【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及信息，尤其涉及一种基于人工智能的工业电脑预测性维护方法。
技术介绍
1、人工智能在工业电脑预测性维护领域的应用正成为提升设备可靠性和降低运营成本的关键技术支撑。随着工业系统复杂性的增加，主板电路老化问题日益凸显，直接影响系统的稳定性与长期运行效能。特别是在高负载与长时间运行场景下，电路老化不仅会导致性能下降，还可能引发系统性故障，因此对其监测与维护策略的研究具有不可忽视的现实意义。传统的维护方法多依赖定期检查或基于经验的被动修复，这种方式在面对动态老化过程时，往往显得低效且缺乏前瞻性。现有的监测技术虽然能在一定程度上识别电路异常，但对主板老化过程中微观变化的捕捉能力不足，尤其是在时钟信号抖动与材料疲劳交互作用下的复杂电气特性变化，难以实现精准预测与及时干预。当前的研究仍面临若干核心挑战，其中最为突出的技术因素包括信号完整性参数的动态恶化、时钟偏移累积速率的不可控增加以及电磁兼容特性的非线性变异。这些因素在电路板微裂纹扩展时相互耦合，导致传统静态阈值判别方法难以适应老化过程的实时变化。信号完整性恶化使得数据传输可靠性下降，...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的工业电脑预测性维护方法，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，所述根据所述维修排序的优先级初始序列，获取高优先级老化异常区域，生成电气特性调整指令，确定所述主板电路的实时维护方案，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各个所述信号异常分组的异常信号的精炼表达，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述运行数据进行分析，得到老化模式下的至少一个信号异常分组，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述多维时间序列数据...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的工业电脑预测性维护方法，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，所述根据所述维修排序的优先级初始序列，获取高优先级老化异常区域，生成电气特性调整指令，确定所述主板电路的实时维护方案，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各个所述信号异常分组的异常信号的精炼表达，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述运行数据进行分析，得到老化模式下的至少一个信号异常分组，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述多维时间序列数据进行特征提取，得到老化相关的异常信号初步分布，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对异常信号初步分布聚类分析，得到老化模式下的信号异常分组，采用预设卷积核对分组内时钟信号抖动与微裂纹扩展的交互影响进行加权分析，得到异常信号...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙成志，
申请(专利权)人：深圳市鸣志科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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