[發(fā)明專(zhuān)利]故障檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110088767.4
• 申請(qǐng)日: 2021-01-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112804336B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔣曉寧;姚家豪;厲江;于振棟
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 浙江工商大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/903;H04L67/12;H04L67/10;G16Y40/10;G16Y40/20;G16Y40/40
• 代理公司: 杭州裕陽(yáng)聯(lián)合專(zhuān)利代理有限公司 33289
• 代理人: 田金霞

本發(fā)明公開(kāi)一種故障檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中故障檢測(cè)方法包括以下步驟：獲取目標(biāo)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)工作過(guò)程中所產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)，基于所述交互數(shù)據(jù)生成待檢測(cè)數(shù)據(jù)；檢測(cè)所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)是否為故障數(shù)據(jù)，對(duì)判定為故障數(shù)據(jù)的待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，獲得相應(yīng)的情緒標(biāo)簽；基于所述情緒標(biāo)簽從預(yù)設(shè)的故障情感映射表中提取相應(yīng)的故障類(lèi)型并輸出。本發(fā)明將交互數(shù)據(jù)類(lèi)比為人類(lèi)的情感，通過(guò)數(shù)據(jù)的情感分析準(zhǔn)確地找到發(fā)生的故障，從而以一種方便、靈活準(zhǔn)確的方式完成對(duì)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的故障檢測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器故障檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于交互數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)故障的技術(shù)。

背景技術(shù)

現(xiàn)今對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行智能化改造，最終工業(yè)設(shè)備將會(huì)升級(jí)為智能一體化的大型設(shè)備，而且結(jié)構(gòu)更加的復(fù)雜，與此同時(shí)，也必須對(duì)智能化的機(jī)械設(shè)備生產(chǎn)的可靠性和安全性等問(wèn)題加以考慮，對(duì)相應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中各設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與維修方法進(jìn)行升級(jí)。

目前傳統(tǒng)工業(yè)對(duì)于工業(yè)設(shè)備系統(tǒng)，即物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，管理主要采用兩種方式：

1、由工作人員每日對(duì)設(shè)備進(jìn)行日常檢查；但由于普通工作人員對(duì)設(shè)備結(jié)構(gòu)與內(nèi)部情況不甚了解，只能對(duì)于松線等明顯故障進(jìn)行檢查，為工作人員增加額外的工作外，還無(wú)法保證設(shè)備的安全性和穩(wěn)定性，維護(hù)效率低。

2、通過(guò)相關(guān)管理公司派出專(zhuān)業(yè)的維修人員對(duì)以故障進(jìn)行修復(fù)；此方案適用于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)生故障后，由專(zhuān)業(yè)的維修人員前往現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行故障檢測(cè)和維修，由于維護(hù)人員往往無(wú)法快速到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)，導(dǎo)致宕機(jī)時(shí)間增加，工廠的損失也隨之增加。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)故障檢測(cè)需要耗費(fèi)大量人力的缺點(diǎn)，提供了一種能夠基于交互數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)故障的技術(shù)。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)下述技術(shù)方案得以解決：

一種故障檢測(cè)方法，包括以下步驟：

獲取目標(biāo)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)工作過(guò)程中所產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)，基于所述交互數(shù)據(jù)生成待檢測(cè)數(shù)據(jù)，本領(lǐng)域技術(shù)人員可自行選擇目標(biāo)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中關(guān)鍵設(shè)備所對(duì)應(yīng)的的交互日志作為交互數(shù)據(jù)；

檢測(cè)所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)是否為故障數(shù)據(jù)，對(duì)判定為故障數(shù)據(jù)的待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，獲得相應(yīng)的情緒標(biāo)簽；

基于所述情緒標(biāo)簽從預(yù)設(shè)的故障情感映射表中提取相應(yīng)的故障類(lèi)型并輸出。

作為一種可實(shí)施方式，基于預(yù)構(gòu)建的故障檢測(cè)模型檢測(cè)所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)是否為故障數(shù)據(jù)，并對(duì)判定為故障數(shù)據(jù)的待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，獲得相應(yīng)的情緒標(biāo)簽，構(gòu)建所述故障檢測(cè)模型的方法包括以下步驟：

收集物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)工作過(guò)程中所產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)，基于所述交互數(shù)據(jù)生成若干條樣本數(shù)據(jù)；

為每條樣本數(shù)據(jù)標(biāo)注故障標(biāo)簽，生成相應(yīng)的第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中故障標(biāo)簽包括正常和異常；

提取故障標(biāo)簽為異常的樣本數(shù)據(jù)，并為其標(biāo)注情緒標(biāo)簽，生成相應(yīng)的第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

基于第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得檢測(cè)模型，所述檢測(cè)模型用于識(shí)別所輸入的待檢測(cè)數(shù)據(jù)是否為故障數(shù)據(jù)；

基于第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得情感分析模型，所述情感分析模型用于識(shí)別所輸入的待檢測(cè)數(shù)據(jù)的情緒類(lèi)型；

基于所述檢測(cè)模型和所述情感分析模型生成所述故障檢測(cè)模型。

作為一種可實(shí)施方式：

所述檢測(cè)模型采用SVM模型，所述情感分析模型采用BiLSTM模型，所述故障檢測(cè)模型為SVM-BiLSTM模型。

作為一種可實(shí)施方式：

待檢測(cè)數(shù)據(jù)和樣本數(shù)據(jù)均為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。