CN117216647A - 车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了基于知识图谱的车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法和系统。所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法包括：收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据；利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型采用LSTM网络模型结构；利用所述多状态时间序列模型，对车身焊接设备的运行状态进行预测，获得预测结果；利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。
Description
技术领域
本发明提出了车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法和系统，属于故障诊断技术领域。
背景技术
现今大量结构复杂的车身焊接设备被应用于焊接自动化生产线上，这类设备一旦发生故障，不仅会导致生产中断，也使得维修工作变得更加复杂，难以快速恢复生产。因此，需要对故障进行提前预测，现有方法包括机器学习算法、基于统计模式识别的方法和人工智能模型。现有的方法从机械大数据中自适应提取故障特征并进行有效预测存在困难，构建具有认知学习能力的知识模型存在困难。现有的知识模型往往依赖人工参与构建，且知识结构固定，在面对复杂多变的动态环境时，知识的有效性受到动态环境的约束。
发明内容
本发明提供了车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法和系统，用以解决知识图谱有效性较差的问题：
基于知识图谱的车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法，所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法包括：
收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据；
利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型采用LSTM网络模型结构；
利用所述多状态时间序列模型，对车身焊接设备的运行状态进行预测，获得预测结果；
利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断。
进一步地，收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据，包括：
收集车身焊接设备的历史数据，其中，所述历史数据包括设备传感器采集的数据、运行日志和维修记录；
对采集到的历史数据进行预处理，其中，所述预处理包括数据清洗处理、数据去噪处理和填补缺失值处理。
进一步地，利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，包括：
利用LSTM网络模型结构设置所述多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型包括输入层、隐藏层和输出层；
将所述有效数据划分为训练数据集和测试数据集；
利用所述训练数据集对完成设置的多状态时间序列模型进行训练，获得训练后的多状态时间序列模型；
利用测试数据集对所述训练后的多状态时间序列模型进行测试，判定所述多状态时间序列模型输出的结果是否符合预设的预测指标；
当所述多状态时间序列模型输出的结果符合预设的预测指标时，则获得完成测试的多状态时间序列模型；
当所述多状态时间序列模型输出的结果不符合预设的预测指标时，则对所述多状态时间序列模型进行优化，直至所述多状态时间序列模型在测试阶段输出的预测结果符合预测的预测指标。
进一步地，利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断，包括：
实时提取所述多状态时间序列模型输出的，针对车身焊接设备运行状态的预测结果；
根据所述预测结果查询所述知识图谱中与所述车身焊接设备的运行状态相关的设备信息和故障模式；
根据所述知识图谱中的设备信息和故障模式确定当前车身焊接设备是否处于正常运行状态或处于潜在故障状态。
基于知识图谱的车身焊接设备预测性维护及故障诊断系统，所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断系统包括：
数据处理模块，用于收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据；
多状态时间序列模型构建模块，用于利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型采用LSTM网络模型结构；
预测结果获取模块，用于利用所述多状态时间序列模型，对车身焊接设备的运行状态进行预测，获得预测结果；
