摘要
本发明印刷设备故障检测技术领域,具体公开了一种印刷设备故障预测维护系统,包括:多维特征实时采集模块,同步高频采集印刷设备多个关键运行参数,形成时间序列特征数据集;特征参数评估模块,将采集模块输出的特征数据集原始数据预处理并转化为健康度指数数据;故障分类模块,根据健康度指数数据对对应原始数据进行故障分类,结果为正常、预警或故障;多特征融合综合诊断模块,汇总健康度指数数据,按原始数据特征类别输入综合健康度指数数据模型生成故障结果;由此实现故障趋势的提前预判,并构建多特征综合故障指数,准确判断设备整体故障状态,最终实现故障的精准定位。
技术关键词
印刷设备
特征参数评估
故障趋势预测
综合健康指数
诊断模块
时间序列特征
关键运行参数
数据处理模块
表达式
故障检测技术
时间段
融合特征
综合故障
电机壳体
标签
数学模型
方程
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诊断模块
虚拟专用网络设备
网络异常诊断方法
服务端
异常事件
风机齿轮箱
深度神经网络
全局特征提取
局部特征提取
多层感知器
闸门状态监测
故障预测模型
基准
延长设备使用寿命
风险
陶瓷基板
烧结工艺
压力烧结炉
恒温干燥箱
丝网印刷设备