本發(fā)明屬于設(shè)備檢測(cè)，特別是涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的快速發(fā)展，工業(yè)設(shè)備的運(yùn)行管理變得尤為重要。設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和分析對(duì)于確保生產(chǎn)效率和降低維護(hù)成本具有重大意義。傳統(tǒng)的設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)方法主要依靠定期的物理檢查和預(yù)定的維護(hù)程序，這些方法往往耗時(shí)耗力，且無(wú)法實(shí)時(shí)反映設(shè)備的即時(shí)狀態(tài)，這限制了故障預(yù)防和快速響應(yīng)的能力。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)設(shè)備檢測(cè)項(xiàng)目和異常行為進(jìn)行建模分析，提高了設(shè)備異常行為分析的速度。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

3、本發(fā)明提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析方法，其特征在于，包括，

4、獲取包含工作狀態(tài)下設(shè)備在多個(gè)采集時(shí)刻的多個(gè)種類的檢測(cè)項(xiàng)目的檢測(cè)參數(shù)的歷史檢測(cè)記錄；

5、獲取包含工作狀態(tài)下設(shè)備在多個(gè)采集時(shí)刻的多個(gè)種類的異常行為的狀態(tài)參數(shù)的歷史異常記錄；

6、對(duì)多個(gè)種類的所述檢測(cè)項(xiàng)目和所述異常行為分別進(jìn)行組合，并分別將所述歷史檢測(cè)記錄和所述歷史異常記錄中對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入不同的深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，篩選出每個(gè)所述異常行為敏感的若干個(gè)所述檢測(cè)項(xiàng)目；

7、獲取目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類；

8、獲取目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的檢測(cè)項(xiàng)目的參數(shù)；

9、根據(jù)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類以及每個(gè)所述異常行為敏感的若干個(gè)所述檢測(cè)項(xiàng)目，對(duì)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的檢測(cè)項(xiàng)目的參數(shù)識(shí)別分析得到設(shè)備的目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的狀態(tài)參數(shù)。

10、本發(fā)明還公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析方法，包括，

11、輸入目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類；

12、發(fā)送目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類；

13、接收并顯示設(shè)備的目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的狀態(tài)參數(shù)。

14、本發(fā)明還公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析系統(tǒng)，包括，

15、存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)歷史檢測(cè)記錄和歷史異常記錄；

16、多個(gè)種類的傳感器，分別用于采集多個(gè)種類的檢測(cè)項(xiàng)目的檢測(cè)參數(shù)；

17、分析單元，用于獲取包含工作狀態(tài)下設(shè)備在多個(gè)采集時(shí)刻的多個(gè)種類的檢測(cè)項(xiàng)目的檢測(cè)參數(shù)的歷史檢測(cè)記錄；

18、獲取包含工作狀態(tài)下設(shè)備在多個(gè)采集時(shí)刻的多個(gè)種類的異常行為的狀態(tài)參數(shù)的歷史異常記錄；

19、對(duì)多個(gè)種類的所述檢測(cè)項(xiàng)目和所述異常行為分別進(jìn)行組合，并分別將所述歷史檢測(cè)記錄和所述歷史異常記錄中對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入不同的深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，篩選出每個(gè)所述異常行為敏感的若干個(gè)所述檢測(cè)項(xiàng)目；

20、獲取目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類；

21、獲取目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的檢測(cè)項(xiàng)目的參數(shù)；

22、根據(jù)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類以及每個(gè)所述異常行為敏感的若干個(gè)所述檢測(cè)項(xiàng)目，對(duì)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的檢測(cè)項(xiàng)目的參數(shù)識(shí)別分析得到設(shè)備的目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的狀態(tài)參數(shù)；以及，

23、用戶終端，用于輸入目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類；

24、發(fā)送目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類；

25、接收并顯示設(shè)備的目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的狀態(tài)參數(shù)。

26、本發(fā)明通過(guò)分析單元對(duì)不同種類的檢測(cè)項(xiàng)目的檢測(cè)參數(shù)和異常行為的狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行分析，從而篩選出每個(gè)異常行為敏感的檢測(cè)項(xiàng)目，降低了設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析的數(shù)據(jù)維度，能夠通過(guò)對(duì)部分檢測(cè)項(xiàng)目的檢測(cè)參數(shù)的采集，快速分析出包括設(shè)備故障在內(nèi)的各種異常行為。

27、當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)特征：

1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析方法，其特征在于，包括，

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)多個(gè)種類的所述檢測(cè)項(xiàng)目和所述異常行為分別進(jìn)行組合，并分別將所述歷史檢測(cè)記錄和所述歷史異常記錄中對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入不同的深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，篩選出每個(gè)所述異常行為敏感的若干個(gè)所述檢測(cè)項(xiàng)目的步驟，包括，

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)多個(gè)種類的所述檢測(cè)項(xiàng)目進(jìn)行組合后分別與每個(gè)所述異常行為建立得到每組所述檢測(cè)項(xiàng)目的組合與每個(gè)所述異常行為的輸入輸出關(guān)系的步驟，包括，

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述歷史檢測(cè)記錄和所述歷史異常記錄篩除部分所述輸入輸出關(guān)系的步驟，包括，

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述持續(xù)獲取每個(gè)所述深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中的損失函數(shù)值，并計(jì)算得到所述深度網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層的關(guān)聯(lián)程度的步驟，包括，

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個(gè)所述深度網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層的關(guān)聯(lián)程度得到對(duì)每個(gè)所述異常行為敏感的若干個(gè)所述檢測(cè)項(xiàng)目的步驟，包括，

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類以及每個(gè)所述異常行為敏感的若干個(gè)所述檢測(cè)項(xiàng)目，對(duì)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的檢測(cè)項(xiàng)目的參數(shù)識(shí)別分析得到設(shè)備的目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的狀態(tài)參數(shù)的步驟，包括，

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類以及每個(gè)所述異常行為敏感的若干個(gè)所述檢測(cè)項(xiàng)目，對(duì)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的檢測(cè)項(xiàng)目的參數(shù)識(shí)別分析得到設(shè)備的目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的狀態(tài)參數(shù)的步驟，還包括，

9.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析方法，其特征在于，包括，

10.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析系統(tǒng)，其特征在于，包括，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，涉及設(shè)備檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括，獲取對(duì)多個(gè)種類的檢測(cè)項(xiàng)目和異常行為分別進(jìn)行組合，并分別將歷史檢測(cè)記錄和歷史異常記錄中對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入不同的深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，篩選出每個(gè)異常行為敏感的若干個(gè)檢測(cè)項(xiàng)目；獲取目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類；獲取目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的檢測(cè)項(xiàng)目的參數(shù)；根據(jù)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的種類以及每個(gè)異常行為敏感的若干個(gè)檢測(cè)項(xiàng)目，對(duì)目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的檢測(cè)項(xiàng)目的參數(shù)識(shí)別分析得到設(shè)備的目標(biāo)待監(jiān)測(cè)的異常行為的狀態(tài)參數(shù)。本發(fā)明通過(guò)降低分析過(guò)程中檢測(cè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)維度，提高了設(shè)備異常行為分析的速度。

技術(shù)研發(fā)人員：劉國(guó)興,李衛(wèi)榮,楊澤祥,李志遠(yuǎn),張宇松,李龍,敦士旋,靳飛,齊兵,韓強(qiáng),高偉強(qiáng),王伯韜,盧晉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：河北為信電子科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19