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申请/专利权人：南通格美工业数控设备有限公司

摘要：本发明涉及故障诊断技术领域，具体为电火花成型机智能故障诊断系统，系统包括行为特征分析模块、状态差异定量模块、策略生成与执行模块、故障模式匹配模块、异常行为识别模块、响应策略优化模块、知识库更新与优化模块。本发明，通过行为特征分析模块和状态差异定量模块，系统能够更准确地识别设备运行中的微小变化和潜在偏差，快速适应复杂和多变操作环境。确保设备能够在最优状态下运行，同时大幅提前故障预警的时间，减少了意外停机的风险。通过故障模式匹配模块和异常行为识别模块，使系统能够利用历史案例数据库进行深度学习，提高了故障诊断的准确率和效率。通过智能算法对历史故障数据的分析和应用，能够快速匹配和识别当前的故障模式。

主权项：1.电火花成型机智能故障诊断系统，其特征在于：所述系统包括行为特征分析模块、状态差异定量模块、策略生成与执行模块、故障模式匹配模块、异常行为识别模块、响应策略优化模块、知识库更新与优化模块；所述行为特征分析模块收集电火花成型机的操作数据，对数据进行归一化处理，提取关键运行特征，包括温度曲线、压力变化，构建针对设备指定运行模式的描述符集合，得到行为特征描述信息集；所述状态差异定量模块对比行为特征描述信息集与预设的正常运行模式参数，利用差异分析技术计算每个关键特征之间的偏差值，构建偏差指标映射，生成状态偏差分析结果；所述策略生成与执行模块根据状态偏差分析结果，预先设定预防措施，包括机器参数的预调整、警报级别的预设定及维护活动的前期安排，得到预防性控制策略；所述故障模式匹配模块利用预防性控制策略中的故障信息与已有故障案例数据库进行匹配，评估相似度，选出匹配度最高的历史案例，得到匹配的故障模式信息；所述故障模式匹配模块包括故障信息分析子模块、案例数据库匹配子模块、匹配案例选择子模块；所述故障信息分析子模块基于预防性控制策略，分析当前设备状况和潜在的故障信息，识别导致性能下降或故障发生的关键因素，进行综合性风险评估，得到故障信息分析结果；所述案例数据库匹配子模块基于故障信息分析结果，在已有故障案例数据库中搜索同类故障模式，应用余弦相似性算法参照故障的类型、发生环境和影响结果，进行相似性分析和相关性评估，生成故障关联列表；所述余弦相似性算法按照公式： 式I计算调整权重后的故障信息与历史故障数据集之间的余弦相似度，生成故障关联列表；其中，为余弦相似度值，为当前故障向量的权重系数，为历史案例向量的权重系数，根据历史故障案例的同类属性设置，为当前故障信息向量，由当前故障的多个特征值组成，为历史故障案例向量，由数据库中记录的历史故障的相同类型的多个特征值组成，为权重调整后的当前故障向量，为权重调整后的历史故障案例向量，分别表示调整权重后的当前故障向量和历史故障案例向量的模长；所述匹配案例选择子模块基于故障关联列表，筛选与当前故障情况最接近的案例，参照故障处理的成功率和应对措施的适应性，得到匹配的故障模式信息；所述异常行为识别模块监控设备实时运行数据，结合匹配的故障模式信息进行异常模式分析，利用设定阈值的方式判断系统是否存在未知的异常行为，标识潜在故障点，生成异常行为指标；所述异常行为识别模块包括实时数据监控子模块、异常模式分析子模块、潜在故障标识子模块；所述实时数据监控子模块基于电火花成型机的运行环境，持续收集设备的实时运行数据，并将匹配的故障模式信息整合，生成实时监控数据集；所述异常模式分析子模块基于实时监控数据集，应用数据分析技术，对设备运行状态进行实时监测和分析，识别异常数据模式，利用历史故障数据进行对照，选定异常行为，生成异常模式分析结果；所述潜在故障标识子模块基于异常模式分析结果，应用孤立森林算法评估异常行为的严重性和频率，利用预设的阈值和指标，标识设备的潜在故障点，得到异常行为指标；所述孤立森林算法按照公式： 式II计算调整后的异常得分，生成异常行为指标；其中，为待评估的数据点，为决策树，为每棵树的样本子集大小，为总共构建的树的数量，为在中的路径长度，为数据集大小为时的平均路径长度，为全局缩放因子，为权重系数，通过分析历史故障数据和正常运行数据确定，为数据点与其最近邻之间的距离，为与数据点关联的任一特征的变异系数；所述响应策略优化模块根据异常行为指标，调整和优化所述预防性控制策略中的参数，重新定义警报级别和维修响应流程，建立优化后的响应策略；所述知识库更新与优化模块将优化后的响应策略的实施结果和效果反馈到系统数据库中，更新故障案例库和修复策略，构建更新后的系统知识库。

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