摘要
本发明公开了一种基于时序分析的制造数据智能化检测方法,涉及机器学习技术领域,包括:建立设备标准化运行数组与设备历史运行数组,并进行差值运算,获得设备的偏差运行参数,建立偏差运行矩阵,并进行特征分解,获得若干个设备异常特征;确定历史的制造数据下的制造生产事件,根据历史的制造数据下的制造生产事件与若干个设备异常特征,分析影响设备异常的的关联因素,基于若干个设备异常特征与异常影响因子,建立智能检测模型,对设备的健康状态进行评估,判断设备的健康状态是否处于理想范围,若是,判定无异常,若否,判定有异常。本发明的优点在于:优化维护计划,降低维护成本,延长设备寿命,提升设备管理水平。
技术关键词
智能化检测方法
异常事件
残差数据
季节特征
时序
设备健康状态
线性回归算法
偏差
节点
设备特征
序列
分解算法
矩阵
表达式
延长设备寿命
历史运行数据
机器学习技术
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