CN111596230A - 一种电气故障排查模型的建立方法 - Google Patents
一种电气故障排查模型的建立方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111596230A CN111596230A CN202010531151.5A CN202010531151A CN111596230A CN 111596230 A CN111596230 A CN 111596230A CN 202010531151 A CN202010531151 A CN 202010531151A CN 111596230 A CN111596230 A CN 111596230A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electrical
- troubleshooting
- elements
- level
- electric
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 14
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 6
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 3
- 239000004257 Anoxomer Substances 0.000 description 1
- 239000004322 Butylated hydroxytoluene Substances 0.000 description 1
- 239000004258 Ethoxyquin Substances 0.000 description 1
- 239000004262 Ethyl gallate Substances 0.000 description 1
- 241000208125 Nicotiana Species 0.000 description 1
- 235000002637 Nicotiana tabacum Nutrition 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 239000000555 dodecyl gallate Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000000787 lecithin Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000000574 octyl gallate Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/50—Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
- G01R31/56—Testing of electric apparatus
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Test And Diagnosis Of Digital Computers (AREA)
Abstract
本发明涉及一种电气故障排查模型的建立方法，确定与设备相关的所有的电气元件，统计在设定时间范围内，该设备发生故障的次数，导致该设备故障的电气元件及该电气元件的故障次数；根据电气元件之间的相关性，将所有电气元件采用树状图分级，确定第一级电气元件的排查顺序，在将第一级电气元件排查完成后，依次进行第二级至第n级的排查。本技术方案通过对设备的电级元件设定故障排查模型，并将该故障排查模型存储于处理器或数据库中，当确定某设备发生故障后，直接调用该故障排查模型，并依据故障排查模型的指引，即使没有经验的维修电工也能够快速查找到发生故障的电气元件并排除故障，保证生产车间的正常生产。
Description
技术领域
本发明属于电气维修技术领域，特别是指一种当发生电气故障排查模型的建立方法。
背景技术
在烟草行业或其它生产行业中，动力车间均是全厂的心脏车间，动力车间的各种设备一但故障，将会对全厂的生产造成严重的影响。因此，动力车间首先应当做好日常维护，保障动力设备不出现故障，其次是在动力设备出现故障时，能够在最短的时间内解决故障，以保障生产车间的正常生产。
现在许多生产线的设备能够实现在线监控，当生产线的大量设备中的某一设备出现故障时，能够快速确定发生故障的设备，但是，与该故障设备相关的电气元件可能几十上百。当发生设备故障时，要实现在最短时间内解决故障，关键是能够在最短的时间内找到哪个电气原件引发的故障，然后进行维修，而要在几十上百种电气原件中找到哪个电气原件引发的故障，在现有技术中，只有依据图纸的帮助下可缩短查找的时间，但是图纸的查找本身也很耗时，在此情况下，电气维修工的技能水平的高低也会影响到查找所需要时间的长短。
为了确定查找到故障电气原件的耗时，申请人做了以下实验，将生产车间的空调人为设置三个故障，将排除故障时间限定为45分钟，动力车间21名维修电工参加，最终只有15人在45分钟内完成，而且均是高技术人员，在完成的这15个人中，查找到电气故障所耗时间平均30分钟左右，占整个排除故障时间的70％。因此，如何能够快速的查找到故障电气元件是决定解决故障时间的关键，但现没有技术对此进行研究。
发明内容
本发明的目的是提供一种电气故障排查模型的建立方法，以解决现有技术设备故障时，不能快速查找到具体故障电气元件的问题。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种当发生电气故障排查模型的建立方法，包括以下步骤：
