本发明专利技术涉及故障诊断技术领域，具体为电火花成型机智能故障诊断系统，系统包括行为特征分析模块、状态差异定量模块、策略生成与执行模块、故障模式匹配模块、异常行为识别模块、响应策略优化模块、知识库更新与优化模块。本发明专利技术，通过行为特征分析模块和状态差异定量模块，系统能够更准确地识别设备运行中的微小变化和潜在偏差，快速适应复杂和多变操作环境。确保设备能够在最优状态下运行，同时大幅提前故障预警的时间，减少了意外停机的风险。通过故障模式匹配模块和异常行为识别模块，使系统能够利用历史案例数据库进行深度学习，提高了故障诊断的准确率和效率。通过智能算法对历史故障数据的分析和应用，能够快速匹配和识别当前的故障模式。
2、其中，电火花成型机智能故障诊断系统是一种集成智能技术的诊断系统，专门针对电火花成型机的运行故障进行检测、分析和处理。系统通过实时监控电火花成型机的各项运行参数和状态，利用智能算法分析数据，准确快速地诊断出机器可能出现的故障类型和部位。最大程度地减少设备故障导致的生产中断，提高生产效率和设备的可靠性。实现了对电火花成型机故障的早期预警和快速处理，从而达到减少维修时间、降低维护成本和提升生产线整体运行效率的效果。
3、虽然现有技术具有实时监测和故障诊断的效果，但在处理复杂和多变的操作环境时仍存在识别和适应性的问题。系统难以准确识别和适应设备行为和工作条件的快速变化，导致故障预测和诊断不够精准。此外，尽管现有技术提供了一定的诊断支持，但故障处理的时效性和准确性也因案例数据库缺乏动态更新和智能化处理能力而受到限制，同时，在复杂多变的生产环境中，系统也难以准确判定何种数据模式真正预示着潜在故障，限制了预警系统的有效性。
>2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：电火花成型机智能故障诊断系统，所述系统包括行为特征分析模块、状态差异定量模块、策略生成与执行模块、故障模式匹配模块、异常行为识别模块、响应策略优化模块、知识库更新与优化模块；3、所述行为特征分析模块收集电火花成型机的操作数据，对数据进行归一化处理，提取关键运行特征，包括温度曲线、压力变化，构建针对设备指定运行模式的描述符集合，得到行为特征描述信息集；
4、所述状态差异定量模块对比行为特征描述信息集与预设的正常运行模式参数，利用差异分析技术计算每个关键特征之间的偏差值，构建偏差指标映射，生成状态偏差分析结果；
5、所述策略生成与执行模块根据状态偏差分析结果，预先设定预防措施，包括机器参数的预调整、警报级别的预设定及维护活动的前期安排，得到预防性控制策略；
6、所述故障模式匹配模块利用预防性控制策略中的故障信息与已有故障案例数据库进行匹配，评估相似度，选出匹配度最高的历史案例，得到匹配的故障模式信息；
7、所述异常行为识别模块监控设备实时运行数据，结合匹配的故障模式信息进行异常模式分析，利用设定阈值的方式判断系统是否存在未知的异常行为，标识潜在故障点，生成异常行为指标；
8、所述响应策略优化模块根据异常行为指标，调整和优化所述预防性控制策略中的参数，重新定义警报级别和维修响应流程，建立优化后的响应策略；
9、所述知识库更新与优化模块将优化后的响应策略的实施结果和效果反馈到系统数据库中，更新故障案例库和修复策略，构建更新后的系统知识库。
10、本专利技术改进有，所述行为特征描述信息集包括归一化后的操作周期、关键性能参数、机器运行状态指标，所述状态偏差分析结果包括关键运行特征的标准偏差值、正常运行范围外的参数项、运行异常的时间戳，所述预防性控制策略包括设定的机器运行参数上下限、预设的警报触发条件、维护预案的优先级排序，所述匹配的故障模式信息包括历史故障模式的标识符、同类故障的解决措施、历史案例的解决时效，所述异常行为指标包括异常行为的类型、异常发生的频率、潜在故障点的位置，所述优化后的响应策略包括调整后的警报级别、更新的维修响应流程、改进的机器参数设置，所述更新后的系统知识库包括新增的故障案例描述、更新的修复策略、改进的故障诊断流程。
11、本专利技术改进有，所述行为特征分析模块包括数据收集子模块、数据归一化子模块、特征提取子模块；
12、所述数据收集子模块收集电火花成型机的操作数据，包括温度读数、压力值、时间戳和设备状态，记录操作时间和环境条件，生成原始数据集；
13、所述数据归一化子模块对原始数据集执行数据清洗，剔除异常值和无关信息，应用归一化技术将全部参数转换到统一的量度标准中，得到标准数据集；
14、所述特征提取子模块从标准数据集中提炼出关键指标，包括温度峰值、压力波动频率，以及变量的时间序列分析，描述设备的运行状况，得到行为特征描述信息集。
15、本专利技术改进有，所述状态差异定量模块包括特征对比子模块、差异计算子模块、偏差映射子模块；
16、所述特征对比子模块基于行为特征描述信息集，将实时收集到的运行特征与设备的预设正常运行模式参数进行对照，识别真实运行状态与标准运行模式之间的偏差，以及关键参数的变异情况，得到特征差异对比结果；
17、所述差异计算子模块基于特征差异对比结果，采用统计分析方法，计算关键运行特征的偏差大小，量化运行状态与预期标准之间的差异程度，生成偏差值计算结果；
18、所述偏差映射子模块基于偏差值计算结果，创建偏差指数映射表，将多种运行特征的偏差值转化为直观的评估指数，得到状态偏差分析结果。
19、本专利技术改进有，所述策略生成与执行模块包括预防措施设定子模块、参数调整预设子模块、维护活动规划子模块；
20、所述预防措施设定子模块基于状态偏差分析结果，综合参照设备运行情况和历史数据，制定预防措施，得到初始预防控制策略；