诊断及维护模块，用于利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断。
进一步地，所述数据处理模块包括：
历史数据收集模块，用于收集车身焊接设备的历史数据，其中，所述历史数据包括设备传感器采集的数据、运行日志和维修记录；
预处理执行模块，用于对采集到的历史数据进行预处理，其中，所述预处理包括数据清洗处理、数据去噪处理和填补缺失值处理。
进一步地，所述多状态时间序列模型构建模块包括：
模型参数设置模块，用于利用LSTM网络模型结构设置所述多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型包括输入层、隐藏层和输出层；
数据集划分模块，用于将所述有效数据划分为训练数据集和测试数据集；
模型训练模块，用于利用所述训练数据集对完成设置的多状态时间序列模型进行训练，获得训练后的多状态时间序列模型；
模型测试模块，用于利用测试数据集对所述训练后的多状态时间序列模型进行测试，判定所述多状态时间序列模型输出的结果是否符合预设的预测指标；
第一判定模块，用于当所述多状态时间序列模型输出的结果符合预设的预测指标时，则获得完成测试的多状态时间序列模型；
第二判定模块，用于当所述多状态时间序列模型输出的结果不符合预设的预测指标时，则对所述多状态时间序列模型进行优化，直至所述多状态时间序列模型在测试阶段输出的预测结果符合预测的预测指标。
进一步地，所述诊断及维护模块包括：
实时提取模块，用于实时提取所述多状态时间序列模型输出的，针对车身焊接设备运行状态的预测结果；
信息查询模块，用于根据所述预测结果查询所述知识图谱中与所述车身焊接设备的运行状态相关的设备信息和故障模式；
运行状态判断模块，用于根据所述知识图谱中的设备信息和故障模式确定当前车身焊接设备是否处于正常运行状态或处于潜在故障状态。
本发明有益效果：
本发明提出的基于知识图谱的车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法通过设备历史数据，建立基于多状态时间序列预测学习的车身焊接设备故障预测方法，利用长短期记忆(LSTM)网络预测未来运行状态。以预测结果为依据提出了基于知识图谱的设备预测性维护方法。利用深度学习算法预测故障，提高了预测的精度。根据设备维护记录等数据，采用自顶向下的方式构建了故障知识图谱，由此将故障预测结果作为搜索条件，从车身焊接设备故障知识图谱中检索出含有故障部位、原因、措施等信息的预测性维护方案，从而为维护人员提供了决策支持。
附图说明
图1为本发明所述方法的流程图；
图2为本发明所述系统的系统框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提出了基于知识图谱的车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法，如图1所示，所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法包括：
S1、收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据；
S2、利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型采用LSTM网络模型结构；
S3、利用所述多状态时间序列模型，对车身焊接设备的运行状态进行预测，获得预测结果；
S4、利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断。
上述技术方案的工作原理为：数据收集和预处理：首先，收集车身焊接设备的历史数据，并对这些数据进行预处理，去除噪声和异常值，填补缺失数据等，以获得有效的数据集。
多状态时间序列模型构建：利用预处理后的有效数据，构建多状态时间序列模型。这里采用LSTM(长短期记忆)网络模型结构，它适用于处理序列数据，并能够捕捉数据中的时间依赖关系。
运行状态预测：利用构建好的多状态时间序列模型，对车身焊接设备的运行状态进行预测。通过输入历史数据，模型可以学习设备的状态变化规律，并根据当前状态预测未来的状态。
预测性维护和故障诊断：将预测结果与存储在知识图谱中的设备信息和故障模式结合起来，为车身焊接设备提供预测性维护和故障诊断。通过比较预测结果与设备的正常运行范围或故障模式，可以判断设备是否存在异常或潜在故障，并提前采取维护措施或诊断故障。
上述技术方案的技术效果为：本实施例的上述技术方案实现车身焊接设备的预测性维护和故障诊断。通过构建多状态时间序列模型，结合车身焊接设备的历史数据和LSTM网络模型，可以对设备的运行状态进行预测。将预测结果与知识图谱中的设备信息和故障模式结合，可以实现对设备的预测性维护和故障诊断。这样可以提前发现设备可能的故障和问题，并采取相应的维护和诊断措施，从而提高设备的可靠性和运行效率，减少停机时间和维修成本。
本发明的一个实施例，收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据，包括：
S101、收集车身焊接设备的历史数据，其中，所述历史数据包括设备传感器采集的数据、运行日志和维修记录；