S1、确定与设备相关的所有的N个电气元件，其中N为自然数；
S2、统计在设定时间范围内，所述设备发生故障的次数，导致该设备故障的电气元件及该电气元件的故障次数；将故障次数超过设定数值所对应的M个电气元件列为重点电气元件，其中M为自然数，且M≤N；
S3、根据电气元件之间的相关性，将N个电气元件采用树状图分为Kn级，其中n为1，2，3，…的自然数；
S4、结合步骤S2和S3，确定K1级电气元件的排查顺序，在将K1级电气元件排查完成后，进行K2级电气元件的排查，直至完成Kn级的排查。
优选的，确定K1级电气元件的排查顺序的方法，包括以下步骤：
S11、当n＝1时，将K1级所对应的电气元气件与重点电气元件进行比对，若出现重合，则将重合的电气元件列为K1级排查的电气元气件中的优先排查顺序；若没有出现重合的电气元件，则进行步骤S12；
S12、当n＝2时，将K2级所对应的电气元件与重点电气元件进行比对，若出重合，则重合的电气元件所对应的K1级电气元件为优先排查顺序；若没有出现重合的电气元件，则进行步骤S13；
S13、当n＝3时，将K3级所对应的电气元件与重点电气元件进行比对，若出重合，则重合的电气元件所对应的K1级电气元件为优先排查顺序；若没有出现重合的电气元件，则进行步骤S14；
步骤S14、依次进行当n＝4，5…n，确定K1级电气元件的排查顺序。
优选的，步骤S11中，若重合的电气元件数量大于1，则依据重点电气元件中发生故障次数自高向低依次排序。
优选的，步骤S12至S14中，若重合的电气元件数量大于1，则依据每个K1级电气元件对应的所有重点电气元件的故障次数和自高向低依次排序。
优选的，K2至Kn级电气元件的排查顺序依据上述任一项的K1级电气元件的排查顺序进行。
优选的，步骤3)中，同时还结合排查故障的特性，进行树状图分级。
优选的，还包括检验步骤，任选一个或一个以上的设备，依据建立的排查模型的方法进行故障排查，并与常规故障排查进行比对，若依据排查模型的方法进行故障排查所用时间小于常规故障排查方法所用的时间，则确定电气故障排查模型成立。
本发明的有益效果是：
本技术方案通过对设备的电级元件设定故障排查模型，并将该故障排查模型存储于处理器或数据库中，当确定某设备发生故障后，直接调用该故障排查模型，并依据故障排查模型的指引，即使没有经验的维修电工也能够快速查找到发生故障的电气元件并排除故障，保证生产车间的正常生产。
具体实施方式
以下通过实施例来详细说明本发明的技术方案，以下的实施例仅是示例性的，仅能用来解释和说明本发明的技术方案，而不能解释为是对本发明的技术方案的限制。
本申请提供一种当发生电气故障排查模型的建立方法，包括以下步骤：
S1、确定与设备相关的所有的N个电气元件，其中N为自然数；每台设备所对应的电气元件的数量均可能不同，在本申请中，主要是指能够影响到设备正常工件，且对生产线或其所配套的设备产生影响的电气元件，而对于有些电气元件，其出现故障时，不会直接导致设备的运行的辅助电气元件可以根据需要确定是否列入需要确定的电气元件集合之中。
S2、统计在设定时间范围内，在本申请的技术方案中，需要根据不同的设备特性确定相应的设定时间，比如，有些设备的故障发生频率低，且发生故障会导致对生产产生严重影响的设备，设定时间可以以年为单位，如1年、2年、3年等；若是设备的发生频率较高，则可以将设定时间缩短，比如1个月、2个月、3个月、6个月、12个月等，所述设备发生故障的次数，导致该设备故障的电气元件及该电气元件的故障次数；将故障次数≥设定数值所对应的M个电气元件列为重点电气元件，其中M为自然数，且M≤N。
在此以具体实例进行说明，以P设备的统计时间以一年为例，需要统计在12个月内，该设备共发生故障8次电气故障，并且这8次电气故障是因为4个电气元件发生故障导致的，即M＝4，在此分设，4个电气元件分别为A、B、C、D，其中A电气元件发生4次故障，B电气元件发生2次故障，C电气元件发生1次故障，D电气元件发生1次故障，在本实施例中，将故障的设定值为2次，在此，将A电气元件和B电气元件列为重点电气元件。
S3、根据电气元件之间的相关性，将N个电气元件采用树状图分为Kn级，其中n为1，2，3，…的自然数；树状图为现有技术，以设备为树干，将与设备关于最密切的两个或两个以上的电气元件列为K1级，再在K1级下列出一个或一个以上的K2级，依次列出K2级下的一个或一个K3级，依此类推，列出Kn级。在本申请的技术方案中，是依据电气元件之间的相关性及结合排查故障的特性进行树状图的划分。电气元件之间的相关性是指某个电气元件直接与某一个或某几个电气元件存在直接关系，比如某一电气模块内包括有多个电气元件，这一电气模块内的电气元件之间就具有相关性。排查故障的特性是指依据常规的排查时，某一排查顺序中所对应的电气元件，比如首先会检查电源电路是否有故障，电源电路所涉及的电气元件之间就具有相关性。
在此举例进行说明，继续以P设备为例，确定P设备的电气元件为60个，即N＝60，通过相关性的分析并结合排查故障的特性，该设备主要包括电源电路模块、控制电路模块及运行电路模块，其中电源电路模块包括10个电气元件，控制电路包括20个电气元件，运行电路模块包括30个电气元件。将该设备分为电源电路相关的电气元件E1为K1级电气元件，将控制电路模块的F1电气元件为K1级电气元件，将运行电路模块的G1电气元件为K1级电气元件。
通过树状图的划分，电源电路包括有2个K2级电气元件，分别为E21和E22；E21包括3个电气元件为K3级电气元件，分别为E311、E312、E313；E22包括4个K3级电气元件，分别为E321、E322、E323、E324。
