贴片机驱动系统的故障预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及贴片机故障预测技术领域，尤其涉及一种贴片机驱动系统的故障预测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取历史贴片机驱动系统参数数据并进行故障分析，以得到历史贴片机驱动系统参数故障数据；根据历史贴片机驱动系统参数故障数据构建贴片机驱动系统参数故障预测模型；利用贴片机驱动系统参数故障预测模型和系统外部结构故障预测公式进行系统参数和系统外部结构故障预测处理，并对预测结果进行故障整合处理，以得到贴片机驱动系统故障预测结果；根据贴片机驱动系统故障预测结果生成故障预警信号，以执行相应的故障预警措施。本发明专利技术能够准确、及时地预测贴片机驱动系统的故障，从而提高贴片机驱动系统的可靠性和稳定性。稳定性。稳定性。

【技术实现步骤摘要】
贴片机驱动系统的故障预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及贴片机故障预测
，尤其涉及一种贴片机驱动系统的故障预测方法及系统。

技术介绍

[0002]贴片机是一种用于电子元件贴片的自动化设备，广泛应用于电子制造、通信、计算机和消费电子等领域。贴片机驱动系统是贴片机关键的控制和运行系统，其中包括电机、传感器、控制器和通信接口等组件，其稳定性对贴片机的性能和生产效率至关重要。传统的故障检测方法往往是基于事后维修和故障排除，效率较低且无法提前预防故障，从而无法及时准确的预测各种系统内部和外部的故障情况。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术有必要提供一种贴片机驱动系统的故障预测方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种贴片机驱动系统的故障预测方法，包括以下步骤：步骤S1：获取历史贴片机驱动系统参数数据，对历史贴片机驱动系统参数数据进行故障分析，以得到历史贴片机驱动系统参数故障数据；步骤S2：对历史贴片机驱动系统参数故障数据进行特征模式识别分析，得到历史贴片机驱动系统参数故障模式特征数据；根据历史贴片机驱动系统参数故障模式特征数据利用监督学习算法构建贴片机驱动系统参数故障预测模型；步骤S3：对贴片机驱动系统进行实时参数监测处理，得到贴片机驱动系统参数监测数据；对贴片机驱动系统参数监测数据进行特征提取，以得到贴片机驱动系统参数特征数据；利用贴片机驱动系统参数故障预测模型对贴片机驱动系统参数特征数据进行系统参数故障预测处理，得到贴片机驱动系统参数故障预测结果；步骤S4：对贴片机驱动系统进行外部结构信息提取，得到贴片机驱动系统外部结构信息数据；利用系统外部结构故障预测公式对贴片机驱动系统外部结构信息数据进行系统外部结构故障预测处理，得到贴片机驱动系统外部结构故障预测结果；其中，系统外部结构故障预测公式如下所示：；式中，G(u)为贴片机驱动系统外部结构故障预测结果，u为系统外部结构故障预测时间变量，u0为系统外部结构故障预测的初始时间，u
f
为系统外部结构故障预测的终止时间，U(u)为贴片机驱动系统外部结构信息数据中的贴片机驱动系统外部结构参数，M(U(u))为外部结构质量系数故障影响函数，K(U(u))为外部结构刚度系数故障影响函数，D(U(u))为外部结构阻尼系数故障影响函数，I(U(u),u)为外部结构时间惯性系数故障影响函数，为贴片机驱动系统外部结构故障预测结果的修正值；
本专利技术构建了一个系统外部结构故障预测公式，用于对贴片机驱动系统外部结构信息数据进行系统外部结构故障预测处理，该公式通过综合考虑外部结构质量系数故障影响函数、刚度系数故障影响函数、阻尼系数故障影响函数以及时间惯性系数故障影响函数等多个影响因素对系统外部结构故障的影响，这样可以更全面地评估系统外部结构的故障情况，从而提高故障预测的准确性。并且，通过考虑故障预测的时间范围，可以捕捉到故障在一段时间内的累积效应，并更准确地评估系统外部结构的故障程度。另外，还通过修正值用于对系统外部结构故障预测结果进行修正，修正值的引入可以校正预测结果的偏差，使其更加符合实际情况，从而提高了预测的精确性。该公式充分考虑了贴片机驱动系统外部结构故障预测结果G(u)，系统外部结构故障预测时间变量u，系统外部结构故障预测的初始时间u0，系统外部结构故障预测的终止时间u
f