S102、对采集到的历史数据进行预处理，其中，所述预处理包括数据清洗处理、数据去噪处理和填补缺失值处理。
上述技术方案的工作原理为：数据收集：首先，收集车身焊接设备的历史数据，包括设备传感器采集的数据、运行日志和维修记录。这些数据可以提供设备的运行状态、性能指标和故障信息等。
数据预处理：对采集到的历史数据进行预处理，包括数据清洗处理、数据去噪处理和填补缺失值处理。数据清洗处理用于去除异常或无效的数据，确保数据的准确性和一致性。数据去噪处理用于去除噪声，使数据更具可信度。填补缺失值处理用于处理数据中的缺失值，采用合适的方法进行填补，以保证数据的完整性和连续性。
上述技术方案的技术效果为：本实施例的上述技术方案提供高质量的历史数据用于后续的分析和建模。通过收集设备的历史数据，包括传感器数据、运行日志和维修记录，可以获得全面而详细的设备信息。通过数据预处理，清洗和去噪处理可以去除无效或异常数据，提高数据的质量和可信度。填补缺失值处理可以保证数据的完整性，使得后续的分析和建模工作更加准确和可靠。这样，可以为后续的预测性维护和故障诊断提供可靠的数据基础，并支持更准确的模型建立和分析结果。
本发明的一个实施例，利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，包括：
S201、利用LSTM网络模型结构设置所述多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型包括输入层、隐藏层和输出层；
S202、将所述有效数据划分为训练数据集和测试数据集；
S203、利用所述训练数据集对完成设置的多状态时间序列模型进行训练，获得训练后的多状态时间序列模型；
S204、利用测试数据集对所述训练后的多状态时间序列模型进行测试，判定所述多状态时间序列模型输出的结果是否符合预设的预测指标；
S205、当所述多状态时间序列模型输出的结果符合预设的预测指标时，则获得完成测试的多状态时间序列模型；
S206、当所述多状态时间序列模型输出的结果不符合预设的预测指标时，则对所述多状态时间序列模型进行优化，直至所述多状态时间序列模型在测试阶段输出的预测结果符合预测的预测指标。
上述技术方案的工作原理为：模型设置：利用LSTM网络模型结构设置多状态时间序列模型，包括输入层、隐藏层和输出层。LSTM网络是一种适用于处理序列数据的循环神经网络，它能够捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。
数据划分：将有效数据划分为训练数据集和测试数据集。训练数据集用于模型的训练过程，而测试数据集用于评估模型在新数据上的预测能力。
模型训练：利用训练数据集对设置好的多状态时间序列模型进行训练，通过迭代优化模型参数，使模型能够更好地拟合历史数据的特征和模式。
模型测试：利用测试数据集对训练后的多状态时间序列模型进行测试，判定模型输出的结果是否符合预设的预测指标。通过比较模型的预测结果和实际观测值，评估模型的预测准确性。
模型优化：如果模型输出的结果不符合预设的预测指标，对多状态时间序列模型进行优化。可以调整模型的结构、参数或训练策略，以提升模型的预测性能，直至模型在测试阶段输出的预测结果符合预测指标。
上述技术方案的技术效果为：本实施例的上述技术方案基于多状态时间序列模型实现对车身焊接设备运行状态的预测。通过使用LSTM网络模型，可以对设备的历史数据进行建模和分析，捕捉数据中的时间相关性和序列特征。经过训练和测试，可以得到一个预测准确性较高的多状态时间序列模型。该模型可以用于预测设备的未来状态和性能，提供预测性维护和故障诊断的支持。通过与知识图谱中的设备信息和故障模式结合，可以进一步提高预测的准确性和可靠性，为设备运行的优化和维护决策提供指导。
本发明的一个实施例，利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断，包括：
S401、实时提取所述多状态时间序列模型输出的，针对车身焊接设备运行状态的预测结果；
S402、根据所述预测结果查询所述知识图谱中与所述车身焊接设备的运行状态相关的设备信息和故障模式；
S403、根据所述知识图谱中的设备信息和故障模式确定当前车身焊接设备是否处于正常运行状态或处于潜在故障状态。
上述技术方案的工作原理为：结果提取：实时提取多状态时间序列模型输出的预测结果，即对车身焊接设备的运行状态进行预测。
知识图谱查询：根据预测结果，在知识图谱中查询与车身焊接设备的运行状态相关的设备信息和故障模式。知识图谱是一个知识库，存储了设备的结构、特性、故障模式等领域知识。
状态判断：根据查询到的设备信息和故障模式，确定当前车身焊接设备是否处于正常运行状态或处于潜在故障状态。通过与知识图谱中的设备信息和故障模式进行匹配和比对，可以判断设备的健康状况和潜在风险。
上述技术方案的技术效果为：本实施例的上述技术方案基于多状态时间序列模型和知识图谱实现对车身焊接设备运行状态的预测性维护和故障诊断。通过实时提取模型输出的预测结果，可以获取对车身焊接设备未来状态的预测信息。然后，利用预测结果在知识图谱中查询相关设备信息和故障模式，进一步判断设备是否处于正常运行状态或存在潜在故障。这可以帮助运维人员进行预测性维护，提前采取措施避免设备故障，同时提供故障诊断的依据，支持故障排查和维修决策。通过结合多状态时间序列模型和知识图谱，可以提高预测的准确性和可靠性，提供更精确的维护和诊断指导。
