成都市思疊科技有限公司王東獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉成都市思疊科技有限公司申請的專利針對智能制造系統運維的故障診斷方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120509882B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510990511.0,技術領域涉及:G06Q10/20;該發明授權針對智能制造系統運維的故障診斷方法及系統是由王東;鄒松;梁佳;李劍;戴鵬設計研發完成,并于2025-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。
本針對智能制造系統運維的故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了:本發明提供一種針對智能制造系統運維的故障診斷方法及系統,首先構建設備關聯圖,由設備部件節點和部件關聯邊組成,接著獲取各設備部件節點運行監測數據,提取節點特征生成工況時序特征,同時對部件關聯邊兩端節點運行監測數據提取邊特征生成協同變化特征,然后調用預訓練的圖推理模型,對設備關聯圖、工況時序特征及協同變化特征進行故障傳播分析,生成含異常始發節點標識與傳播路徑序列的故障傳播結果,最后基于該結果匹配歷史故障案例庫,定位根因部件,生成含維護操作順序和參數調整指引的運維方案,并推送至設備控制系統觸發故障修復操作,從而可以精準診斷故障、定位根因并快速生成運維方案,提高智能制造系統運維效率與準確性。
本發明授權針對智能制造系統運維的故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種針對智能制造系統運維的故障診斷方法,其特征在于,所述方法包括: 構建設備關聯圖,所述設備關聯圖由設備部件節點和部件關聯邊組成; 獲取各設備部件節點的運行監測數據,并對所述運行監測數據進行節點特征提取處理,生成各設備部件節點的工況時序特征; 對所述部件關聯邊兩端的設備部件節點的運行監測數據進行邊特征提取處理,生成部件關聯邊的協同變化特征; 調用預訓練的圖推理模型對所述設備關聯圖、所述工況時序特征及所述協同變化特征進行故障傳播分析處理,生成包含異常始發節點標識及傳播路徑序列的故障傳播結果; 基于所述故障傳播結果匹配歷史故障案例庫,定位導致設備異常的根因部件,并根據所述根因部件生成包含維護操作順序和參數調整指引的運維方案,并將所述運維方案推送至設備控制系統以觸發故障修復操作; 所述調用預訓練的圖推理模型對所述設備關聯圖、所述工況時序特征及所述協同變化特征進行故障傳播分析處理,生成包含異常始發節點標識及傳播路徑序列的故障傳播結果,包括: 將所述設備關聯圖的節點結構信息、各設備部件節點的工況時序特征及各部件關聯邊的協同變化特征輸入圖推理模型的輸入層,進行特征維度標準化處理,生成符合模型輸入要求的初始圖表示; 通過圖推理模型的鄰域聚合層對初始圖表示進行信息融合處理,得到鄰域融合特征; 通過圖推理模型的注意力增強層對所述鄰域融合特征進行重要性評估處理,生成注意力增強的節點特征; 通過圖推理模型的時序建模層對連續時段的圖表示進行動態演變分析處理,生成反映設備關聯圖狀態演變的時間上下文特征; 通過圖推理模型的輸出層對所述時間上下文特征進行異常概率預測處理,生成各設備部件節點的異常概率值及節點間的異常傳播概率值; 基于所述異常概率值識別異常概率超過預設閾值的設備部件節點作為候選異常始發節點,基于所述異常傳播概率值構建候選異常始發節點的傳播路徑樹,通過路徑置信度評估選擇置信度最高的路徑作為最終的傳播路徑序列,生成包含異常始發節點標識及傳播路徑序列的故障傳播結果; 所述基于所述故障傳播結果匹配歷史故障案例庫,定位導致設備異常的根因部件,包括: 提取所述故障傳播結果中的異常始發節點標識,獲取異常始發節點對應的設備部件類型; 提取所述傳播路徑序列中的首條關聯邊標識,獲取該邊對應的關聯關系類型; 遍歷歷史故障案例庫,查找包含相同設備部件類型和關聯關系類型的歷史故障案例,統計歷史案例中最終確認的根因部件; 計算當前故障傳播結果與歷史故障案例的匹配度,所述匹配度由異常始發節點類型的一致性、傳播路徑首邊類型的一致性及協同變化特征的接近程度共同決定; 選擇匹配度最高的歷史故障案例中記錄的根因部件作為候選根因部件; 驗證所述候選根因部件的設計運行參數與當前運行監測數據的偏差程度,所述偏差程度由加工單元振動幅度參數偏差、傳動單元扭矩波動參數偏差及溫控單元流量偏差參數共同計算得到; 若所述偏差程度超過預設驗證閾值,則確認所述候選根因部件為根因部件;若未超過,則選擇次高匹配度的歷史故障案例重復執行驗證操作,直至找到符合驗證閾值的根因部件。
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