用于染色车间设备的故障预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及信息技术领域，具体涉及一种用于染色车间设备的故障预测方法及系统。方法包括步骤：周期性的采集并存储染色车间设备的设备参数；根据历史的设备参数，建立并训练参数预设神经网络模型，所述参数预测神经网络模型的输入包括已采集的若干个周期的设备参数，所述参数预测神经网络模型的输出包括设备参数的下一周期的预测的设备参数；读取带有设备故障标注的设备参数作为样本数据，建立并根据所述样本数据训练故障预测神经网络模型；根据所述参数预测神经网络模型对现场采集的若干个周期的设备参数的响应获得设备参数的下一周期的预测的设备参数；将下一周期的预测的设备参数输入所述故障预测神经网络模型，获得染色车间设备的设备故障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息，具体涉及一种用于染色车间设备的故障预测方法及系统。

技术介绍

1、智能染色工厂是实现印染行业智能制造的关键环节，借助机器学习、物联网和数字孪生等先进技术，提升了印染制造系统的生产效率。在智能染色工厂中，染色车间设备故障诊断及预测方法具有重要意义。这些方法利用数据分析技术，能够及时预测染色车间设备可能出现的故障情况，有助于提前采取维护措施，最大程度地减少停机时间，确保染色生产线的持续运转。通过实时监测染色设备的运行状态，可以及时发现和预测潜在故障的迹象，进而保障染色生产的顺利进行。

2、然而，随着物联网设备数量和数据量的增加，现有的染色车间设备故障诊断及预测方法面临挑战。尽管机器学习技术在处理复杂和多样化的数据方面表现出色，但现有模型往往被视为“黑盒”解决方案，缺乏可解释性和诊断属性。这使得难以理解复杂模型中关键影响因素的作用，也难以理解边缘设备读数的重要性。因此，为了进一步提高染色车间设备故障诊断及预测方法的可解释性和诊断能力，需要不断进行研究和发展，以满足智能制造环境中的需求。

<b>技术实现思路...

【技术保护点】

1.用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求2或3所述的用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，

5.根据权利要求1至3任一项所述的用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，

6.根据权利要求1至3任一项所述的用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，

7.根据权利要求1至3任一项所述的用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求2或3所述的用于染色车间设备的故障预测方法，其特征在于，

5.根据权利要求1至3任一项所述的用于染色车间设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱淼，赵唯，刘乐，孙世杰，于雅彤，向忠，胡志峰，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：