[发明专利]一种液压成形装备故障的个性化服务方法

权利要求书

1.一种液压成形装备故障的个性化服务方法，其特征在于，包括：

获取液压成形装备的故障数据和特征数据；所述故障数据包括故障码、活塞运行速度、液压油温度以及液压缸压强；所述特征数据包括装备型号、装备地理位置、历史维修信息以及使用时长信息；

集成所述故障数据和所述特征数据，生成初始液压成形装备信息；

对所述初始液压成形装备信息预处理，得到最终液压成形装备信息；

将所述最终液压成形装备信息输入故障类型诊断模型，自动输出故障类型；

将所述故障类型输入到智能服务库，输出解决所述液压成形装备的故障的个性化服务方案；所述智能服务库包括已知故障类型以及对应所述已知故障类型的个性化服务方案；所述个性化服务方法包括针对所述已知故障类型的解决方案、解决所述已知故障类型所需的物料以及维修费用。

2.根据权利要求1所述的个性化服务方法，其特征在于，所述将所述最终液压成形装备信息输入故障类型诊断模型，自动输出故障类型之前，还包括：

以历史液压成形装备信息以及与所述历史液压成形装备信息所对应的故障类型作为样本数据集，利用随机森林算法建立故障诊断模型。

3.根据权利要求2所述的个性化服务方法，其特征在于，以历史液压成形装备信息以及对应的故障类型作为样本数据集，利用随机森林算法建立故障诊断模型，具体包括：

集成所述历史液压成形装备信息，生成历史初始液压成形装备信息；所述历史液压成形装备信息包括故障数据和特征数据；

对所述历史初始液压成形装备信息预处理，得到历史最终液压成形装备信息；

将所述历史最终液压成形装备信息以及与所述历史液压成形装备信息所对应的故障类型作为样本数据集；

利用bootstrap采样法将所述样本数据集分为训练集数据和测试集数据；

根据所述训练集数据建立所述故障类型诊断模型，根据测试集数据验证所述故障类型诊断模型。

4.根据权利要求3所述的个性化服务方法，其特征在于，将所述故障类型输入到智能服务库，输出解决所述液压成形装备的故障的个性化服务方案之后，还包括：

判断所述个性化服务方案是否解决所述液压成形装备的故障，得到第一判断结果；

当所述第一判断结果表示为所述个性化服务方案未解决所述液压成形装备的故障，则重新建立所述故障类型诊断模型。

5.根据权利要求4所述的个性化服务方法，其特征在于，所述重新建立所述故障类型诊断模型，具体包括：

调整所述训练集数据的权重，重新建立所述故障类型诊断模型。

6.根据权利要求3所述的个性化服务方法，其特征在于，所述对所述历史初始液压成形装备信息预处理，得到历史最终液压成形装备信息，具体包括：

采用相关分析法去除所述历史初始液压成形装备信息具有相关性的属性，得到去除后的历史液压成形装备信息；所述历史液压成形装备信息包括多个属性；所述属性包括故障码、活塞运行速度、液压油温度、液压缸压强、装备型号、装备地理位置、历史维修信息以及使用时长信息；

清理含有缺失值的所述去除的历史液压成形装备信息，得到清理后的历史液压成形装备信息；

采用离差标准化法对所述清理后的历史液压成形装备信息标准化处理，得到历史最终液压成形装备信息。

7.根据权利要求6所述的个性化服务方法，其特征在于，所述采用相关分析法去除所述历史初始液压成形装备信息具有相关性的属性，得到去除后的历史液压成形装备信息，具体包括：

计算每两个属性之间的相关度；

判断所述相关度是否大于预设相关度，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果表示为所述相关度大于预设相关度，则确定两个属性具有相关性，去除所述两个属性中的任一属性。