【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备安全，特别是涉及一种基于生产设备数据的故障分析方法及系统。
技术介绍
1、目前国内大部分生产制造企业对生产系统和生产设备的监管还是停留在人工管理的水平，尤其是对设备故障的维修，只能采取事后抢修的方式，不仅无法发现故障隐患，也不利于及时检修，故障检修效率低下，开销巨大，严重地影响企业生产效益。故障预测与健康管理系统phm(prognostic and health management)是目前进行设备故障预警和诊断的有效工具，phm系统可使用集中式、分散式、分层式等多种部署策略，通过算法和模型来预测和管理系统健康状况。
2、现有技术中专利文本中cn112462734a一种工业生产设备的故障预测分析方法及模型，包括以下步骤：划分设备级别并采集运行数据；对一般设备采集各个周期内的故障率、故障类别、故障原因；对关键设备，实时采集设备运行数据；执行设备故障预测分析；本专利技术涉及工业生产设备
，该工业生产设备的故障预测分析方法及模型通过设备端对数据进行采集，然后将数据传输至故障分析系统，通过故障分析系统对故障的...
【技术保护点】
1.一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，A1=（A11，……，A1x，……，A1p），A1x是第x个目标生产设备的实时温度，x的取值范围为1至p，p是目标生产设备的实时温度数量。
3.根据权利要求1所述的一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，A2=（A21，……，A2y，……，A2q），A2y是第y个目标生产设备的实时电压，y的取值范围为1至q，q是目标生产设备的实时电压数量。
4.根据权利要求1所述的一种基于生产设...
【技术特征摘要】
1.一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，a1=（a11，……，a1x，……，a1p），a1x是第x个目标生产设备的实时温度，x的取值范围为1至p，p是目标生产设备的实时温度数量。
3.根据权利要求1所述的一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，a2=（a21，……，a2y，……，a2q），a2y是第y个目标生产设备的实时电压，y的取值范围为1至q，q是目标生产设备的实时电压数量。
4.根据权利要求1所述的一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，a3=（a31，……，a3z，……，a3g），a3z是第z个目标生产设备的实时电流，z的取值范围为1至g，g是目标生产设备的实时电流数量。
5.根据权利要求1所述的一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，在s200步骤中还包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，在s205步骤中还包括如下步骤：
7.根据权利要求5所述的一种基于生产设备数据的故障分析方法，其特征在于，在s202步骤中，所述第一生成设备故障分析模型是通...
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