21、所述参数调整预设子模块基于初始预防控制策略，对电火花成型机的运行参数进行调整，并设定运行范围，匹配多种工作条件，生成参数调整预设方案；
22、所述维护活动规划子模块基于参数调整预设方案，规划定期和非定期的维护活动，得到预防性控制策略。
23、本专利技术改进有，所述故障模式匹配模块包括故障信息分析子模块、案例数据库匹配子模块、匹配案例选择子模块；
24、所述故障信息分析子模块基于预防性控制策略，分析当前设备状况和潜在的故障信息，识别导致性能下降或故障发生的关键因素，进行综合性风险评估，得到故障信息分析结果；
25、所述案例数据库匹配子模块基于故障信息分析结果，在已有故障案例数据库中搜索同类故障模式，应用余弦相似性算法参照故障的类型、发生环境和影响结果，进行相似性分析和相关性评估，生成故障关联列表；
26、所述余弦相似性算法按照公式：
27、式i
28、计算调整权重后的故障信息与历史故障数据集之间的余弦相似度，生成故障关联列表；
29、其中，为余弦相似度值，为当前故障向量的权重系数，为历史案例向量的权重系数，根据历史故障案例的同类属性设置，为当前故障信息向量，由当前故障的多个特征值组成，为历史故障案例向量，由数据库中记录的历史故障的相同类型的多个特征值组本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述系统包括行为特征分析模块、状态差异定量模块、策略生成与执行模块、故障模式匹配模块、异常行为识别模块、响应策略优化模块、知识库更新与优化模块；
2.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述行为特征描述信息集包括归一化后的操作周期、关键性能参数、机器运行状态指标，所述状态偏差分析结果包括关键运行特征的标准偏差值、正常运行范围外的参数项、运行异常的时间戳，所述预防性控制策略包括设定的机器运行参数上下限、预设的警报触发条件、维护预案的优先级排序，所述匹配的故障模式信息包括历史故障模式的标识符、同类故障的解决措施、历史案例的解决时效，所述异常行为指标包括异常行为的类型、异常发生的频率、潜在故障点的位置，所述优化后的响应策略包括调整后的警报级别、更新的维修响应流程、改进的机器参数设置，所述更新后的系统知识库包括新增的故障案例描述、更新的修复策略、改进的故障诊断流程。
3.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述行为特征分析模块包括数据收集子模块、数据归一化子模块、特征提取子模块；
4.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述状态差异定量模块包括特征对比子模块、差异计算子模块、偏差映射子模块；
5.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述策略生成与执行模块包括预防措施设定子模块、参数调整预设子模块、维护活动规划子模块；
6.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述故障模式匹配模块包括故障信息分析子模块、案例数据库匹配子模块、匹配案例选择子模块；
7.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述异常行为识别模块包括实时数据监控子模块、异常模式分析子模块、潜在故障标识子模块；
8.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述响应策略优化模块包括参数调整优化子模块、警报级别设定子模块、响应流程更新子模块；
9.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述知识库更新与优化模块包括策略效果反馈子模块、故障案例更新子模块、修复策略优化子模块；
...
【技术特征摘要】
1.电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述系统包括行为特征分析模块、状态差异定量模块、策略生成与执行模块、故障模式匹配模块、异常行为识别模块、响应策略优化模块、知识库更新与优化模块；
2.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述行为特征描述信息集包括归一化后的操作周期、关键性能参数、机器运行状态指标，所述状态偏差分析结果包括关键运行特征的标准偏差值、正常运行范围外的参数项、运行异常的时间戳，所述预防性控制策略包括设定的机器运行参数上下限、预设的警报触发条件、维护预案的优先级排序，所述匹配的故障模式信息包括历史故障模式的标识符、同类故障的解决措施、历史案例的解决时效，所述异常行为指标包括异常行为的类型、异常发生的频率、潜在故障点的位置，所述优化后的响应策略包括调整后的警报级别、更新的维修响应流程、改进的机器参数设置，所述更新后的系统知识库包括新增的故障案例描述、更新的修复策略、改进的故障诊断流程。
3.根据权利要求1所述的电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述行为特征分析模块包括数据收集子模块、数据归一化子模块、特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：高兴，张锦宏，石伟，朱赟春，陈亚东，施荣荣，
申请(专利权)人：南通格美工业数控设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。