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；
[0007]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；
[0008]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。
[0009]作为一种可能的实施方式，步骤S200之前还包括：建立SVM分类模型；训练所述SVM分类模型。
[0010]作为一种可能的实施方式，所述训练所述SVM分类模型进一步包括：
[0011]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；
[0012]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；
[0013]利用所述训练数据对所述SVM分类模型进行训练。
[0014]作为一种可能的实施方式，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。
[0015]作为一种可能的实施方式，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的网络模块。
[0016]作为一种可能的实施方式，所述故障数据包括装备的某一模块的编号、维修工具、维修内容、通用维修流程、维修材料、维修涉及的零部件集合以及维修状态。
[0017]作为一种可能的实施方式，步骤S500，将基于所述故障数据生成对应的维修方案通过界面展示。
[0018]作为一种可能的实施方式，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，进一步包括：所述虚拟环境为根据所述装备的特征信息建立的仿真模型环境，所述特征信息包括装备的物理结构、运动学特性、动力学特性、控制系统、传感器、各个零部件结构特征。
[0019]作为一种可能的实施方式，所述装备数据集进一步包括：设备型号、安装位置、维修记录、运行状况、装备重量、外形尺寸、装备材质、装备内部构造图片、装备外形图片，其中所述运行状况包括：运行时间、运行速度、运行温度、运行压力、运行电压、运行电流。
[0020]第二方面，本申请实施例提供的基于人工智能的装备仿真维修系统，包括，数据采集模块，用以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；
[0021]算法模块，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；SVM分类模型基于该故障数据生成对应的维修方案。
[0022]采用本申请的上述方案，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。
附图说明
[0023]图1是本专利技术实施的基于人工智能的装备仿真维修的流程图。
具体实施方式
[0024]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，本专利技术是一种量化考核评估的体系方法，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0025]人工智能装备仿真维修系统是一种基于人工智能技术和虚拟现实技术的维修辅助系统，可以模拟实际装备的维修过程，并通过智能化的方式辅助维修人员进行维修操作。
[0026]虚拟现实技术已经在游戏、教育、医疗等领域得到广泛应用，可以提供身临其境的虚拟环境和交互体验。这种技术也为设备虚拟仿真维修软件平台的开发提供了基础和支持。
[0027]三维建模和计算机图形学技术的发展：三维建模和计算机图形学技术已经非常成熟，可以对真实设备进行高精度的建模和呈现，同时可以提供各种视觉效果，如光照、阴影、纹理等，增强虚拟环境的真实感和用户体验。
[0028]基于现有技术中现代设备的复杂性以及存在的维修难度，如图1所示，本申请第一实施例提供了一种基于人工智能的装备仿真维修方法，包括：
[0029]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。
[0030]采集的数据还包括故障纪录、维修记录或者维修系统领域专家的经验和知识，这
些数据是进行故障诊断和维修的基础。为提高数据的质量和准确性，可对采集的数据进行预处理，例如数据清洗、去噪、插值、平滑等处理，得到装备数据集，装备数据集进一步包括：设备型号、安装位置、维修记录、运行状况、装备重量、外形尺寸、装备材质、装备内部构造图片、装备外形图片，其中该运行状况包括：运行时间、运行速度、运行温度、运行压力、运行电压、运行电流。装备数据集的属性数据见下表1。
[0031]在具体应用场景中，需要安装传感器等监测设备，以采集装备运行过程中的各种数据，包括温度、压力、振动、电流、电压、速度等传感器数据，以及运行参数、故障信息等。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的网络模块。例如将最终装备的装备数据集上传到网络模块，具体通过网络(局域网或内部网络)上传到维修系统的服务器保存。装备仿真维修系统可以通过远程访问服务器，实现远程协作和指导、远程维修支持、数据共享和分析等功能，从而提高系统的使用价值和维修效率，同时，网络模块还可以实现系统的在线更新和维护，以保证系统的稳定性和安全性。
[0032]装备数据集的属性数据如下：
[0033]表1
[0034]序号属性名属性类型本文档来自技高网...

【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：