【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体是一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法。
技术介绍
1、复合材料设备维护是指对使用复合材料制造的设备进行保养、修理和维护的过程。复合材料是由两种或更多种不同性质的材料组合而成，具有优异的力学性能、化学性能和热性能等特点，其通常用于各种行业，如航空航天、汽车制造、建筑工程、能源等领域。为了确保复合材料设备的正常运行和延长其使用寿命，定期进行设备维护是非常重要的。
2、现有复合材料设备维护技术通过超声波检测、磁粉检测和红外热成像等现有技术。然而，由于复合材料的复杂性和异质性，因此在检测复合材料内部缺陷时可能存在一定的局限性，由于复合材料的复杂性，目前的非破坏性检测方法可能无法准确地探测到微小的内部缺陷或损伤。
3、因此怎样提高对复合材料设备的缺陷检测的精确性是现有技术的难点，为此提供一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，包括以下步骤：
4、s1、设置云计算平台，并对复合材料设备的各项工作零件安装多种传感器装置，同时通过互联网获得各个工作零件的标准生命周期；
5、s2、云计算平台根据各个工作零件预存的若干份历史状态数据，进而依次选择历史状态数据中的一种数据作为主数据，其他种数据
6、s3、各个工作零件的传感器装置与云计算平台进行通信连接，根据通信连接结果，云计算平台建立设备拓扑网络，进而各个传感器采集其所在位置的工作零件的实时状态数据；
7、s4、将设备拓扑网络中各个拓扑节点与对应的生命周期判定网络进行关联，云计算平台将各个工作零件的实时状态数据输入至设备拓扑网络中，进而设备拓扑网络通过生命周期判定网络对实时状态数据进行分配，并根据分配结果获得实际生命周期变化量；
8、s5、根据实际生命周期变化量对工作零件的当前剩余生命周期进行更新。
9、进一步的，所述生命周期判定网络包括特征提取层、数据关联层以及状态评估层；
10、所述特征提取层用于从历史状态数据中的各项状态数据中提出对应的特征数据，并根据特征数据建立对应的特征词向量；
11、所述数据关联层设置有特征数据框，所述特征数据框设置有中心特征数据层以及外围特征数据层，用于对各个特征词向量进行分布排列，其中所述外围特征数据层设置有三个独立的区域；
12、所述状态评估层用于根据各个特征词向量在特征数据框的排列状况建立生命周期判定网络。
13、进一步的，根据历史状态数据建立特征词向量的过程包括：
14、云计算平台将全部历史状态数据输入至生命周期判定网络中，进而生命周期判定网络将历史状态数据移交至特征提取层；
15、特征提取层设置有若干个特征提取指针，进而特征提取层将全部特征提取指针依次对各个历史状态数据进行遍历，根据遍历结果特征，各个特征提取指针从历史状态数据中获得x份特征数据，其中x为大于0的自然数；
16、建立高维向量空间，进而特征提取层将全部特征数据映射于高维向量空间中，并通过word2vec技术将各个特征数据转化为对应的特征词向量。
17、进一步的，对所述特征词向量进行分布排列的过程包括：
18、特征提取层对各个特征词向量进行归一化操作，使得各个特征词向量缩放到单位长度，进而特征提取层将全部特征词向量发送至数据关联层；
19、数据关联层根据状态数据种类对各个特征词向量进行分类，进而依次选取一个种类的状态数据对应的全部特征词向量映射于特征数据框的中心特征数据层，将其他种类的状态数据对应的特征词向量分别映射于外围特征数据层中的各个区域中。
20、获得各个区域内各个特征词向量分别与中心特征数据层内各个特征词向量之间的汉明距离；
21、统计外围特征数据层中各个特征词向量分别与中心特征数据层内各个特征词向量之间的汉明距离总数，并记为外围关联数值；
22、将同一个区域内的特征词向量的外围关联数值从高到低进行排列，进而根据排列结果对区域内的各个特征词向量进行重新排列；
23、当外围特征数据层的各个特征词向量重新排列完成后，计算中心特征数据层内各个的特征词向量分别与各个区域内的特征词向量之间的汉明距离，进而中心特征数据层内各个特征词向量统计全部汉明距离总数并记为内部关联数值，以及统计中心特征数据层内各个特征词向量对各个区域的汉明距离总数，并记为区域关联数值；
24、将内部关联数值从高到低进行排列，进而根据排列顺序将中心特征数据层内各个特征词向量从边缘位置开始向中心位置排列；
25、同时根据中心特征数据层内各个特征词向量的区域关联值设置排列趋向，所述排列趋向的获取过程包括：，其中表示中心特征数据层内特征词向量对第i个区域的排列趋向，fi表示中心特征数据层内特征词向量对第i个区域的区域关联数值，i=1，2，3；
26、进而根据排列趋向对排列后的中心特征数据层内各个特征词向量进行平移调整。
27、进一步的，根据特征词向量的排列状况建立生命周期判定网络的过程包括：
28、数据关联层将排列完成后四个特征数据框发送至状态评估层，根据各个历史状态数据对应的工作零件的剩余生命周期，采集机器学习的技术建立外围特征数据层与中心特征数据层内各个特征词向量之间的生命周期变化量，进而得到生命周期判定网络。
29、进一步的，所述实时状态数据的采集过程包括：
30、各个工作零件的传感器装置与云计算平台进行通信连接，同时云计算平台根据各个传感器装置的分布建立设备拓扑节点，所述设备拓扑节点由若干个空间节点组成，且各个空间节点在设备拓扑网络中的分布与复合材料设备中各个工作零件的空间呈等比例映射，同时各个空间节点上标注有对应工作零件的当前剩余生命周期，并对各个空间节点设置编号；
31、云计算平台将设备拓扑网络中的各个空间节点与对应的工作零件上的传感器装置之间建立数据传输通道；
32、进而当复合材料设备进行运行时，各个传感器装置采集其所在工作零件的实时状态数据，并通过数据传输通道将实时状态数据发送至对应的空间节点内。
33、进一步的，其特征在于，根据实时状态数据生成实际生命周期变化量的过程包括：
34、云计算平台对各个生命周期判定网络设置与空间节点相同的编号，进而根据生命周期判定网络匹配设备拓扑网络中带有相同编号的空间节点，并根据匹配结果将生命周期判定网络关联对应的空间节点；
35、当空间节点接收到传感器装置采集的实时状态数据时，采集建立生命周期判定网络的方法，将各个实时状态数据转化为对应的实时特征词向量，并分别依次选取其中一个种类数据的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，其特征在于，对所述特征词向量进行分布排列的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，其特征在于，根据特征词向量的排列状况建立生命周期判定网络的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，其特征在于，所述实时状态数据的采集过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，其特征在于，根据实时状态数据生成实际生命周期变化量的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，其特征在于，根据所述实际生命周期变化量对当前剩余生命周期进行更新的过程包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，其特征在于，对所述特征词向量进行分布排列的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于云平台的复合材料设备维护管理方法，其特征在于，根据特征词向量的排列状况建立生命周期判定网络的过程包括：
4.根据权利要求3所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：林宏波，杨佩，王江涛，惠荣，杜吉生，
申请(专利权)人：陕西神鹰装备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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