【技术实现步骤摘要】
一种基于故障树的故障诊断方法
:
[0001]本专利技术涉及设备故障诊断领域,特别涉及一种故障树的故障诊断方法。
技术介绍
:
[0002]目前,随着数字化、智能化技术的发展,制造业的相关设备也越来越智能化。当前,越来越多的智能化设备功能增多,零部件越来越复杂,一个小的零部件出现问题时,设备将出现一定的故障结果和表现。设备发生故障的因素繁多,对设备的故障诊断,需要大量的专家经验和人力、物力。智能诊断方法是运用大量本领域专家的经验知识和一定的推理方法求解复杂问题的一种人工智能计算机方法,减少大量的人力和物力,迅速准确地确定故障的部位和原因。
[0003]因此,如何快速、准确地对设备故障进行定位和诊断,为近年来集中研究的热门课题。基于此,本文提出一种基于故障树的故障诊断方法,以解决上述问题。
技术实现思路
:
[0004]针对上述问题,本文提出了一种基于故障树的故障诊断方法。该方法包括如下步骤:
[0005]S1.采集设备运转数据,所述设备运转数据包括设备运转视频数据、设备运转音频数据、设备控制单元数据 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于故障树的故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:S1.采集设备运转数据,所述设备运转数据包括设备运转视频数据、设备运转音频数据、设备控制单元数据;S2.针对设备运转数据,采用故障树算法进行设备故障定位;S3.针对步骤S2中的故障定位,获得零部件集合,在设备运转数据中的设备运转视频数据中查找所述定位出的零部件以及定位出的零部件的关联部件的操作视频段;S4.判断步骤S3中所述操作视频段中的操作是否正确,如不正确,则根据操作视频段获得误操作零部件,并根据误操作零部件确定故障原因;如正确,则执行步骤S5;S5.对设备进行拆解,根据步骤S3中获得的零部件集合进行故障排查,并根据排查结果确定故障原因;S6.根据步骤S4或步骤S5中确定的故障原因对设备进行维修指导。2.根据权利要求1所述的基于故障树的诊断方法,其特征在于,所述步骤S2针对设备运转数据,采用故障树算法进行设备故障定位之前,在步骤S1采集设备运转数据之后,还包括:S11.根据数据清洗模型对步骤S1中所述的设备运转数据进行数据清洗;所述数据清洗模型包括重复数据清洗模型、错误数据清洗模型、不完整数据清洗模型;所述进行数据清洗的数据包括设备运转数据中的设备控制单元数据、设备网络控制系统数据、设备环境数据;S12.针对当前待清洗数据,当不存在匹配的数据清洗模型时,系统自动向用户进行提示;S13.用户根据当前待清洗数据,手动新建针对当前待清洗数据的数据清洗模型,并将新建的数据清洗模型加入数据清洗模型库中。3.根据权利要求2所述的基于故障树的诊断方法,其特征在于,所述步骤S2针对设备运转数据,采用故障树算法进行设备故障定位,具体包括:S21.获取步骤S11中经过数据清洗后的设备控制单元数据,根据上述设备控制单元数据获得设备运转情况;所述设备运转情况包括设备运转正常、设备运转异常;当设备运转情况为设备运转异常时,执行步骤S22;当设备运转情况为设备运转正常时,重复步骤S21;S22.根据设备控制单元数据获得设备故障结果,以及当前时刻;S23.获取步骤S1中设备运转数据中...
【专利技术属性】
技术研发人员:王英照,葛明佩,
申请(专利权)人:广州辰创科技发展有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。