本发明实施例提出了基于知识图谱的车身焊接设备预测性维护及故障诊断系统，如图2所示，所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断系统包括：
数据处理模块，用于收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据；
多状态时间序列模型构建模块，用于利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型采用LSTM网络模型结构；
预测结果获取模块，用于利用所述多状态时间序列模型，对车身焊接设备的运行状态进行预测，获得预测结果；
诊断及维护模块，用于利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过数据处理模块收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据；
然后，通过多状态时间序列模型构建模块利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型采用LSTM网络模型结构；
之后，采用预测结果获取模块利用所述多状态时间序列模型，对车身焊接设备的运行状态进行预测，获得预测结果；
最后，通过诊断及维护模块利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断。
上述技术方案的技术效果为：本实施例的上述技术方案实现车身焊接设备的预测性维护和故障诊断。通过构建多状态时间序列模型，结合车身焊接设备的历史数据和LSTM网络模型，可以对设备的运行状态进行预测。将预测结果与知识图谱中的设备信息和故障模式结合，可以实现对设备的预测性维护和故障诊断。这样可以提前发现设备可能的故障和问题，并采取相应的维护和诊断措施，从而提高设备的可靠性和运行效率，减少停机时间和维修成本。
本发明的一个实施例，所述数据处理模块包括：
历史数据收集模块，用于收集车身焊接设备的历史数据，其中，所述历史数据包括设备传感器采集的数据、运行日志和维修记录；
预处理执行模块，用于对采集到的历史数据进行预处理，其中，所述预处理包括数据清洗处理、数据去噪处理和填补缺失值处理。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过历史数据收集模块收集车身焊接设备的历史数据，其中，所述历史数据包括设备传感器采集的数据、运行日志和维修记录；
然后，利用预处理执行模块对采集到的历史数据进行预处理，其中，所述预处理包括数据清洗处理、数据去噪处理和填补缺失值处理。
上述技术方案的技术效果为：本实施例的上述技术方案提供高质量的历史数据用于后续的分析和建模。通过收集设备的历史数据，包括传感器数据、运行日志和维修记录，可以获得全面而详细的设备信息。通过数据预处理，清洗和去噪处理可以去除无效或异常数据，提高数据的质量和可信度。填补缺失值处理可以保证数据的完整性，使得后续的分析和建模工作更加准确和可靠。这样，可以为后续的预测性维护和故障诊断提供可靠的数据基础，并支持更准确的模型建立和分析结果。
本发明的一个实施例，所述多状态时间序列模型构建模块包括：
模型参数设置模块，用于利用LSTM网络模型结构设置所述多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型包括输入层、隐藏层和输出层；
数据集划分模块，用于将所述有效数据划分为训练数据集和测试数据集；
模型训练模块，用于利用所述训练数据集对完成设置的多状态时间序列模型进行训练，获得训练后的多状态时间序列模型；
模型测试模块，用于利用测试数据集对所述训练后的多状态时间序列模型进行测试，判定所述多状态时间序列模型输出的结果是否符合预设的预测指标；
第一判定模块，用于当所述多状态时间序列模型输出的结果符合预设的预测指标时，则获得完成测试的多状态时间序列模型；
第二判定模块，用于当所述多状态时间序列模型输出的结果不符合预设的预测指标时，则对所述多状态时间序列模型进行优化，直至所述多状态时间序列模型在测试阶段输出的预测结果符合预测的预测指标。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过模型参数设置模块利用LSTM网络模型结构设置所述多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型包括输入层、隐藏层和输出层；
然后，利用数据集划分模块将所述有效数据划分为训练数据集和测试数据集；
随后，通过模型训练模块利用所述训练数据集对完成设置的多状态时间序列模型进行训练，获得训练后的多状态时间序列模型；
之后，通过模型测试模块利用测试数据集对所述训练后的多状态时间序列模型进行测试，判定所述多状态时间序列模型输出的结果是否符合预设的预测指标；
随后，采用第一判定模块在当所述多状态时间序列模型输出的结果符合预设的预测指标时，则获得完成测试的多状态时间序列模型；
