诊断结果、维护记录和水轮机组的历史运行数据，查询处理器用于处理用户的查询请求，从数据库中检索信息，并将结果反馈给用户，分析工具用于提供数据分析和可视化工具，帮助用户理解故障诊断结果和水轮机的运行状态。
[0028] 在一些实施方式中，可以结合图2，数据收集与处理模块包括：传感器阵列、数据采集单元和数据预处理单元；
[0029] 传感器阵列设置于水轮机组各个部位，用于实时采集水轮机组的运行数据；传感器阵列包括振动传感器、温度传感器、压力传感器、流量传感器、电流和电压传感器、声音传感器和油质传感器；
[0030] 数据采集单元用于从各传感器收集运行数据，并进行时间标记和同步，然后将经过时间标记和同步处理后的运行数据传输至数据预处理单元；数据采集单元还用于实时监控传感器的反馈信号和工作参数，来确定传感器的工作状态，并且基于传感器的工作状态和反馈信号，自动调整各传感器的采集频率以及启动用以保护数据完整性的措施；
[0031] 数据预处理单元用于对传感器阵列采集的运行数据进行数据清洗、归一化和特征提取。
[0032] 在本实施例中，利用温度传感器和压力传感器采集水轮机组的环境数据，其余传感器用于采集水轮机组的各项物理参数。通过利用上述7种传感器，可以提高故障诊断的准确性和全面性。
[0033] 具体地，振动传感器可以安装在水轮机组的轴承、机壳、转轴等位置收集振动数据，温度传感器可以安装在轴承、发电机、润滑油系统、入出口、机壳等位置收集温度数据，压力传感器可以安装在进水管道、出水管道、液压系统等位置收集压力数据。
[0034] 流量传感器：用于监测水流通过水轮机的速率，对于分析水轮机的性能和检测可能的流量异常至关重要。其可以安装在进水口或出水口的管道上。数据通过工业以太网或无线网络传输。
[0035] 电流和电压传感器：用于监测水轮机发电过程中的电流和电压，这有助于识别电气系统中的异常情况。其安装在发电机的输出端。数据传输采用有线电信号或通过工业无线通信技术。
[0036] 声音传感器：用于捕捉水轮机运行中产生的声波，分析其声学特性可帮助识别机械故障，例如轴承磨损等。其安装在水轮机附近的外壳或固定结构上。
[0037] 油质传感器：用于监测润滑油的质量，包括油的温度、粘度、含水量等，对于预防轴承和其他移动部件的故障至关重要。其安装在润滑系统的油路中。
[0038] 数据采集单元用于从各传感器收集运行数据，对这些数据进行初步的时间标记和同步，然后将数据传输到数据预处理单元。它还用于监控传感器的工作状态，确保数据的连续性和可靠性。数据采集单元创新之处在于能够处理来自不同传感器类型的数据，实现数据的实时同步和高效传输，尤其是在处理大规模并发数据流时保持高效率和低延迟。此外，它可以通过智能判断传感器状态，自动调整采集频率或采取措施以保护数据完整性。
[0039] 具体地，智能判断传感器状态是指通过实时监控传感器的反馈信号和工作参数(例如电源电压、信号强度、响应时间等)来判断传感器的工作状态。例如，可以通过分析传感器的信号噪声比(SNR)或连续读数的稳定性来评估传感器是否处于最佳工作状态。
[0040] 在一些实施方式中，数据采集单元在自动调整各传感器的采集频率时，用于：
[0041] 当判断传感器存在故障前兆，或水轮机组正在启动或者正在停机期间时，增加各传感器的采集频率，以捕获更详细的运行数据。
[0042] 当判断传感器正常且水轮机组稳定运行时，减少传感器的采集频率，以减轻数据处理负担和存储压力。
[0043] 在一些实施方式中，数据采集单元在执行启动用以保护数据完整性的措施时，用于：
[0044] 当判断传感器故障时，切换备用传感器，以确保数据采集的连续性，并向运维人员发出警报，提示传感器状态异常；