，贴片机驱动系统外部结构信息数据中的贴片机驱动系统外部结构参数U(u)，外部结构质量系数故障影响函数M(U(u))，外部结构刚度系数故障影响函数K(U(u))，外部结构阻尼系数故障影响函数D(U(u))，外部结构时间惯性系数故障影响函数I(U(u),u)，贴片机驱动系统外部结构故障预测结果的修正值，根据贴片机驱动系统外部结构故障预测结果G(u)与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系：；该公式能够实现对贴片机驱动系统外部结构信息数据的系统外部结构故障预测处理过程，同时，通过贴片机驱动系统外部结构故障预测结果的修正值的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高系统外部结构故障预测公式的准确性和适用性。
[0005]步骤S5：对贴片机驱动系统参数故障预测结果以及贴片机驱动系统外部结构故障预测结果进行故障整合处理，以得到贴片机驱动系统故障预测结果；根据贴片机驱动系统故障预测结果生成故障预警信号，以执行相应的故障预警措施。
[0006]本专利技术首先通过获取历史贴片机驱动系统参数数据，并进行故障分析，可以识别出贴片机驱动系统参数的故障情况。通过分析历史贴片机驱动系统参数数据，可以获得关于参数故障的详细信息，包括故障类型、故障发生频率和故障模式等方面的信息，有助于更好地理解贴片机驱动系统的故障特性，从而为后续的故障预测和预防提供依据。其次，通过对历史贴片机驱动系统参数故障数据进行特征模式识别分析，可以提取出参数故障的模式特征数据。通过特征模式识别分析能够帮助识别和提取出参数故障的关键特征，例如故障模式、异常变化、波动性等。这样的特征数据对于后续的故障预测和监测具有重要意义。随后，根据历史贴片机驱动系统参数故障模式特征数据利用相应的监督学习算法构建贴片机驱动系统参数故障预测模型，这样能够利用历史数据中的模式特征来预测未来可能发生的故障情况，这提供了及时发现潜在故障并采取预防措施的能力，有助于减少系统停机时间和维修成本，从而提高贴片机驱动系统的可用性和生产效率。然后，通过对贴片机驱动系统进行相应的实时参数监测处理，并提取出贴片机驱动系统参数的特征数据。通过对实时监测数据的特征提取，可以捕捉到贴片机驱动系统参数的实时变化情况，并将其转化为可用于预测的特征数据。同时，利用之前构建的贴片机驱动系统参数故障预测模型，对这些特征数据进行处理，得到贴片机驱动系统参数的故障预测结果，这使得能够及时发现潜在的参
数故障，并采取相应的措施进行预防和维修。接下来，通过对贴片机驱动系统的外部结构信息进行提取，可以获取包含外部结构信息数的数据，并且利用合适的系统外部结构故障预测公式对贴片机驱动系统外部结构信息数据进行系统外部结构故障预测处理，这样能够及早预测和发现系统外部结构的潜在故障，并采取适当的维修和维护措施，从而保障贴片机驱动系统的稳定性和性能。最后，通过对贴片机驱动系统参数故障预测结果和外部结构故障预测结果进行整合处理，并生成故障预警信号。通过对故障预测结果的综合分析，能够及时准确地发现贴片机驱动系统的整体故障状态，并生成相应的故障预警信号。这些信号可以用于触发故障预警措施，如发送警报、通知维修人员或自动停机，以确保贴片机驱动系统的安全运行并降低故障对生产和设备的影响，这样能够提供实时的故障信息和预警，帮助及时采取应对措施，减少故障造成的损失和停机时间，从而提高预防故障的准确性和可靠性。
[0007]优选地，本专利技术提供了一种贴片机驱动系统的故障预测系统，用于执行如上所述的贴片机驱动系统的故障预测方法，该贴片机驱动系统的故障预测系统包括：历史故障分析处理模块，用于获取历史贴片机驱动系统参数数据，对历史贴片机驱动系统参数数据进行故障分析，以得到历史贴片机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种贴片机驱动系统的故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取历史贴片机驱动系统参数数据，对历史贴片机驱动系统参数数据进行故障分析，以得到历史贴片机驱动系统参数故障数据；步骤S2：对历史贴片机驱动系统参数故障数据进行特征模式识别分析，得到历史贴片机驱动系统参数故障模式特征数据；根据历史贴片机驱动系统参数故障模式特征数据利用监督学习算法构建贴片机驱动系统参数故障预测模型；步骤S3：对贴片机驱动系统进行实时参数监测处理，得到贴片机驱动系统参数监测数据；对贴片机驱动系统参数监测数据进行特征提取，以得到贴片机驱动系统参数特征数据；利用贴片机驱动系统参数故障预测模型对贴片机驱动系统参数特征数据进行系统参数故障预测处理，得到贴片机驱动系统参数故障预测结果；步骤S4：对贴片机驱动系统进行外部结构信息提取，得到贴片机驱动系统外部结构信息数据；利用系统外部结构故障预测公式对贴片机驱动系统外部结构信息数据进行系统外部结构故障预测处理，得到贴片机驱动系统外部结构故障预测结果；其中，系统外部结构故障预测公式如下所示：；式中，G(u)为贴片机驱动系统外部结构故障预测结果，u为系统外部结构故障预测时间变量，u0为系统外部结构故障预测的初始时间，u
