[发明专利]智能型预诊断与健康管理系统的建模方法及其电脑程序产品

说明书

本发明提供一种智能型预诊断与健康管理系统的建模方法，该方法包括新树建立步骤、双分支建模步骤以及模型自适性优化步骤，可随着监控数据的增加以由双分支建模步骤所建构出的预测假设模型中挑选出最佳方案作为最佳化决策的基准，此基准为下一次预测使用，并令系统的预测结果符合预期目标值。本发明同时提供一种智能型预诊断与健康管理系统的电脑程序产品，在执行该电脑程序产品时完成上述的智能型预诊断与健康管理系统的建模方法。

技术领域

本发明涉及一种智能型预诊断与健康管理系统的建模方法及其电脑程序产品，特别是涉及一种可自适性最佳化的智能型预诊断系统的建模方法及其电脑程序产品。

背景技术

制造业为了确保生产机器的工艺稳定并且提高稼动率，必须要对生产机器的运作状态进行严密的品质监控。利用机器预诊断及健康管理技术，可通过分析机器数据来监控和评估设备以及零件的健康状态，并根据状态来决定最佳的维护或更换时机，以减少非预期性停机并降低维修频率。

习知技术中为了达到品质要求，对于关键工艺参数有严密的监控与观察。所谓“关键工艺参数”指的是与设备故障最相关的因素，实务上会对该些因素进行监控以作为设备维护预诊断的重要指标。为提升预诊断的精准性，已有许多公开技术提出各种改良，包括申请人在美国专利申请号US16/001,520中提出一种领先辅助参数的选择方法以及结合关键参数及领先辅助参数进行设备维护预诊断的方法，将感测器搜集到的数据进行筛选并区分为关键参数(criticalparameters,CP)集合以及其他特征参数集合后，再从特征参数集合中鉴定出提前影响关键参数时间最早者作为领先辅助参数(leading associatedparameters,LAP)，并进一步利用关键参数(CP)集合及该领先辅助参数(LAP)建立一种有效提升提前预警能力的设备维护预诊断模型。

然而在进行设备维护预诊断模型建模的时候，习知技术须累积一定量的监控数据与维修纪录方能开始建模。但新机器设备导入预诊断系统初期，工程师往往无法快速且有效地从少量且不具备维修纪录的监控数据中找出重要参数并建立预测模型。因此，需提供一种智能型预诊断与健康管理系统的建模方法及其电脑程序产品，以克服上述习知技术的缺点。

发明内容

本发明的目的之一，在于解决新机器设备导入预诊断系统初期，难以通过少量且不具备维修纪录的监控数据中找出重要参数并建立预测模型的缺点。

本发明的另一目的，在于通过双分支建模方法，依自适性优化机制从双分支模型中挑选最佳方案(golden model)进行最佳化决策，使得预诊断与健康管理系统的预测结果符合预期目标值。

为了达到上述目的，本发明提供一种智能型预诊断与健康管理系统的建模方法，该方法通过一内建有多个参考假设模型的智能型预诊断和健康管理系统进行。该建模方法包括：

(步骤S1)新树建立步骤，根据一待监控机器定义出至少一分析树节点(Object)，每一分析树节点(Object)经由至少一监控点以取得一监控数据；

(步骤S2)双分支建模步骤，在一分支1实施一数据前处理步骤a，以将该监控数据转换为一指定特征格式并进行一相似度分析，以从该些参考假设模型中挑选相似度最高且超过一指定门槛的参考假设模型作为该分析树节点的一分支1预测假设模型；同时在一分支2对该监控数据实施一数据前处理步骤b，以利用一因果关系检定确认该分析树节点(Object)所对应的一关键参数(CP)以及多个相关参数(AP)，并建构一适用在该待监控机器的假设模型以作为该分析树节点的一分支2预测假设模型；以及

(步骤S3)模型自适性优化步骤，随着该监控数据不断地产生，在该分析树节点(Object)进行一“机器是否无法继续维运”的判断结束后，倘若该判断的结果为“是”，则从该双分支建模步骤所建构的该分支1预测假设模型或该分支2预测假设模型之中挑选一最佳方案作为该分析树节点(Object)最佳化决策的基准，此基准为下一次预测使用，并令智能型预诊断和健康管理系统的预测结果符合预期目标值。