[0045] 当反馈信号的未能达到预定的性能指标(信噪比低于设定阈值或数据丢失率超过允许的最大值)时，采用数据插值法或基于历史数据趋势修复运行数据，并向运维人员发出警报，提示数据质量问题。
[0046] 在本实施例中，数据采集单元的智能采集方式将极大提高水轮机组故障诊断系统的效率和准确性，通过确保数据质量，使故障诊断更为精确和及时。此外，还可以减少不必要的数据存储和处理开销，提升系统的整体性能和可靠性。通过动态调整采集频率和智能故障处理，系统能够在不同的运行条件和环境下维持最优的监测效果，为水轮机的高效、安全运行提供强大支撑。
[0047] 在一些实施方式中，特征提取算法为快速傅里叶变换、统计算法和小波变换。
[0048] 具体地，数据清洗：去除噪声、错误读数(例如由于传感器故障产生的异常值)和无关数据。
[0049] 归一化：将来自不同传感器的数据转换到统一的量度标准，以消除量纲的影响，便于后续处理。
[0050] 特征提取：基于特征提取算法从预处理后的数据中提取有助于故障诊断的关键特征，例如频域特征、时域特征等。
[0051] 特征提取算法：
[0052] 快速傅里叶变换(FFT)：用于将时域数据转换为频域数据，用于分析运行数据的频率成分，识别特定的故障模式。
[0053] 统计算法：用于计算数据的统计指标，例如均值、方差、偏度、峰度等，这些指标可以揭示数据的分布特性和变异情况。
[0054] 小波变换：用于非平稳信号的分析，能够在时间‑频率域内提取信号的局部特征，适用于捕捉瞬态故障特征。
[0055] 在本发明实施例中，数据收集与处理模块的技术效果如下：
[0056] 提高故障诊断的准确性和速度，通过扩展的传感器阵列和先进的数据处理技术，系统能够快速识别出更广泛的故障类型，提前预警潜在问题。
[0057] 增强系统的适应性和灵活性，采用多种传感器和智能数据处理算法，使得系统能够适应不同的运行环境和条件，提高了系统的稳定性和可靠性。
[0058] 优化维护和运营决策，通过实时监测和故障诊断，运维人员可以根据系统提供的准确信息制定更有效的维护策略和运营决策，减少停机时间，延长设备寿命。
[0059] 在一些实施方式中，故障诊断本体模型由结构本体、功能本体和故障本体组成；
[0060] 结构本体定义了水轮机的组件结构和组件之间的相互关系，功能本体描述了水轮机各组件的功能和作用，故障本体定义了故障类型、故障模式、故障原因、影响的组件、维修建议及其相互关系。
[0061] 具体地，结构本体定义了水轮机的组件结构和组件之间的相互关系。它包括水轮机的主要部件，例如叶轮、轴承、导叶、尾水管等，以及这些部件之间的连接和布局。例如，在结构本体中，叶轮被定义为水轮机的核心旋转部件，轴承被定义为支撑叶轮并减少摩擦的部件，导叶被定义为控制水流方向的可调节叶片，尾水管被设计用来引导水轮机后的水流，它的结构和布局对减少水流能量损失、提高水轮机效率具有重要作用。这些定义有助于明确各部件的位置和作用。
[0062] 功能本体描述了水轮机各组件的功能和作用，以及它们在水轮机正常运行中的期望行为。这有助于理解各部件如何协同工作以实现水轮机的整体功能。例如，在功能本体中，叶轮的功能被描述为转换水流的动能为机械能，轴承的功能被描述为支撑叶轮并确保其平稳旋转，导叶的功能被描述为调节水流量和水流方向以控制水轮机的输出功率，尾水排放的功能是有效管理和引导尾水流出，保证水轮机高效运行，同时减少对下游水域的影响。这些描述有助于理解各部件在正常运行中的期望行为。
[0063] 故障本体基于历史数据和专家知识，定义了可能发生的故障类型、故障模式、故障原因、影响的组件、维修建议及其相互关系。此外，该模型不仅限于识别故障本身，还可以扩展到对影响的组件进行详细描述，并提供针对性的维修建议。这有助于诊断故障时快速识别故障类型和原因，并提供相应的维修建议。以下进行举例说明：
