[發明專利]一種基于多次失效分析的故障點預測方法及系統

在審

• 申請號: 202211234727.7
• 申請日: 2022-10-10
• 公開（公告）號: CN115525465A
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發明（設計）人: 劉丁梟;馬晉辰;肖東寶;柳孟陽;胡浩江;吳浩;張鵬;王紹蘭;王笑塵
• 申請（專利權）人: 北京智譜華章科技有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;G06K9/62;G01R31/00
• 代理公司: 北京天達知識產權代理事務所有限公司 11386
• 代理人: 劉鏡

本發明涉及一種基于多次失效分析的故障點預測方法及系統，屬于失效分析技術領域，解決了現有失效分析不全面和準確率低的問題。包括分析歷史維修記錄得到故障點中的異常點，基于檢測步驟關聯的零件及其所屬線路，刪除異常點相關的檢測步驟，補入屬于同一線路的其它零件關聯的檢測步驟，得到實際檢測步驟；根據待檢測組裝件的診斷數據進行失效分析，如果是初次失效分析，獲取實際檢測步驟，否則根據上一次失效分析的故障點，更新實際檢測步驟；根據實際檢測值得到故障點，若故障點正確，結束失效分析，否則迭代直至達到最大失效分析次數，得到最終故障點；若最終故障點不正確，根據已訓練好的分類模型預測出故障點。實現了失效分析準確率的提升。

技術領域

本發明涉及失效分析技術領域，尤其涉及一種基于多次失效分析的故障點預測方法及系統。

背景技術

失效分析一般根據失效模式和現象，通過分析和驗證，模擬重現失效的現象，找出失效的原因，挖掘出失效的機理的活動。失效分析在提高產品質量，技術開發、改進，產品修復及仲裁失效事故等方面具有很強的實際意義。隨著設備量大，工業失效分析數據的存儲量將呈指數級增長。

一般有故障的工業組裝件，要經過測試機臺初診得到故障現象，然后找到對應的失效分析標準流程進行失效分析，然后會找到故障點，對故障點進行維修，然后看是否維修好，如若維修好，則結束該過程。如果維修不好，則需要再次進行初診過程，確定基本故障現象，然后循環，直到一定次數不再進行失效分析和維修。

現有失效分析標準流程的步驟比較多，無法快速準確地找到故障點，而且多次失效分析所采用的標準流程一樣，分析準確率低。

發明內容

鑒于上述的分析，本發明實施例旨在提供一種基于多次失效分析的故障點預測方法及系統，用以解決現有失效分析不全面和準確率低的問題。

一方面，本發明實施例提供了一種基于多次失效分析的故障點預測方法，包括如下步驟：

分析歷史維修記錄，得到故障點中的異常點，基于各檢測流程的所有檢測步驟關聯的零件及其所屬線路，刪除異常點相關的檢測步驟，補入屬于同一線路的其它零件關聯的檢測步驟，得到各檢測流程的實際檢測步驟；

根據待檢測組裝件的診斷數據進行失效分析，如果是初次失效分析，獲取對應的檢測流程的實際檢測步驟，否則，根據上一次失效分析的故障點，更新對應的檢測流程的實際檢測步驟；根據獲取的實際檢測值得到故障點，若故障點正確，結束失效分析，否則，迭代進行下一次失效分析，直至達到最大失效分析次數，得到最終故障點；

若最終故障點不正確，根據多次失效分析構建待預測數據，輸入至對應的已訓練好的分類模型，預測出故障點。

基于上述方法的進一步改進，分析歷史維修記錄，得到故障點中的異常點，包括：

基于歷史維修記錄，按周期統計出其中故障點的良率；

去除良率不符合西格瑪原則的故障點，得到待聚類的故障點；

采用密度聚類算法，根據待聚類的故障點同一周期的良率和預置的鄰域半徑，對待聚類的故障點進行聚類，得到聚類的各類別；將故障點數量小于數量閾值的類別中的故障點作為離群點；

將良率小于最小良率閾值的離群點作為異常點。

基于上述方法的進一步改進，基于各檢測流程的所有檢測步驟關聯的零件及其所屬線路，刪除異常點相關的檢測步驟，補入屬于同一線路的其它零件關聯的檢測步驟，得到各檢測流程的實際檢測步驟，包括：

基于失效分析知識圖譜，根據每個檢測步驟實體關聯的零件實體，以及零件實體關聯的線路實體，得到各檢測流程下每個檢測步驟關聯的零件及其所屬線路；將異常點名稱作為零件實體名稱，查詢異常點對應的零件實體及其關聯的線路實體，得到異常點所屬線路；