最后，通过第二判定模块在当所述多状态时间序列模型输出的结果不符合预设的预测指标时，则对所述多状态时间序列模型进行优化，直至所述多状态时间序列模型在测试阶段输出的预测结果符合预测的预测指标。
上述技术方案的技术效果为：本实施例的上述技术方案基于多状态时间序列模型实现对车身焊接设备运行状态的预测。通过使用LSTM网络模型，可以对设备的历史数据进行建模和分析，捕捉数据中的时间相关性和序列特征。经过训练和测试，可以得到一个预测准确性较高的多状态时间序列模型。该模型可以用于预测设备的未来状态和性能，提供预测性维护和故障诊断的支持。通过与知识图谱中的设备信息和故障模式结合，可以进一步提高预测的准确性和可靠性，为设备运行的优化和维护决策提供指导。
本发明的一个实施例，所述诊断及维护模块包括：
实时提取模块，用于实时提取所述多状态时间序列模型输出的，针对车身焊接设备运行状态的预测结果；
信息查询模块，用于根据所述预测结果查询所述知识图谱中与所述车身焊接设备的运行状态相关的设备信息和故障模式；
运行状态判断模块，用于根据所述知识图谱中的设备信息和故障模式确定当前车身焊接设备是否处于正常运行状态或处于潜在故障状态。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过实时提取模块实时提取所述多状态时间序列模型输出的，针对车身焊接设备运行状态的预测结果；
之后，通过信息查询模块根据所述预测结果查询所述知识图谱中与所述车身焊接设备的运行状态相关的设备信息和故障模式；
最后，通过运行状态判断模块根据所述知识图谱中的设备信息和故障模式确定当前车身焊接设备是否处于正常运行状态或处于潜在故障状态。
上述技术方案的技术效果为：本实施例的上述技术方案基于多状态时间序列模型和知识图谱实现对车身焊接设备运行状态的预测性维护和故障诊断。通过实时提取模型输出的预测结果，可以获取对车身焊接设备未来状态的预测信息。然后，利用预测结果在知识图谱中查询相关设备信息和故障模式，进一步判断设备是否处于正常运行状态或存在潜在故障。这可以帮助运维人员进行预测性维护，提前采取措施避免设备故障，同时提供故障诊断的依据，支持故障排查和维修决策。通过结合多状态时间序列模型和知识图谱，可以提高预测的准确性和可靠性，提供更精确的维护和诊断指导。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法，其特征在于，所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法包括：
收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据；
利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型采用LSTM网络模型结构；
利用所述多状态时间序列模型，对车身焊接设备的运行状态进行预测，获得预测结果；
利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断。
2.根据权利要求1所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法，其特征在于，收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据，包括：
收集车身焊接设备的历史数据，其中，所述历史数据包括设备传感器采集的数据、运行日志和维修记录；
对采集到的历史数据进行预处理，其中，所述预处理包括数据清洗处理、数据去噪处理和填补缺失值处理。
3.根据权利要求1所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法，其特征在于，利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，包括：
利用LSTM网络模型结构设置所述多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型包括输入层、隐藏层和输出层；
将所述有效数据划分为训练数据集和测试数据集；
利用所述训练数据集对完成设置的多状态时间序列模型进行训练，获得训练后的多状态时间序列模型；
利用测试数据集对所述训练后的多状态时间序列模型进行测试，判定所述多状态时间序列模型输出的结果是否符合预设的预测指标；
当所述多状态时间序列模型输出的结果符合预设的预测指标时，则获得完成测试的多状态时间序列模型；
当所述多状态时间序列模型输出的结果不符合预设的预测指标时，则对所述多状态时间序列模型进行优化，直至所述多状态时间序列模型在测试阶段输出的预测结果符合预测的预测指标。
4.根据权利要求1所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法，其特征在于，利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断，包括：
实时提取所述多状态时间序列模型输出的，针对车身焊接设备运行状态的预测结果；
根据所述预测结果查询所述知识图谱中与所述车身焊接设备的运行状态相关的设备信息和故障模式；
根据所述知识图谱中的设备信息和故障模式确定当前车身焊接设备是否处于正常运行状态或处于潜在故障状态。