[0064] 1.故障类型：叶轮磨损。
[0065] 故障模式：叶轮叶片由于长期运行和水中悬浮物的冲击，出现磨损。
[0066] 故障原因：砂石等硬物进入水流，与叶轮叶片接触导致磨损。
[0067] 影响的组件：叶轮叶片。
[0068] 维修建议：定期检查叶轮叶片的磨损情况，对磨损严重的叶片进行更换。增加水流过滤措施，以减少硬物对叶轮的冲击。
[0069] 2.故障类型：轴承过热。
[0070] 故障模式：轴承在运行中因润滑不良或磨损而过热。
[0071] 故障原因：润滑油不足、润滑油品质不佳或轴承磨损。
[0072] 影响的组件：轴承。
[0073] 维修建议：定期检查和更换润滑油，确保润滑油的质量和充足。对于磨损的轴承，需要及时更换，以防止过热情况的发生。
[0074] 3.故障类型：导叶堵塞。
[0075] 故障模式：导叶因水中漂浮物或沉积物堵塞，无法正常调节水流。
[0076] 故障原因：河流或水库中的漂浮物和沉积物进入水轮机。
[0077] 影响的组件：导叶。
[0078] 维修建议：增强水质管理和预处理，定期清理水轮机前的过滤系统。对导叶进行定期检查和清理，以保证其调节水流的能力。
[0079] 4.故障类型：尾水管堵塞。
[0080] 故障模式：尾水管内沉积物堆积，导致水流不畅。
[0081] 故障原因：尾水管内部长时间未清理，积累了大量沉积物。
[0082] 影响的组件：尾水管。
[0083] 维修建议：定期对尾水管进行检查和清理，去除沉积物，确保水流畅通。考虑安装过滤设备，减少沉积物进入尾水管的可能。
[0084] 通过这三个本体的定义和相互关联，故障诊断本体模型能够提供一个全面的知识框架，用于理解水轮机的结构、功能和可能发生的故障，从而实现有效的故障诊断和维护。
[0085] 在一些实施方式中，故障诊断本体模型的构建过程包括：
[0086] 利用文本挖掘、自然语言处理和信息抽取算法，分析相关文献和专家记录，以收集水轮机组件结构、功能和故障的初始信息；
[0087] 对初始信息依次进行预处理、特征提取、主题建模、需求识别分类、需求验证和优先级划分，输出水轮机组件结构、功能和故障的需求文档；
[0088] 基于需求文档，确定故障诊断本体模型的类、实例、属性以及它们之间的关系，并利用本体构建语言，分别对结构本体、功能本体和故障本体进行构建；
[0089] 利用本体编辑工具生成故障诊断本体模型，并进行结构本体、功能本体和故障本体的实例数据的填充；
[0090] 利用实际应用场景测试故障诊断本体模型的有效性和准确性，并根据反馈进行调整和优化。
[0091] 故障诊断本体模型的构建过程具体包括：
[0092] (1)需求分析：确定故障诊断本体模型需要覆盖的范围和深度，包括需要考虑的水轮机组件、功能和故障类型。在这一阶段，应明确结构本体、功能本体和故障本体的需求，确保模型能够全面反映水轮机的结构、功能和可能发生的故障。
[0093] 具体地，在需求分析阶段，目标是全面理解系统(如水轮机)的功能、组件和可能出现的故障类型。这一阶段主要基于：
[0094] 专家咨询：与领域专家进行访谈，利用专家的知识和经验来识别和定义故障诊断系统的需求。
[0095] 文献回顾：采用文本挖掘、自然语言处理(NLP)和信息抽取算法，分析现有的研究、案例研究和技术文档，以收集有关水轮机结构、功能和故障模式的信息。文献回顾阶段的输入数据是各种相关的研究论文、技术报告和历史数据等。这些数据可能包括水轮机的设计规格、操作条件、维护记录、性能参数以及先前报告的故障案例等。采用文本挖掘、自然语言处理(NLP)和信息抽取算法可以自动地从大量文献中提取有关水轮机结构和故障的有用信息。通过文献回顾，可以得到一个更加系统化和全面的水轮机故障诊断知识库。这个知识库可以揭示出先前未知的故障模式、故障原因和故障预防措施，为后续的故障分析提供重要依据。
