[發明專利]一種工業設備故障預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211127600.5
• 申請日: 2022-09-16
• 公開（公告）號: CN115375039A
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 佘靖雯;何秀;陳智超;錢文潔;陳靈珊;郭會強;吳春龍;崔寧;李卅
• 申請（專利權）人: 上海飛機制造有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q50/04;G06N7/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 康歡歡

本發明公開了一種工業設備故障預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：獲取工業設備運行過程中的故障數據和穩態數據；利用預先設置的樸素貝葉斯模型對所述故障數據和穩態數據進行處理，得到精度系數；其中，所述精度系數包括總體分類精度和Kappa系數；確定與所述精度系數相關聯的故障先驗概率和故障條件概率，并根據所述故障先驗概率和故障條件概率計算得到工業設備發生故障的后驗概率。本技術方案，能夠及時發現設備潛在的故障風險，從而達到事前解決故障的效果，減少了維護成本，避免了經濟的損失。

技術領域

本發明涉及工業設備故障預測技術領域，尤其涉及一種工業設備故障預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

在制造行業，工業設備是保證制造過程中各項工序順利完成的保障之一。在民用航空領域，飛機制造的各項工序中都涉及各類工業設備，保障設備平穩運行是保證生產正常開展的基礎，因此對設備的監管就尤為重要。

但是在實際生產中，往往是在接到設備報警后再對設備進行檢修。

這樣不僅會帶來昂貴的維護維修成本，而且會影響生產計劃的執行，從而影響整個生產系統的運行，造成嚴重的經濟損失。

發明內容

本發明提供了一種工業設備故障預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，能夠及時發現設備潛在的故障風險，從而達到事前解決故障的效果，減少了維護成本，避免了經濟的損失。

根據本發明的一方面，提供了一種工業設備故障預測方法，該方法包括：

獲取工業設備運行過程中的故障數據和穩態數據；

利用預先設置的樸素貝葉斯模型對所述故障數據和穩態數據進行處理，得到精度系數；其中，所述精度系數包括總體分類精度和Kappa系數；

確定與所述精度系數相關聯的故障先驗概率和故障條件概率，并根據所述故障先驗概率和故障條件概率計算得到工業設備發生故障的后驗概率。

根據本發明的另一方面，提供了一種工業設備故障預測裝置，該裝置包括：

數據獲取模塊，用于獲取工業設備運行過程中的故障數據和穩態數據；

精度系數得到模塊，用于利用預先設置的樸素貝葉斯模型對所述故障數據和穩態數據進行處理，得到精度系數；其中，所述精度系數包括總體分類精度和Kappa系數；

后驗概率計算模塊，用于確定與所述精度系數相關聯的故障先驗概率和故障條件概率，并根據所述故障先驗概率和故障條件概率計算得到工業設備發生故障的后驗概率。

根據本發明的另一方面，提供了一種電子設備，所述電子設備包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行本發明任一實施例所述的一種工業設備故障預測方法。

根據本發明的另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時實現本發明任一實施例所述的一種工業設備故障預測方法。

本發明實施例的技術方案，通過獲取工業設備運行過程中的故障數據和穩態數據，并利用預先設置的樸素貝葉斯模型對故障數據和穩態數據進行處理，得到精度系數；其中，精度系數包括總體分類精度和Kappa系數，然后確定與精度系數相關聯的故障先驗概率和故障條件概率，并根據故障先驗概率和故障條件概率計算得到工業設備發生故障的后驗概率。本技術方案，能夠及時發現設備潛在的故障風險，從而達到事前解決故障的效果，減少了維護成本，避免了經濟的損失。