[發明專利]一種智能制造系統余壽的預測方法及裝置在審
| 申請號： | 201811384101.8 | 申請日： | 2018-11-20 |
| 公開（公告）號： | CN109359781A | 公開（公告）日： | 2019-02-19 |
| 發明（設計）人： | 張彩霞;王向東;王新東 | 申請（專利權）人： | 佛山科學技術學院 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04 |
| 代理公司： | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 | 代理人： | 謝泳祥 |
| 地址： | 528000 廣東省佛山市*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 智能制造 智能制造系統 預測 剩余壽命 使用壽命預測 工況數據 實時采集 輸出數據 置信 零部件 采集 網絡 | ||
1.一種智能制造系統余壽的預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟S1、采集智能制造設備的工況數據，作為輸入數據，將智能制造設備的剩余壽命值作為輸出數據；
步驟S2、建立智能制造設備余壽預測的深度置信網絡；
步驟S3、實時采集智能制造設備的輸入數據，計算智能制造設備的剩余壽命值。
2.根據權利要求1所述的一種智能制造系統余壽的預測方法，其特征在于，所述工況數據包括：
工況的初始狀態概率分布P(X0)，即t＝0時刻的狀態先驗概率分布；
工況的狀態轉移概率分布P(Xt|Xt-1)，即工況狀態之間轉換的概率；
工況的觀測變量概率分布P(Yt|Xt)，即在時刻t剩余壽命值為Xt的情況下，觀測變量Yt的概率分布；
智能制造設備的刀具、模具、工具的磨破損等級。
3.根據權利要求2所述的一種智能制造系統余壽的預測方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：
步驟S21、根據t＝0時刻的工況初始狀態P(X0)進行采樣得到N個樣本構成的總體：
步驟S22、在給定樣本當前值Xt的條件下，通過工況的狀態轉移概率分布P(Xt+1|Xt)對于每個樣本對下一個狀態值Xt+1進行采樣，使得每個樣本向前傳播；
步驟S23、通過賦予每個樣本新觀測變量的似然值P(Yt+1|Xt+1)進行加權；
步驟S24、對總體樣本重新采樣，以生成一個新的N樣本總體，從當前的總體中選出每個新樣本；
步驟S25、跳轉步驟S22，對每個時間片進行更新循環，直至選出的每個新樣本的概率與其權值成正比。
4.根據權利要求3所述的一種智能制造系統余壽的預測方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：
計算P(XT|Y1:T)，選擇P(XT|Y1:T)最大時的XT的值作為智能制造設備的剩余壽命值。
5.一種智能制造系統余壽的預測裝置，其特征在于，所述裝置包括用于存儲計算機程序指令的存儲器和用于執行程序指令的處理器，其中，當所述計算機程序指令被所述處理器執行時，觸發所述裝置執行如權利要求1～4任一所述的方法。
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