[0096] 具体地，在处理专家的访谈记录以得到故障诊断系统的需求时，可以采用以下算法步骤：
[0097] S1、数据收集与准备：
[0098] 获取所有专家的访谈记录，包括访谈的录音、笔记、要点等。
[0099] 将访谈记录转化为文本格式，以便于后续的自然语言处理(NLP)操作。
[0100] S2、预处理：
[0101] 文本清洗：去除无关紧要的词汇(例如停用词、冗余词汇)。
[0102] 文本分词：将连续的文本分割成有意义的词或短语。
[0103] 标准化：将不同表达但意思相近的词或短语统一为标准表达。
[0104] S3、特征提取：
[0105] 利用关键词提取算法(例如TF‑IDF、TextRank等)识别文本中的重要词汇和短语。
[0106] 根据领域知识，定义一套词汇表或本体，以更好地捕捉领域相关的关键词汇。
[0107] S4、主题建模：
[0108] 采用主题模型(例如LDA：潜在狄利克雷分布)从文本中提取主题，这些主题通常对应故障诊断系统的关键需求或领域概念。
[0109] 确定每个主题下的关键词和描述，这些可以作为需求的候选条目。
[0110] S5、需求识别和分类：
[0111] 基于主题建模的结果，进一步识别具体的需求点，并对其进行分类。
[0112] 分类可以包括功能性需求(例如特定的诊断功能)、性能需求(如响应时间、准确率)、安全性需求等。
[0113] S6、需求验证与优先级划分：
[0114] 利用自然语言处理技术(例如语义相似度计算)将提取的需求与已知的领域知识库进行匹配，以验证需求的正确性和完整性。
[0115] 通过与专家进行再次确认，确保需求没有遗漏或误解。
[0116] 根据专家的反馈和重要性评估，为每个需求划分优先级。
[0117] S7、输出需求文档：
[0118] 编写结构化的需求文档，包括需求的分类、描述、优先级等信息。
[0119] 该需求文档将作为后续系统设计、开发和测试的基础。
[0120] (2)概念化：基于需求分析，定义故障诊断本体模型的主要概念和类别，例如组件、功能、故障等，以及它们之间的关系。在这一阶段，应分别针对结构本体、功能本体和故障本体进行概念化，明确它们各自的概念框架和相互之间的联系。
[0121] 具体地，概念化阶段涉及将需求分析阶段获得的知识转化为一个组织良好的知识框架，包括定义主要概念、类别和它们之间的关系。这个过程主要依赖于：
[0122] 知识工程：使用知识工程技术，例如概念图和本体框架，来形式化和组织知识。
[0123] 本体建模原则：依据本体工程的原则，例如使用类、实例和属性等来表达概念、关系和实体。
[0124] 建模工具：例如Protégé等本体编辑工具，这些工具提供了可视化的方式来定义和管理知识实体和它们之间的关系。
[0125] 其中，本体建模是一种表示特定领域知识的方法，它定义了一组表示类、实例、属性和关系的标准和规范。在本体中，类用于表示一组具有共同特征的实体；实例是具体的类成员；属性用来表示实体的特性或者类与类之间的关系。继续以水轮机故障诊断系统为例，可以定义一个本体模型，其中包括：
[0126] 类(概念)：例如，“组件”、“故障模式”、“维护措施”等。
[0127] 实例：对于“组件”类，实例可以是“轴承”、“叶轮”等具体的水轮机部件；对于“故障模式”类，实例可以是“过热”、“振动异常”等。
[0128] 属性：可以用来描述实例的特征(如“故障原因”属性连接“故障模式”和其原因)，或者描述类与类之间的关系(如“影响”属性连接“故障模式”类和“组件”类，表示某故障模式影响哪些组件)。
