本申请提供一种工件装配设备的异常检测方法、设备、介质以及程序产品，涉及工业设备监测领域，该方法包括：分别通过第一传感器和第二传感器采集目标设备的多种待测参数和生产环境中的多种干扰信息，得到监测数据和干扰数据；将该监测数据和干扰数据输入到阈值预测模型中，得到阈值波动的预测结果；若检测到该监测数据超过该预测结果对应的阈值范围，则发出异常报警信息。实施该方法，通过构建阈值预测模型，实现依据实时检测到的运行数据和环境数据动态调整工件装配设备的异常检测阈值，进而减少了因为环境因素干扰造成的误报情况，降低了误报率。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工业设备监测领域，尤其涉及一种工件装配设备的异常检测方法、设备、介质以及程序产品。
技术介绍
1、生产工件装配状态检测是工业生产中不可或缺的一环，它对于确保产品质量和生产效率具有重要意义。通过装配状态检测，可以及时发现工件装配过程中生产工件设备存在的问题，如零件错位、松动、损坏等，从而避免生产出不合格产品，并减少后续维修和返工的成本。
2、相关技术中，装配状态检测的方法有很多种，包括目视检测、敲击检测、超声波检测、射线检测等。装配状态检测的准确性和可靠性对于生产过程至关重要。为了提高检测的准确性，相关技术中采用了自动化检测设备，其原理是一般是通过传感器采集工件装配设备运行过程中的各种信号，如振动、温度、压力、声音等。自动化检测设备通过将这些信号与正常状态下的信号进行对比来判断是否出现异常。
3、然而，在实际的工件装配过程中，传感器采集的各种信号可能会受到生产环境的干扰，例如环境噪声、环境温度和机器振动等，使得正常的工件设备信号被标记为异常，导致异常检测过程中出现较高的误报率，影响生产效率。
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【技术保护点】
1.一种工件装配设备的异常检测方法，应用于异常检测仪，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述监测数据和干扰数据输入到阈值预测模型中，得到阈值波动的预测结果的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述监测数据和干扰数据输入到阈值预测模型中，得到阈值波动的预测结果的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述若检测到所述监测数据超过所述预测结果对应的阈值范围，则发出异常报警信息的步骤之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分别...
【技术特征摘要】
1.一种工件装配设备的异常检测方法，应用于异常检测仪，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述监测数据和干扰数据输入到阈值预测模型中，得到阈值波动的预测结果的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述监测数据和干扰数据输入到阈值预测模型中，得到阈值波动的预测结果的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述若检测到所述监测数据超过所述预测结果对应的阈值范围，则发出异常报警信息的步骤之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分别通过第一传感器和第二传感器采集目标设备的多种待测参数和生产环境中的多种干扰信息，得到监测数据和干扰数据的步骤后，还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：张存利，张星，张涛，吴小红，舒志贤，
申请(专利权)人：中领航电机深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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