控制电路模块包括3个K2级电气元件，分别为F21、F22、F23，其中F21包括3个K3级电气元件，分别为F311、F312、F313；F22包括4个K3级电气元件，分别为F321、F322、F323、F324；F23包括2个K3级电气元件，分别为F331、F332；F311包括2个K4级电气元件，分别为F411和F412；F322包括3个K4级电气元件，分别为F421、F422、F423；F331包括1个K4级电气元件为F431；F332包括1个K4级电气元件为F432。
运行电路模块包括4个K2级电气元件，分别为G21、G22、G23、G24；其中G21包括5个K3级电气元件，分别为G311、G312、G313、G314、G315；G22包括3个K3级电气元件，分别为G321、G322、G323；G23包括2个K3级电气元件，分别为G331和G332；G24包括2个K3级电气元件，分别为G341和G342；G313包括2个K4级电气元件，分别为G411和G412；G315包括3个K4级电气元件，分别为G413、G414和G415；G322包括2个K4级电气元件，分别为G421和G422；G331包括3个K4级电气元件分别为G431、G432、G433；G341包括3个K4级电气元件，分别为G441、G442、G443。
S4、结合步骤S2和S3，确定K1级电气元件的排查顺序，在将K1级电气元件排查完成后，进行K2级电气元件的排查，直至完成Kn级的排查。
确定K1级电气元件的排查顺序的方法，包括以下步骤：
S11、当n＝1时，将K1级所对应的电气元气件与重点电气元件进行比对，即将E1、F1和G1所对应的电气元件与A电气元件和B电气元件进行比对，若出现重合，比如，E1与A电气元件为同一个电气元件，则将E1电气元件列为K1级排查的电气元气件中的优先排查顺序；然后再排查F1和G1，均排查完成后再进行K2级排查。
对于F1电气元件与G1电气元件谁优先排查的问题，需要通过比对K2级至Kn级电气元件确认，当n＝2时，将F1电气元件和G1电气元件的K2级所对应的电气元件，在本实施例中，F21、F22、F23、G21、G22、G23、G24这7个电气元件与B电气元件进行比对，假如F22与B电气元件为同一电气元件，则F22所对应的上一级即K1级所对应的F1优先G1进行排查。若是在K2级中的这七个电气元件没有与B电气元件相同，则进行K3级比对，其方式与K2级的比对方式相同，直至确定F1和G1的排查顺序。
在本技术方案中，还包括B电气元件既不在F1的分级上也不在G1的分级上，而是在E1的分级上，此时，关于F1和G1的排查顺序，则以F1的下级电气元件的数量与G1的下级电气元件的数量进行比对，则数量少的优先排查，在本实施例中，K1级的排查顺序为E1、F1、G1。后序的K2级及至Kn级均按上述方式进行排查顺序的确定。
若K1级没有出现重合的电气元件，则进行步骤S12；
S12、当n＝2时，将K2级所对应的电气元件与A电气元件和B电气元件进行比对，若出重合，则重合的电气元件所对应的K1级电气元件为优先排查顺序；
若确定了一个K1级电气元件的排查顺序，其余的两个K1级电气元件的排查顺序根据步骤S11的排查顺序相同。
若没有出现重合的电气元件，则进行步骤S13；
S13、当n＝3时，将K3级所对应的电气元件与重点电气元件进行比对，若出重合，则重合的电气元件所对应的K1级电气元件为优先排查顺序；若没有出现重合的电气元件，则进行步骤S14；
步骤S14、依次进行当n＝4，5…n，确定K1级电气元件的排查顺序。
在步骤S11中，若重合的电气元件数量大于1，则依据重点电气元件中发生故障次数自高向低依次排序。
步骤S12至S14中，若重合的电气元件数量大于1，则依据每个K1级电气元件对应的所有重点电气元件的故障次数和自高向低依次排序。
K2至Kn级电气元件的排查顺序依据上述任一项的K1级电气元件的排查顺序进行。
步骤3)中，同时还结合排查故障的特性，进行树状图分级。
在本申请的技术方案中，K2级电气元件至Kn级电气元件的排查顺序确定的方法与K1级的排查顺序确定的方法相同。
还包括检验步骤，任选一个或一个以上的设备，依据建立的排查模型的方法进行故障排查，并与常规故障排查进行比对，若依据排查模型的方法进行故障排查所用时间小于常规故障排查方法所用的时间，则确定电气故障排查模型成立。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。
Claims (7)
1.一种电气故障排查模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、确定与设备相关的所有的N个电气元件，其中N为自然数；
S2、统计在设定时间范围内，所述设备发生故障的次数，导致该设备故障的电气元件及该电气元件的故障次数；将故障次数超过设定数值所对应的M个电气元件列为重点电气元件，其中M为自然数，且M≤N；
S3、根据电气元件之间的相关性，将N个电气元件采用树状图分为Kn级，其中n为1，2，3，…的自然数；
S4、结合步骤S2和S3，确定K1级电气元件的排查顺序，在将K1级电气元件排查完成后，进行K2级电气元件的排查，直至完成Kn级的排查。
2.根据权利要求1所述的电气故障排查模型的建立方法，其特征在于，确定K1级电气元件的排查顺序的方法，包括以下步骤：
S11、当n＝1时，将K1级所对应的电气元气件与重点电气元件进行比对，若出现重合，则将重合的电气元件列为K1级排查的电气元气件中的优先排查顺序；若没有出现重合的电气元件，则进行步骤S12；
S12、当n＝2时，将K2级所对应的电气元件与重点电气元件进行比对，若出重合，则重合的电气元件所对应的K1级电气元件为优先排查顺序；若没有出现重合的电气元件，则进行步骤S13；
