[发明专利]基于神经网络模型的智能制造设备故障预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810757170.2 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN109034413A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 段鑫;陈宇;何德辉 | 申请（专利权）人： | 广东人励智能工程有限公司;广东省智能制造研究所 |
| 主分类号： | G06Q10/00 | 分类号： | G06Q10/00;G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 佛山市广盈专利商标事务所(普通合伙) 44339 | 代理人： | 李俊 |
| 地址： | 528437 广东省中山市火炬*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络模型的智能制造设备故障预测方法及系统，其中，所述方法包括：获取设备已运行时长参数、已运行时间内的平均运行负载参数和已运行时间内每天平均运行时长参数；根据设备已运行时长参数、已运行时间内的平均运行负载参数和已运行时间内每天平均运行时长参数构建设备运行数据参数集合；对构建好的设备运行数据参数集合内的参数进行归一化处理，获得归一化后的设备运行数据参数集合；将归一化后的设备运行数据参数集合输入训练好的神经网络模型进行设备故障时间预测分析，输出设备故障时间预测结果。在本发明实施例中，通过训练好的神经网络模型对设备的运行数据参数进行预测，可以较准确的预测设备将要发生故障的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 参数集合 时长参数 设备运行数据 设备故障预测 时间预测 运行负载 运行数据 智能制造 归一化 归一化处理 发生故障 构建设备 获取设备 设备故障 输出设备 预测设备 对设备 构建 预测 分析 | ||
【主权项】：
1.一种智能制造生产线上的设备故障时间预测方法，其特征在于，所述设备故障预测方法包括：获取设备已运行时长参数、已运行时间内的平均运行负载参数和已运行时间内每天平均运行时长参数；根据设备已运行时长参数、已运行时间内的平均运行负载参数和已运行时间内每天平均运行时长参数构建设备运行数据参数集合；对构建好的设备运行数据参数集合内的参数进行归一化处理，获得归一化后的设备运行数据参数集合；将归一化后的设备运行数据参数集合输入训练好的神经网络模型进行设备故障时间预测分析，输出设备故障时间预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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