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为系统外部结构故障预测的终止时间，U(u)为贴片机驱动系统外部结构信息数据中的贴片机驱动系统外部结构参数，M(U(u))为外部结构质量系数故障影响函数，K(U(u))为外部结构刚度系数故障影响函数，D(U(u))为外部结构阻尼系数故障影响函数，I(U(u),u)为外部结构时间惯性系数故障影响函数，为贴片机驱动系统外部结构故障预测结果的修正值；步骤S5：对贴片机驱动系统参数故障预测结果以及贴片机驱动系统外部结构故障预测结果进行故障整合处理，以得到贴片机驱动系统故障预测结果；根据贴片机驱动系统故障预测结果生成故障预警信号，以执行相应的故障预警措施。2.根据权利要求1所述的贴片机驱动系统的故障预测方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取历史贴片机驱动系统参数数据；步骤S12：对历史贴片机驱动系统参数数据进行电气参数数据提取、机械参数数据提取以及热力参数数据提取处理，以得到历史贴片机驱动系统电气参数数据、历史贴片机驱动系统机械参数数据以及历史贴片机驱动系统热力参数数据；步骤S13：对历史贴片机驱动系统电气参数数据进行电气故障分析，得到历史贴片机驱动系统电气故障数据；步骤S14：对历史贴片机驱动系统机械参数数据进行机械故障分析，得到历史贴片机驱动系统机械故障数据；步骤S15：对历史贴片机驱动系统热力参数数据进行热力故障分析，得到历史贴片机驱动系统热力故障数据；步骤S16：对历史贴片机驱动系统电气故障数据、历史贴片机驱动系统机械故障数据以及历史贴片机驱动系统热力故障数据进行数据合并处理，以得到历史贴片机驱动系统参数
故障数据。3.根据权利要求2所述的贴片机驱动系统的故障预测方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：步骤S131：对历史贴片机驱动系统电气参数数据进行故障树分析，得到高频历史贴片机驱动系统电气故障数据；步骤S132：对历史贴片机驱动系统电气参数数据进行故障模式与效应分析，得到低频历史贴片机驱动系统电气故障数据；步骤S133：利用电气潜在故障计算公式对历史贴片机驱动系统电气参数数据进行潜在故障计算，得到潜在历史贴片机驱动系统电气故障数据；步骤S134：对高频历史贴片机驱动系统电气故障数据、低频历史贴片机驱动系统电气故障数据以及潜在历史贴片机驱动系统电气故障数据进行时序合并，得到历史贴片机驱动系统电气故障数据。4.根据权利要求3所述的贴片机驱动系统的故障预测方法，其特征在于，步骤S133中的电气潜在故障计算公式具体为：；式中，F(t)为在时间t下的电气潜在故障，t为潜在故障计算的时间上限，τ为潜在故障计算的时间变量，V
in
(τ)为历史贴片机驱动系统电气参数数据中输入电压的时间变化函数，α为输入电压的故障影响调整比例系数，β为输入电压的故障影响衰弱调整因子，I
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(τ)为历史贴片机驱动系统电气参数数据中负载电流的时间变化函数，γ为负载电流的故障影响调整比例系数，δ为负载电流的故障影响衰弱调整因子，ε为故障时间衰减速度参数，μ为电气潜在故障的修正值。5.根据权利要求2所述的贴片机驱动系统的故障预测方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：步骤S141：对历史贴片机驱动系统机械参数数据进行故障趋势分析，得到高频历史贴片机驱动系统机械故障数据；步骤S142：对历史贴片机驱动系统机械参数数据进行故障率分析，得到低频历史贴片机驱动系统机械故障数据；步骤S143：对历史贴片机驱动系统机械参数数据进行蒙特卡罗潜在模拟分析，得到潜在历史贴片机驱动系统机械故障数据；步骤S144：对高频历史贴片机驱动系统机械故障数据、低频历史贴片机驱动系统机械故障数据以及潜在历史贴片机驱动系统机械故障数据进行数据合并，得到历史贴片机驱动系统机械故障数据。6.根据权利要求5所述的贴片机驱动系统的故障预测方法，其特征在于，步骤S142包括以下步骤：利用机械故障率计算公式对历史贴片机驱动系统机械参数数据进行故障计算，得到历史贴片机驱动系统机械故障率；其中，机械故...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾飞，宋丹，汤东，
申请(专利权)人：张家港市得道电子有限公司，
类型：发明
国别省市：