摘要
本发明提供一种基于AI预测模型的智能工厂故障诊断方法及系统,首先获取智能工厂目标生产线的设备监测数据流,包含多组带时间戳标识的状态数据段,接着对设备监测数据流进行诊断特征构建处理,生成状态演变特征和组件关联特征,然后将状态演变特征和组件关联特征输入预训练的故障预测模型进行故障预测,生成包含故障风险等级的诊断结果数据。根据诊断结果数据识别潜在故障类型及传播特征信息,最后基于潜在故障类型及传播特征信息生成包含故障定位标识的维护指引数据,并传输至工厂运维系统触发故障干预操作,有效提升了智能工厂故障诊断的准确性和维护效率。
技术关键词
上下文特征
智能工厂
故障预测模型
故障诊断方法
故障传播路径
交互特征
滑动时间窗口
数据
时序
诊断特征
标识
设备运行状态
统计特征
参数
校准特征
解码器
关系
运维系统
设备组件
注意力
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协同故障诊断方法
故障诊断模型
智能轴承
样本
模数转换模块
检修计划
故障预测模型
管理系统
历史运行数据
构建预测模型
交互特征
轨迹预测方法
轨迹预测模型
车辆历史轨迹
交通
组件依赖关系
数字孪生模型
空调
事件驱动架构
神经网络算法