S13、当n＝3时，将K3级所对应的电气元件与重点电气元件进行比对，若出重合，则重合的电气元件所对应的K1级电气元件为优先排查顺序；若没有出现重合的电气元件，则进行步骤S14；
S14、依次进行当n＝4，5…n，确定K1级电气元件的排查顺序。
3.根据权利要求2所述的电气故障排查模型的建立方法，其特征在于，步骤S11中，若重合的电气元件数量大于1，则依据重点电气元件中发生故障次数自高向低依次排序。
4.根据权利要求2所述的电气故障排查模型的建立方法，其特征在于，步骤S12至S14中，若重合的电气元件数量大于1，则依据每个K1级电气元件对应的所有重点电气元件的故障次数和自高向低依次排序。
5.根据权利要求1所述的电气故障排查模型的建立方法，其特征在于，K2至Kn级电气元件的排查顺序依据上述任一项的K1级电气元件的排查顺序进行。
6.根据权利要求1所述的电气故障排查模型的建立方法，其特征在于，步骤3)中，同时还结合排查故障的特性，进行树状图分级。
7.根据权利要求1所述的电气故障排查模型的建立方法，其特征在于，还包括检验步骤，任选一个或一个以上的设备，依据建立的排查模型的方法进行故障排查，并与常规故障排查进行比对，若依据排查模型的方法进行故障排查所用时间小于常规故障排查方法所用的时间，则确定电气故障排查模型成立。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010531151.5A CN111596230B (zh) | 2020-06-11 | 2020-06-11 | 一种电气故障排查模型的建立方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010531151.5A CN111596230B (zh) | 2020-06-11 | 2020-06-11 | 一种电气故障排查模型的建立方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111596230A true CN111596230A (zh) | 2020-08-28 |
| CN111596230B CN111596230B (zh) | 2022-07-15 |
Family
ID=72190115
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010531151.5A Active CN111596230B (zh) | 2020-06-11 | 2020-06-11 | 一种电气故障排查模型的建立方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111596230B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111723951A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-09-29 | 贵州中烟工业有限责任公司 | 一种电气故障的排查方法 |
| CN113176442A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-07-27 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于故障排查的方法、装置和智能家电 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102385333A (zh) * | 2011-08-01 | 2012-03-21 | 西安石油大学 | 一种石油仪器故障诊断装置及诊断方法 |
| CN103323228A (zh) * | 2013-07-02 | 2013-09-25 | 中煤科工集团西安研究院 | 一种矿用钻机故障智能识别方法 |
| CN105160170A (zh) * | 2015-08-27 | 2015-12-16 | 电子科技大学 | 一种固态功放故障诊断方法 |
| CN106841981A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-13 | 唐山钢铁集团有限责任公司 | 一种df10d系列机车无辅助发电故障处理方法 |
| CN107392258A (zh) * | 2017-08-04 | 2017-11-24 | 合肥工业大学 | 一种设备故障元件排查方法及系统 |
| CN109815096A (zh) * | 2017-11-20 | 2019-05-28 | 北京绪水互联科技有限公司 | 设备故障的分类统计方法和系统及基于关键词统计的设备实时质控方法和系统 |
-
2020
- 2020-06-11 CN CN202010531151.5A patent/CN111596230B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102385333A (zh) * | 2011-08-01 | 2012-03-21 | 西安石油大学 | 一种石油仪器故障诊断装置及诊断方法 |
| CN103323228A (zh) * | 2013-07-02 | 2013-09-25 | 中煤科工集团西安研究院 | 一种矿用钻机故障智能识别方法 |
| CN105160170A (zh) * | 2015-08-27 | 2015-12-16 | 电子科技大学 | 一种固态功放故障诊断方法 |
