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申请/专利权人:山东国研自动化有限公司
摘要:本发明涉及智能工厂设备技术领域,尤其涉及基于人工智能的工厂设备评价方法及系统,包括通过传感器、监控设备采集工厂以及工厂设备数据信息,对采集到的工厂设备原始数据进行预处理,根据工厂设备的可靠性和维护要求来划分工厂设备档级;根据获得工厂以及工厂设备的数据信息,建立动态修正学习树,得到工厂设备生产能力的修正参值,并对工厂设备生产能力进行调整;结合调整后工厂设备生产能力的以及其他相关工厂设备数据信息建立工厂设备评价模型。本发明通过分析设备的历史数据和运行状况提高工厂设备可靠性和稳定性,提高生产效率和质量。
主权项:1.基于人工智能的工厂设备评价方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.通过传感器、监控设备采集工厂以及工厂设备数据信息,对采集到的工厂设备原始数据进行预处理,根据工厂设备的可靠性和维护要求来划分工厂设备档级;S2.根据获得工厂以及工厂设备的数据信息,建立动态修正学习树,得到工厂设备生产能力的修正参值,具体计算过程如下所示: ;其中,表示工厂设备生产能力修正参值的特征向量;表示对环境因素的调控系数;表示温度对工厂设备生产能力的影响情况;表示湿度对工厂设备生产能力的影响情况;表示一个常值系数;表示光照强度的偏差;N表示工厂中设备总数;表示用于工厂设备运行速度的学习因子;表示运行速度变化率的融合系数;表示第n个工厂设备的运行速度在t时间步的变化率;表示维护及故障记录情况对工行设备生产能力的牵制系数;B表示故障记录数据条数;表针对第b个故障情况对工厂设备维护后在t时间步的表现;表示工厂设备生产能力对原材料质量和供应情况对的依赖系数;M表示原材料类别总量;表示第m个类别的原材料质量评分;Q表示转化矩阵,可以用来理解原材料质量和供应情况之间的关联性;表示原材料供应总量;表示原材料类别的权重系数;并对工厂设备生产能力进行调整;S3.结合调整后工厂设备生产能力以及其他相关工厂设备数据信息建立工厂设备评价模型。
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