基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统及方法。在现代制造业中，传统生产线维护方式难以提前发现潜在故障，导致停机损失巨大，现有技术存在数据利用不充分、预测调整效果不佳等问题。本发明专利技术的系统包含数据采集、处理、故障预测和自适应调整模块。数据采集模块通过多种传感器采集多模态数据并经边缘计算预处理；数据处理模块运用深度学习清洗数据、提取特征，采用区块链技术存储；故障预测模块融合多种技术提升预测精度；自适应调整模块利用强化学习生成并优化调整策略。方法涵盖数据采集、处理、故障预测和自适应调整步骤。该发明专利技术实现了精准故障预测和高效自适应调整，提高了生产线智能化水平，降低故障率和生产成本，增强了企业竞争力，在智能制造领域具有广泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能制造，具体涉及一种利用人工智能、大数据、传感器技术等实现智能生产线故障预测与自适应调整的系统及方法，旨在提升生产线的运行效率、稳定性和可靠性。

技术介绍

1、在当今全球制造业竞争日益激烈的环境下，生产线的高效稳定运行是企业保持竞争力的核心要素之一。随着制造业朝着智能化、自动化方向不断迈进，生产线的复杂程度也在急剧增加，设备之间的关联性和协同性愈发紧密，任何一个环节出现故障都可能引发连锁反应，导致整个生产线的瘫痪。

2、传统的生产线维护方式主要依赖定期巡检和事后维修。定期巡检模式按照固定的时间间隔对设备进行检查，这种方式具有明显的盲目性。由于无法实时了解设备的运行状态，可能在两次巡检之间设备就已经出现了潜在故障隐患，却未能及时发现和处理。例如，在电子芯片制造生产线中，一些高精度设备的关键部件磨损可能在短时间内迅速发展，而定期巡检难以捕捉到这种细微的变化，一旦部件损坏，不仅会导致设备停机，还可能使正在生产的芯片报废，造成巨大的经济损失。

3、事后维修则是在设备故障已经发生，生产线被迫中断后才进行维修。这种方式不仅会造成本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统，其特征在于，所述数据采集模块中的边缘计算设备对采集到的数据进行初步筛选和预处理，减少数据传输量，提高数据处理效率和实时性。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统，其特征在于，所述数据清洗单元采用基于深度学习的异常数据检测模型，如生成对抗网络(GAN)结合孤立森林算法，精准识别和去除异常数据。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统，其...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统，其特征在于，所述数据采集模块中的边缘计算设备对采集到的数据进行初步筛选和预处理，减少数据传输量，提高数据处理效率和实时性。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统，其特征在于，所述数据清洗单元采用基于深度学习的异常数据检测模型，如生成对抗网络(gan)结合孤立森林算法，精准识别和去除异常数据。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统，其特征在于，所述数据存储单元采用分布式数据库，如hadoop分布式文件系统(hdfs)结合nosql数据库(如cassandra)，并利用区块链技术确保数据的安全性、不可篡改以及可追溯性。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能生产线故障预测与自适应调整系统，其特征在于，所述故障预测模块在训练过程中，利用其他相似生产线的故障数据对模型进行预训练，在本生产线数据有限的情况下优化模型参数。

【专利技术属性】
技术研发人员：高晓红，李含，龙昭钦，
申请(专利权)人：宜宾英发德坤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

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