| CN106841981A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-13 | 唐山钢铁集团有限责任公司 | 一种df10d系列机车无辅助发电故障处理方法 |
| CN107392258A (zh) * | 2017-08-04 | 2017-11-24 | 合肥工业大学 | 一种设备故障元件排查方法及系统 |
| CN109815096A (zh) * | 2017-11-20 | 2019-05-28 | 北京绪水互联科技有限公司 | 设备故障的分类统计方法和系统及基于关键词统计的设备实时质控方法和系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 王宝和: "火箭发动机故障诊断排查方法", 《导弹与航天运载技术》 * |
| 闫廷俊: "基于故障树的高压开关故障排查优化处理对策", 《科技风》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111723951A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-09-29 | 贵州中烟工业有限责任公司 | 一种电气故障的排查方法 |
| CN111723951B (zh) * | 2020-06-11 | 2024-04-26 | 贵州中烟工业有限责任公司 | 一种电气故障的排查方法 |
| CN113176442A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-07-27 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于故障排查的方法、装置和智能家电 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111596230B (zh) | 2022-07-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111596230B (zh) | 一种电气故障排查模型的建立方法 | |
| CN111521955B (zh) | 一种电气故障排查的移动系统 | |
| CN106407030A (zh) | 一种存储集群系统故障处理方法及系统 | |
| JP5907649B2 (ja) | データ解析のための方法および装置 | |
| US11442095B2 (en) | Cable harness test system and test method for checking cable harnesses | |
| CN113759215A (zh) | 基于物联网的电力故障检测系统及方法 | |
| CN115840915B (zh) | 机电设备故障的自动识别方法、系统、终端及存储介质 | |
| CN108304276B (zh) | 一种日志处理方法、装置及电子设备 | |
| CN105182249A (zh) | 一种大功率开关电源的故障诊断方法 | |
| CN111723951B (zh) | 一种电气故障的排查方法 | |
| KR20190094855A (ko) | 고장방지 효과를 고려한 예방정비 직무 선정 시스템, 방법 및 예방정비 직무를 선정하는 프로그램을 기록한 기록매체 | |
| CN113793049B (zh) | 产品生产过程中的不良根因定位方法、装置、设备及介质 | |
| DE10111831A1 (de) | Verfahren zum automatischen Suchen und Sortieren von Fehlersignaturen von Wafern | |
| CN103067101B (zh) | 通信终端测试监控方法和装置 | |
| CN111722997B (zh) | 自动化测试的异常检测方法及计算机可读存储介质 | |
| Senthilkumar et al. | Design of Double Inspection Quick Switching System [DIQSS (0, 1)] | |
| CN114760332A (zh) | 一种高效的设备监测分析方法 | |
| CN102769539B (zh) | 一种分布式网络设备转发故障诊断方法及设备 | |
| CN105277818B (zh) | 一种基于论辩逻辑的电厂设备故障诊断方法 | |
| CN109444712B (zh) | 基于归一法结合欧式距离函数的集成电路数据筛选方法 | |
| CN111427176A (zh) | 面板的检测系统及检测方法 | |
| DE102008004219A1 (de) | Verfahren zum Behandeln mindestens eines Fehlers innerhalb eines Systems | |
| DE4105320A1 (de) | Vorrichtung zur erkennung von wicklungsfehlern bei motorwicklungen | |
| WO2023029219A1 (zh) | 集成电路修补方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN117148793A (zh) | 一种产线质量实时监控方法、存储介质及计算机设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |