【技术实现步骤摘要】
一种基于条件概率的设备故障预测方法
本专利技术涉及一种设备故障预测领域,具体涉及一种基于条件概率的设备故障预测方法。
技术介绍
在生产制造行业,数据采集系统采集车间生产设备故障数据,通过网关,把数据上传到生产制造执行系统,生产制造执行系统把生产设备故障数据保存在本地,形成时间范围内的生产设备故障数据报表。在智能制造的大背景下,生产设备故障数据报表只能对历史生产数据进行总结展示,无法预测设备未来一段周期内的运行状态,无法达到智能制造的条件。因此,生产制造执行系统需要一种方法,利用生产设备的历史故障数据,对设备未来一段周期内的生产运行状态进行预测。传统的对故障预防的方式是通过定期人员巡检,让技术专家每周或每月进行预防性的检修,而由人员实现的数据采集不足以用于发现所有问题,以实现计划性的维修。故障导致的非计划的停产将会产生紧急事故和生产效率的破坏。因为无法对潜在故障进行预测,则需付出昂贵的事故和维修成本,造成生产损失。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于条件概率的设备故障预测方法,采用概率论中的条件概率算法,预测设备未来一段周期内发生故障的概率,为企业保证安全生产、提高生产效率、节约生产成本提供技术支撑。为实现上述目的,本专利技术提供的一种基于条件概率的设备故障预测方法,主要包括以下步骤:实时采集设备的运行数据;对运行数据进行分类,将运行数据分成无故障、故障A、故障B、故障AB四种故障类型,所述故障AB为故障A和故障B同时发生,生成故障数据报表,并将所述故障数据报表保 ...
【技术保护点】
1.一种基于条件概率的设备故障预测方法,其特征在于,包括以下步骤:/n步骤S1:实时采集设备的运行数据;/n步骤S2:对运行数据进行分类,将运行数据分成无故障、故障A、故障B、故障AB四种故障类型,所述故障AB为故障A和故障B同时发生,生成故障数据报表,并将所述故障数据报表保存到数据库中;/n步骤S3:依据所述的故障数据报表,建立设备故障预测模型:/n若在周期t(c)内,设备处于无故障,则在将来周期t(c)内发生故障A或故障B或故障AB的概率分别为P(A)、P(B)、P(AB);/n若在周期t(c)内,设备发生故障A,则在将来周期t(c)内发生故障AB的概率为P(AB)=P(B∣A);/n若在周期t(c)内,设备发生故障B,则在将来周期t(c)内发生故障AB的概率为P(AB)=P(A∣B);/n步骤S4:根据建立的设备故障预测模型进行故障预测,生成故障预测数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于条件概率的设备故障预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:实时采集设备的运行数据;
步骤S2:对运行数据进行分类,将运行数据分成无故障、故障A、故障B、故障AB四种故障类型,所述故障AB为故障A和故障B同时发生,生成故障数据报表,并将所述故障数据报表保存到数据库中;
步骤S3:依据所述的故障数据报表,建立设备故障预测模型:
若在周期t(c)内,设备处于无故障,则在将来周期t(c)内发生故障A或故障B或故障AB的概率分别为P(A)、P(B)、P(AB);
若在周期t(c)内,设备发生故障A,则在将来周期t(c)内发生故障AB的概率为P(AB)=P(B∣A);
若在周期t(c)内,设备发生故障B,则在将来周期t(c)内发生故障AB的概率为P(AB)=P(A∣B);
步骤S4:根据建立的设备故障预测模型进行故障预测,生成故障预测数据。
2.如权利要求1所述的一种基于条件概率的设备故障预测方法,其特征在于,对设备进行故障预测包括如下步骤:
步骤S41:实时采集设备的运行数据,并将所述运行数据传输给边缘网关;
步骤S42:所述边缘网关接收所述运行数据并进行分析、处理,得到无故障、故障A、故障B、故障AB中的其中一种故障类型,并将该故障类型数据信息保存到数据库中;
步骤S43:所述设备故障预测模型依据步骤S42中的故障类型,对在将来周期t(c)内发生故障AB的概率进行预测。
3.如权利要求1所述的一种基于条件概率的设备故障预测方法,其特征在于,所述故障数据报表还包括:故障A开始时间、故障A解除时间、故障B开始时间、故障B解除时间、故障AB开始时间、故障AB解除时间。
4.如权利要求3所述的一种基于条件概率的设备故障预测方法,其特征在于,在建立设备故障预测模型时,所述周期t(c)的确定方法为:在周期t(c)内,故障...
【专利技术属性】
技术研发人员:张路路,
申请(专利权)人:浙江智昌机器人科技有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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