(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211125919.4 (22)申请日 2022.09.16 (71)申请人 华谱科仪 （北京） 科技有限公司 地址 101407 北京市怀柔区雁栖经济开发 区雁栖南四街6号1号楼一层4区101 (72)发明人 王东强　冀禹璋　 (74)专利代理 机构 北京智慧亮点知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11950 专利代理师 史明罡 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G01N 30/02(2006.01) G01N 30/86(2006.01) (54)发明名称 一种色谱仪故障监测方法及装置 (57)摘要 本申请涉及色谱仪相关技术领域， 为一种色 谱仪的安全检测技术， 具体为一种色谱仪故障监 测方法及装置； 通过获取色谱仪中的实时工作数 据并且基于预设置的与实时工作数据相对应的 异常特征数据库进行比对， 基于异常特征数据库 中的数据阈值实现对于实时工作数据表征的结 果进行获取， 得到故障以及对应的故障信息， 并 将故障信息发送至对应的用户端。 并且， 因为在 色谱仪的日常使用中， 不仅需要对进行中的异常 进行识别， 还需要针对于潜在的异常行为进行获 取， 在本实施例中还配置有预警信息获取方法， 实现对于实时工作数据中的预警信息的获取， 提 高了对于色谱仪的日常管理和维护的准确性。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115238828 A 2022.10.25 CN 115238828 A 1.一种色谱仪故障监测方法， 其特 征在于， 包括以下 方法： 获取所述色谱仪多个实时工作数据， 多个所述实时工作 数据为所述色谱仪多个部件工 作中产生的数据； 基于多个所述实时工作数据与预设的异常特征数据库进行比对， 所述异常特征数据库 中配置有 多个异常活动特 征信息； 基于比对结果确定是否存在故障以及故障信息； 将所述故障信息发送至对应的用户端； 所述异常特征数据库中设置有多个异常特征子数据库， 多个所述实时工作 数据与对应 的异常特征子数据库进行比对， 多个异常特征子数据库与多个所述 实时工作数据配置有 数 据标签， 基于数据标签将多个所述实时工作数据与对应的所述异常特征子数据库进行比 对， 基于比对结果确定是否存在故障以及故障信息， 具体包括以下 方法： 所述异常特 征子数据库中配置有训练得到的数据阈值； 所述实时工作数据与对应的所述异常特 征子数据库中的数据阈值进行比较； 基于比较结果确定是否存在故障以及故障信息 。 2.根据权利要求1所述的色谱仪故障监测方法， 其特征在于， 所述数据阈值的训练包括 以下方法： 获取多个所述实时工作数据对应的样本数据， 并确定所述样本数据中目标特征的特征 取值； 其中， 所述目标 特征为所述实时工作数据具有的特 征； 对所述特征取值进行变换， 变换后的所述特征取值对应的概率密度分布结果符合设定 的分布形态要求； 根据变换后的所述特征取值对应的概率密度分布结果和预先设定的各项所述实时工 作数据的查出率， 确定所述目标 特征对应的阈值； 其中， 所述目标特征对应的阈值用于在各实时工作数据中查出各项所述实时工作数 据， 查出的各项实时工作数据的数量占全部各项 所述实时工作数据的数量的比率为所述查 出率。 3.根据权利要求2所述的色谱仪故障监测方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 对变换后的所述特征取值进行概率密度分布， 得到变换后的所述特征取值对应的概率 密度分布结果； 利用校验模型对变换后的所述特征取值对应的概率密度分布结果进行校验， 得到变换 后的所述特 征取值对应的概 率密度分布的形态与设定的分布形态之间的相似度； 若所述相似度 大于相似度阈值， 则确定变换后的所述特征取值对应的概率密度分布结 果符合设定的分布形态要求。 4.根据权利要求3所述的色谱仪故障监测方法， 其特征在于， 所述实时工作 数据与对应 的所述异常特征子数据库中的数据阈值进 行比较， 基于比较结果确定是否存在故障以及故 障信息， 包括： 基于所述实时工作数据大于等于数据阈值， 则判定所述色谱仪存在故障； 若所述实时 工作数据小于数据阈值， 则判定所述色谱仪不存在故障。 5.根据权利要求4所述的色谱仪故障监测方法， 其特征在于， 当所述色谱仪不存在故障 时， 还包括基于所述实时工作数据以及预设的预警活动特征数据库进行比对获得预警信权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115238828 A 2息， 具体包括以下 方法： 构建预警活动特征数据库； 提取多个所述实时工作数据中涉及的预警状态活动的预警 状态活动特征； 将所述预警状态活动特征与所述预警活动特征数据库进行比对， 得到预警 信息。 6.根据权利要求5所述的色谱仪故障监测方法， 其特征在于， 提取多个所述实时工作 数 据中涉及的预警状态活动的预警状态活动特 征， 包括： 基于所述实时工作 数据的数据标签确定对应的预警决策网络， 所述预警决策网络基于 满足网络收敛要求进行训练得到； 基于对应的所述预警决策网络对所述实时工作 数据进行特征提取， 得到所述预警状态 活动特征。 7.根据权利要求6所述的色谱仪故障监测方法， 其特征在于， 所述预警决策网络的训练 包括以下 方法： 基于所述实时工作数据的数据标签确定与所述实时工作数据对应的初始决策网络； 基于与多个所述实时工作数据对应的多个所述样本数据集对所述初始决策网络进行 网络权重优化， 以获得满足网络收敛要求的所述预警状态决策网络 。 8.根据权利要求5所述的色谱仪故障监测方法， 其特征在于， 将所述预警状态 活动特征 与所述预警活动特征数据库进 行比对， 得到预警信息， 包括： 基于相似度阈值确定对应的预 警活动特 征信息， 并确定预警行为， 具体包括以下 方法： 对处于阈值范围内的相似度进行排序， 将排序最高值对应的相似度所对应的预警活动 特征信息作为目标预警活动特征信息， 基于所述目标预警活动特征信息确定对应的预警行 为。 9.一种色谱仪故障监测装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取所述色谱仪多个实时工作数据， 多个所述实时工作数据为所 述色谱仪多个部件工作中产生的数据； 比对模块， 用于将多个所述实时工作数据与预设的异常特征数据库进行比对， 所述异 常特征数据库中配置有 多个异常活动特 征信息； 故障确定模块， 用于确定是否存在故障以及故障信息； 信息发送模块， 用于将所述故障信息发送至对应的用户端。 10.根据权利要求9所述的色谱仪故障监测装置， 其特征在于， 还包括： 预警信 息获取模 块， 用于将所述实时工作数据以及预设的预警活动特 征数据库进行比对获得 预警信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115238828 A 3