[发明专利]一种饲料厂设备的故障管理方法及系统

权利要求书

1.一种饲料厂设备的故障管理方法，其特征在于，所述方法包括：

在目标饲料厂进行饲料生产时，持续采集进行饲料生产的M个生产设备的运行参数，获得M个设备运行参数，M为正整数；

判断所述M个设备运行参数是否出现异常，在至少一个设备运行参数出现异常时，获取N个异常设备和N个异常设备运行参数，N为大于等于1小于等于M的整数；

获取所述N个异常设备的图像，获得N个异常图像；

根据所述N个异常设备，确定目标异常类型；

将所述N个异常图像和所述N个异常设备运行参数输入故障分析模型内所述目标异常类型对应的故障分析模块内，获得故障原因分析结果和故障规模分析结果，其中，所述故障分析模型包括多个故障分析模块，每个故障分析模块包括连接的图像分析通道和故障分析通道；

将所述故障原因分析结果和故障规模分析结果输入检修方案数据库内，获得检修方案，对所述N个异常设备进行检修。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述N个异常设备，确定目标异常类型，包括：

对所述M个生产设备进行随机数量的随机选取和组合，获得多个生产设备组合；

将所述多个生产设备组合内每个生产设备组合内的生产设备的运行参数全部异常作为一种异常类型，获得多个样本异常类型；

构建所述多个生产设备组合和所述多个样本异常类型的映射关系；

将所述N个异常设备进行组合，输入所述映射关系，获得所述目标异常类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述N个异常图像和所述N个异常设备运行参数输入故障分析模型内所述目标异常类型对应的故障分析模块内，获得故障原因分析结果和故障规模分析结果，包括：

根据所述多个样本异常类型内的所述目标异常类型，构建对应的故障分析模块，该故障分析模块包括目标图像分析通道和目标故障分析通道，所述目标图像分析通道的输入数据为所述N个异常设备的异常图像，输出数据为图像分析结果，所述目标故障分析通道的输入数据为所述N个异常设备的异常设备运行参数，输出数据为故障原因分析结果和故障规模分析结果；

继续构建其他的多个故障分析模块，获得所述故障分析模型；

将所述N个异常图像和所述N个异常设备运行参数输入所述故障分析模型内所述目标异常类型对应的故障分析模块内，获得所述故障原因分析结果和故障规模分析结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述多个样本异常类型内的所述目标异常类型，构建对应的故障分析模块，包括：

根据所述N个异常设备在过去时间内的故障检修数据，获取多个样本异常图像集合和多个样本图像分析结果；

采用所述多个样本异常图像集合和所述多个样本图像分析结果作为构建数据，构建所述目标图像分析通道；

根据所述N个异常设备在过去时间内的故障检修数据，获取多个样本异常设备运行参数集合、多个样本故障原因分析结果和多个样本故障规模分析结果；

采用所述多个样本图像分析结果、多个样本异常设备运行参数集合、多个样本故障原因分析结果和多个样本故障规模分析结果作为构建数据，构建所述目标故障分析通道；

连接所述目标图像分析通道和目标故障分析通道，获得所述故障分析模块。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用所述多个样本异常图像集合和所述多个样本图像分析结果作为构建数据，构建所述目标图像分析通道，包括：

基于卷积神经网络，构建所述目标图像分析通道的网络架构；

对所述多个样本异常图像集合和所述多个样本图像分析结果进行划分，获得第一训练集、第一验证集和第一测试集，采用所述第一训练集对所述目标图像分析通道进行监督训练，直到达到收敛条件；

采用所述第一验证集和第一测试集，对所述目标图像分析通道进行验证和测试，在满足预设条件的前提下，获得所述目标图像分析通道。