5.车身焊接设备预测性维护及故障诊断系统，其特征在于，所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断系统包括：
数据处理模块，用于收集车身焊接设备的历史数据并对所述历史数据进行预处理，获得预处理后的有效数据；
多状态时间序列模型构建模块，用于利用所述有效数据构建多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型采用LSTM网络模型结构；
预测结果获取模块，用于利用所述多状态时间序列模型，对车身焊接设备的运行状态进行预测，获得预测结果；
诊断及维护模块，用于利用知识图谱中存储的设备信息和故障模式结合所述预测结果为所述车身焊接设备进行预测性维护和故障诊断。
6.根据权利要求5所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
历史数据收集模块，用于收集车身焊接设备的历史数据，其中，所述历史数据包括设备传感器采集的数据、运行日志和维修记录；
预处理执行模块，用于对采集到的历史数据进行预处理，其中，所述预处理包括数据清洗处理、数据去噪处理和填补缺失值处理。
7.根据权利要求5所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断系统，其特征在于，所述多状态时间序列模型构建模块包括：
模型参数设置模块，用于利用LSTM网络模型结构设置所述多状态时间序列模型，其中，所述多状态时间序列模型包括输入层、隐藏层和输出层；
数据集划分模块，用于将所述有效数据划分为训练数据集和测试数据集；
模型训练模块，用于利用所述训练数据集对完成设置的多状态时间序列模型进行训练，获得训练后的多状态时间序列模型；
模型测试模块，用于利用测试数据集对所述训练后的多状态时间序列模型进行测试，判定所述多状态时间序列模型输出的结果是否符合预设的预测指标；
第一判定模块，用于当所述多状态时间序列模型输出的结果符合预设的预测指标时，则获得完成测试的多状态时间序列模型；
第二判定模块，用于当所述多状态时间序列模型输出的结果不符合预设的预测指标时，则对所述多状态时间序列模型进行优化，直至所述多状态时间序列模型在测试阶段输出的预测结果符合预测的预测指标。
8.根据权利要求5所述车身焊接设备预测性维护及故障诊断系统，其特征在于，所述诊断及维护模块包括：
实时提取模块，用于实时提取所述多状态时间序列模型输出的，针对车身焊接设备运行状态的预测结果；
信息查询模块，用于根据所述预测结果查询所述知识图谱中与所述车身焊接设备的运行状态相关的设备信息和故障模式；
运行状态判断模块，用于根据所述知识图谱中的设备信息和故障模式确定当前车身焊接设备是否处于正常运行状态或处于潜在故障状态。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310947542.9A CN117216647A (zh) | 2023-07-29 | 2023-07-29 | 车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法和系统 |
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|---|---|---|---|
| CN202310947542.9A CN117216647A (zh) | 2023-07-29 | 2023-07-29 | 车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法和系统 |
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| Publication Number | Publication Date |
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| CN117216647A true CN117216647A (zh) | 2023-12-12 |
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| CN202310947542.9A Pending CN117216647A (zh) | 2023-07-29 | 2023-07-29 | 车身焊接设备预测性维护及故障诊断方法和系统 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117798498A (zh) * | 2024-02-29 | 2024-04-02 | 深圳市艾雷激光科技有限公司 | 智能激光焊接机焊接异常自动调整的方法及系统 |
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2023
- 2023-07-29 CN CN202310947542.9A patent/CN117216647A/zh active Pending
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