一种基于人工智能的装备仿真维修方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的装备仿真维修方法及系统，包括：步骤S100，采集装备运行过程中的数据，并对该数据进行预处理得到装备数据集，该数据为该装备的物理数据以及反映装备的各个模块的运行状态的数据；步骤S200，基于SVM分类模型对接收到的该装备数据集进行故障类别分类，得到某模块的故障数据，该故障数据反映某一模块遇到的故障问题；步骤S300，SVM分类模型基于该故障数据生成对应的维修方案，该方案使得装备维修更加快速、准确、安全和智能化，降低维修成本和风险，提高装备的可靠性和使用寿命。性和使用寿命。性和使用寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的装备仿真维修方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的装备仿真维修方法及系统。

技术介绍

[0002]在装备维修领域，人工智能装备仿真维修系统可以通过对装备进行虚拟仿真模拟，预测和诊断故障，并提供维修方案和操作指导，从而提高维修效率和质量。这种技术可以应用于各种类型的装备，如机械设备、电子设备、交通工具、航空器等等。
[0003]现代设备日益复杂，维修难度和风险也相应增加。传统的维修方式通常需要依靠手册或实地操作，存在维修效率低下、操作风险大等问题。因此，需要一种更加高效、安全的维修方式来应对实际需求。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本申请提供一种基于人工智能的装备仿真维修方法，解决传统的维修方式通常需要依靠手册或实地操作，存在维修效率低下、操作风险大等问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供的基于人工智能的装备仿真维修方法，包括：
[0006]步骤S100，采集装备运行过程中的数据，并对所述数据进行预处理得到装备数据集，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的装备仿真维修方法，其特征在于，包括：步骤S100，采集装备运行过程中的数据，并对所述数据进行预处理得到装备数据集，所述数据为所述装备的物理数据以及反映装备的各个模块的运行状态的数据；步骤S200，基于SVM分类模型对接收到的所述装备数据集进行故障类别分类，得到某模块的故障数据，所述故障数据反映某一模块遇到的故障问题；步骤S300，SVM分类模型基于所述故障数据生成对应的维修方案。2.如权利要求1所述的基于人工智能的装备仿真维修方法，其特征在于，步骤S200之前还包括：建立SVM分类模型；训练所述SVM分类模型。3.如权利要求1所述的基于人工智能的装备仿真维修方法，其特征在于，所述训练所述SVM分类模型进一步包括：采集训练前数据，所述训练前数据包括装备运行过程中的数据、故障纪录、维修记录或者维修系统领域专家的经验和知识、以及所述装备在虚拟环境下模拟不同故障情况时采集的第二运行数据；从训练前数据中选取影响故障类别分类的数据作为训练数据；利用所述训练数据对所述SVM分类模型进行训练。4.如权利要求1所述的基于人工智能的装备仿真维修方法，其特征在于，还包括步骤S400，对基于所述故障数据生成对应的维修方案进行人为调整，所述维修方案包括故障原因、详细维修步骤、维修涉及零部件的维修步骤结合、维修操作指导流程以及维修所需工具操作方法。5.如权利要求1所述的基于人工智能的装备仿真维修方法，其特征在于，步骤S100进一步包括：将采集的装备运行过程中的数据保存在可远程获取或者数据共享...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，喻杰，姜子悦，杨哲，彭庆，
申请(专利权)人：武汉大海信息系统科技有限公司，
类型：发明
国别省市：