一种参数优化的机器学习故障诊断系统技术方案

本发明专利技术公开了一种参数优化的机器学习故障诊断系统，涉及注塑机故障诊断系统领域，解决了注塑机机器故障进行识别一般的都是通过固有的检测方法或者程序进行，其检测方法过于单一，不能够有效对未知或者未设置在程序内的故障进行有效的识别，不够智能化的问题，现提出如下方案，其包括机器故障诊断系统、故障储存大数据库、故障特征提取系统、故障提取系统、故障特征学习系统、故障特征模型训练系统、故障特征模型验证系统、故障报警系统、故障特征储存系统、故障分类系统、故障对比系统，所述故障对比系统依次连接有相似度设定模块与故障报警系统。本系统可以有效识别多种故障，同时具有自我学习能力，可以识别未知故障，故障识别准确度高的特点。别准确度高的特点。别准确度高的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种参数优化的机器学习故障诊断系统


[0001]本专利技术涉及注塑机故障诊断系统领域，尤其涉及一种参数优化的机器学习故障诊断系统。

技术介绍

[0002]注塑机又名注射成型机或注射机。它是将热塑性塑料或热固性塑料利用塑料成型模具制成各种形状的塑料制品的主要成型设备。分为立式、卧式、全电式。注塑机能加热塑料，对熔融塑料施加高压，使其射出而充满模具型腔。
[0003]但是现有对注塑机故障的诊断一般多为通过故障的测试方法或者检测程序对注塑机的各个操作部件进行依次的故障检测鉴别，而这样的检测方式只能够对已知的或者处于操作程序范围内的故障进行识别，而不能对一些未知或者未设置在程序内的故障进行高效的识别，同时不够智能化。因此提出一种参数优化的机器学习故障诊断系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种参数优化的机器学习故障诊断系统，解决了现有对注塑机机器故障进行识别一般的都是通过固有的检测方法或者程序进行，其检测方法过于单一，不能够有效对未知或者未设置在程序内的故障进行有效的识别，不够智能化的问题。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种参数优化的机器学习故障诊断系统，包括机器故障诊断系统、故障储存大数据库，其特征在于，所述机器故障诊断系统连接有故障特征提取系统，所述故障储存大数据库依次连接有故障提取系统、故障特征学习系统、故障特征模型训练系统与故障特征模型验证系统，所述故障特征提取系统还与故障特征模型验证系统连接，且故障特征模型验证系统连接有故障报警系统，所述故障特征学习系统依次连接有故障特征储存系统、故障分类系统与故障对比系统，所述故障特征模型验证系统还与故障对比系统连接，所述故障对比系统依次连接有相似度设定模块与故障报警系统。2.根据权利要求1所述的一种参数优化的机器学习故障诊断系统，其特征在于，所述机器故障诊断系统用于与注塑机设备连接，并及时对机器设备的故障进行检测与诊断，所述故障特征提取系统用于对机器故障诊断系统中所诊断的故障的特征进行提取。3.根据权利要求2所述的一种参数优化的机器学习故障诊断系统，其特征在于，所述故障储存大数据库用于储存各种类型的注塑机故障数据，所述故障提取系统用于在故障储存大数据库中提取注塑机故障数据，所述故障特征学习系统用于对所提取的故障的特征进行识别、分析与学习。4.根据权利要求3所述的一种参数优化的机器学习故障诊断系统，其特征在于，所述故障特征模型训练系统用于对所提取的注塑机故障特征的相关数据进行训练，而提高故障特征模型训练系统对故障特征的识别，所述故障特征模型验证系统用于将故障特征提取系统中所提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳琦，张倍培，张骏桐，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：