[0129] 在这个本体模型中，我们可以通过定义更多的类、实例和属性，以及它们之间的关系，来丰富和完善水轮机的故障诊断知识库。这样的模型不仅有助于组织和管理知识，还可以支持故障诊断推理和查询处理，如通过本体推理引擎查询特定故障模式的可能原因和建议的维护措施。
[0130] (3)形式化：将概念化阶段定义的概念和关系转换为可由计算机处理的形式，可以使用本体构建语言例如OWL(Web本体语言)。在这一阶段，应分别对结构本体、功能本体和故障本体进行形式化，确保它们能够被有效地集成到总体模型中。
[0131] 在形式化阶段，主要任务是将需求分析和概念化阶段定义的概念和关系转换成计算机能够理解和处理的形式。这涉及到使用本体构建语言，如OWL(Web本体语言)，来描述这些概念和关系。这个过程是根据标准的语言规范来进行的。通过定义类(components、functions、failures)，属性(描述类之间的关系)和约束条件(对属性值的限制)。
[0132] (4)实现和填充：使用具体的本体编辑工具(例如Protégé)实现故障诊断本体模型，并根据实际情况和专家知识填充具体的实例数据，例如特定的故障案例。在这一阶段，应确保结构本体、功能本体和故障本体的实例数据被正确地填充和关联。
[0133] 确保结构本体、功能本体和故障本体的实例数据被正确填充和关联，需要遵循以下步骤：
[0134] 数据准备：收集和准备详尽的实例数据，包括组件信息、功能描述和故障案例。
[0135] 数据映射：将收集到的数据映射到相应的本体结构中。将具体的组件、功能和故障信息分配给正确的本体类别和属性。
[0136] 关联定义：在本体中定义类和属性之间的关系，以及不同实例之间的连接。例如，指明哪些故障是由哪些组件的功能失效导致的。
[0137] 使用本体编辑工具：利用如Protégé这样的本体编辑工具来实现上述步骤，这些工具提供了可视化界面和逻辑检查功能，帮助确保数据的正确性和完整性。
[0138] 专家验证：在填充和关联过程中，需要专家的参与，以验证数据的准确性和逻辑的合理性。
[0139] 测试和迭代：通过实际测试和案例分析，验证本体模型的准确性和有效性，并根据需要进行调整和优化。
[0140] (5)验证和优化：通过实际应用场景测试故障诊断本体模型的有效性和准确性，根据反馈进行必要的调整和优化。在这一阶段，应确保结构本体、功能本体和故障本体的整合能够有效地支持故障诊断的准确性和效率
[0141] 在一些实施方式中，可以参考图3，故障诊断本体模型包括数据匹配和逻辑推理单元；数据匹配和逻辑推理单元用于将数据收集与处理模块提取的特征数据与本体模型中定义的结构本体、功能本体和故障本体进行匹配，使用逻辑推理确定可能的故障类型、故障模式、故障原因、影响的组件和维修建议。
[0142] 在本实施例中，故障诊断本体模型支持复杂的逻辑推理，这表明它能够通过定义的组件结构、功能以及这些组件之间的相互关系，实现对故障原因和位置的深入分析和准确判断。这种逻辑推理的能力，特别是在配合AI故障诊断引擎时，使得故障诊断不仅仅是简单的数据匹配，而是能够进行深入的分析和推理，可以极大地提高诊断的效率和准确性。
[0143] 在一些实施方式中，故障诊断本体模型还包括知识更新单元；
[0144] 知识更新单元用于根据新的故障案例、专家反馈和自动学习结果，更新故障诊断本体模型中的结构本体、功能本体和故障本体。
[0145] 故障诊断本体模型还可以包括查询处理单元，用于解析用户查询，利用故障诊断本体模型中的知识进行搜索和筛选，提供相关的故障诊断信息。
[0146] 因此，在本发明实施例中，故障诊断本体模型的主要作用包括：
