一种基于人工智能的分配器生产监测方法

本发明涉及分配器生产领域，本发明涉及一种基于人工智能的分配器生产监测方法，该方法包括：基于分配器工作图像和生产状态标签训练神经网络模型，通过输入图像得到多个生产状态概率，并进行聚类生成多个生产状态类别，每个类别对应隐马尔科夫模型的一个标签。利用历史数据中的钻孔速度作为观察序列训练隐马尔科夫模型。采集当前钻孔速度序列，根据隐马尔科夫模型预测未来生产状态类别，若预测未来状态不安全，则调整钻孔速度。整个方法综合运用人工智能技术对分配器生产过程进行监测，对实现生产过程的高效、稳定和可持续发展具有重要的意义。