[0147] 提供统一的知识框架：为AI故障诊断引擎提供一个结构化的故障知识框架，包括水轮机的组件、功能及可能出现的故障类型。
[0148] 支持复杂的故障诊断逻辑：通过定义组件的结构、功能和故障之间的关系，本体模型支持复杂的逻辑推理，帮助确定故障的原因和位置。
[0149] 增强系统的灵活性和扩展性：故障诊断本体模型易于更新和维护，可以随着新的故障数据和诊断经验的积累而扩展，提高系统的适应性和准确性。
[0150] 在一些实施方式中，AI故障诊断引擎包括深度学习模型训练模块、故障识别模块和输出模块；
[0151] 深度学习模型训练模块用于使用训练数据集训练深度学习算法，学习故障特征与故障类型之间的关系，获得训练好的深度学习模型；
[0152] 故障识别模块用于根据训练好的深度学习模型，对实时采集的特征数据进行分析，识别当前水轮机组的故障特征，并基于故障知识框架，确定故障类型、故障模式、故障原因、影响的组件和维修建议；
[0153] 输出模块用于输出故障类型、故障模式、故障原因、影响的组件和维修建议。
[0154] 另外，AI故障诊断引擎则利用这个结构化的知识框架来解析和处理水轮机的运行数据。通过深度学习算法，AI故障诊断引擎中的深度学习模型能够从实时采集的特征数据中自动学习并识别故障特征，从而快速识别出故障类型。再结合数据匹配和逻辑推理单元，根据特征数据和故障类型，依据故障知识框架，推理确定最终的故障诊断结果和维修建议，包括故障类型、故障模式、故障原因、影响的组件和维修建议。
[0155] 在一些实施方式中，深度学习模型可以为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)中的任一种。
[0156] 且训练深度学习模型所用的训练数据集是由本发明实施例的数据收集与处理模块、故障诊断本体模型采集处理得到的，故障诊断本体模型为AI故障诊断引擎提供了一个参考标准，帮助AI故障诊断引擎判断哪些数据特征与特定的故障类型相关联。
[0157] 在本发明实施例中，至少包含如下有益效果：
[0158] 多维数据融合技术，其通过融合振动数据、温度数据、运行参数等多种数据源，增强故障诊断的准确性。
[0159] 采用自适应学习机制，AI故障诊断引擎能够根据新的故障案例不断优化和调整本体模型，不仅可以提高未知故障的诊断能力，而且使得系统能够适应多种类型和新型的水轮机。
[0160] 采用实时故障预警系统，其集成实时数据监测和故障预警功能，提前发现潜在故障，减少意外停机时间。
[0161] 如图4所示，本实施例还提供一种基于本说明书任一实施例所述系统的水轮机组故障诊断方法，方法包括：
[0162] 步骤400，利用数据收集与处理模块实时采集水轮机组的运行数据，并对运行数据进行预处理和特征提取，得到特征数据；
[0163] 步骤402，利用定义了水轮机组各组件的结构、功能、故障以及关联关系的故障诊断本体模型，输出故障知识框架；
[0164] 步骤404，利用AI故障诊断引擎基于特征数据和预先训练的深度学习模型识别当前水轮机组的故障类型，并基于故障知识框架，确定故障诊断结果和维修建议。
[0165] 上述方法的内容，由于与本发明系统实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明系统实施例中的叙述，此处不再赘述。
[0166] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0167] 本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
[0168] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
