【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及互联网领域，尤其涉及一种基于深度学习的智能工控主板故障预测与预防方法及装置。
技术介绍
1、随着工业自动化和智能制造的快速发展，工控主板作为控制系统的核心部件，工控主板的稳定性和可靠性对于整个工业控制系统的运行至关重要。然而，传统的对工控主板进行故障检测和维护方法通常基于经验和规则，无法实现故障的早期预警。因此，开发一种基于深度学习的智能工控主板故障预测与预防方法及装置具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术目的一是提供一种基于深度学习的智能工控主板故障预测与预防方法，具有能够实现工控主板故障的早期预警的特点。
2、本专利技术的上述专利技术目的一是通过以下技术方案得以实现的：
3、基于深度学习的智能工控主板故障预测与预防方法，包括：
4、获取工控主板的历史运行数据，所述历史运行数据包括传感器数据和日志数据，并将所述历史运行数据进行清洗、预处理和特征提取，得到训练数据集；
5、构建深度学习模型，利用所述训练数据集进行训练，得到工控主板故障预测模型；
6、获取工控主板的实时运行数据，将所述实时运行数据输入至所述工控主板故障预测模型中，输出工控主板故障预测结果；
7、根据所述故障预测结果，输出并显示故障预防措施提示信息对应的提示信息。
8、通过采用上述技术方案，首先通过深度学习模型对历史运行数据进行训练，能够学习到主板运行状态的特征和规律，并能够对实时运行数据进行分析和推理，输出较为准确
9、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为，所述方法还包括：
10、获取相关人员的反馈和实际操作，根据所述反馈和实际操作，优化所述工控主板故障预测模型。
11、通过采用上述技术方法，首先通过获取相关人员的反馈和实际操作，可以获取更多的实际故障数据和处理经验，从而更加准确地了解和分析故障原因和处理方式，进一步优化工控主板故障预测模型，提高预测准确率和可靠性。其次通过定期对模型进行优化，能够使得故障预测和预防更加精准和及时，能够有效缩短故障处理时间和降低损失，从而为企业带来更多的效益和利润。最后通过获取相关人员的反馈和实际操作，可以更好地了解操作人员的需求和反馈，从而能够有针对性地优化预防措施提示信息和操作流程，提高操作人员的满意度和工作效率。
12、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为，所述并将所述历史运行数据进行清洗、预处理和特征提取，得到训练数据集，包括：
13、将所述历史运行数据进行初步清洗，得到清洗后的数据；
14、将所述清洗后的数据进行预处理，所述预处理包括归一化、标准化、平滑处理、时间戳处理，得到预处理后的数据；
15、提取所述预处理后的数据与故障相关的特征，得到特征数据集；
16、将所述特征数据集划分成训练数据集和测试数据集。
17、通过采用上述技术方法，首先通过初步清洗历史运行数据，可以去除异常值、缺失值等对模型训练的干扰，提高数据的质量和可信度。其次通过预处理包括归一化、标准化、平滑处理和时间戳处理等步骤，能够使数据更加符合模型训练的要求，提高模型对数据的适应性和泛化能力。此外通过提取与故障相关的特征，可以更好地捕获主板运行状态的关键特征，从而提高模型对故障预测的准确性和鲁棒性。最后通过划分特征数据集为训练数据集和测试数据集，可以更好地评估模型的泛化能力和准确性，从而提高模型在实际应用中的效果。
18、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为，所述构建深度学习模型，利用所述训练数据集对模型进行训练，得到工控主板故障预测模型，包括：
19、选择循环神经网络（rnn）模型，使用所述训练数据集对rnn模型进行训练，得到训练后的rnn模型；
20、使用所述测试数据集对所述训练后的rnn模型进行测试，评估所述训练后的rnn模型的预测性能，得到测试结果；
21、根据所述测试结果修改所述训练后的rnn模型的结构和参数，得到工控主板故障预测模型。
22、通过采用上述技术方法，首先利用rnn等深度学习模型，能够更好地捕捉时间序列数据中的时序特征，提高模型对工控主板运行状态的建模能力。其次通过使用训练数据集对rnn模型进行训练，并使用测试数据集对训练后的模型进行测试，能够评估模型的预测性能，包括准确性、召回率等指标，从而找到模型的优劣之处。此外根据测试结果，可以针对rnn模型的结构和参数进行修改，进一步优化模型，提高其在工控主板故障预测方面的性能。
23、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为，所述获取工控主板的实时运行数据，将所述实时运行数据输入至所述工控主板故障预测模型中，输出工控主板故障预测结果，包括：
24、从工控主板中获取实时运行数据，将所述实时运行数据进行预处理，得到预处理后的实时运行数据；
25、将所述预处理后的实时运行数据输入至所述工控主板故障预测模型中进行预测，输出工控主板故障预测结果。
26、通过采用上述技术方法，首先通过获取实时运行数据并输入到预训练好的工控主板故障预测模型中，能够及时地对工控主板的当前状态进行预测，从而提前发现潜在的故障问题，有助于采取预防性维护措施，降低故障发生的可能性。其次通过实时获取和处理工控主板的实时运行数据，并将其输入到故障预测模型中，实现了对工控主板状态的实时监测，可以帮助运维人员更好地了解设备运行情况，及时发现异常。此外通过及时的故障预测和预防性维护，能够降低工控系统因故障而导致的停机时间，提高系统的稳定性和可靠性，减少生产损失。
27、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为，根据所述故障预测结果，输出并显示相应的故障预防措施提示信息，包括：
28、建立一个故障预测结果和故障预防措施之间的映射表；
29、根据所述故障预测结果，从映射表中提取相应的故障预防措施，并生成故障预防措施提示信息；
30、将所述故障预防措施提示信息显示在监控界面或相关人员的终端设备上。
31、通过采用上述技术方法，首先建立故障预测结果和故障预防措施的映射表，能够实现对不同故障预测结果的智能分类和对应的故障预防措施提取，从而为运维人员提供具体、针对性的预防措施信息。其次根据故障预测结果自动生成故障预防措施提示信息，并将其显示在监控界面或相关人员的终端设备上，有助于运维人员及时了解可能出现的故障情况，并采取相应的预防措施，提高了故障应对的效率和准确性。此外本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于深度学习的智能工控主板故障预测与预防方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并将所述历史运行数据进行清洗、预处理和特征提取，得到训练数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述构建深度学习模型，利用所述训练数据集对模型进行训练，得到工控主板故障预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取工控主板的实时运行数据，将所述实时运行数据输入至所述工控主板故障预测模型中，输出工控主板故障预测结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述故障预测结果，输出并显示相应的故障预防措施提示信息，包括：
7.基于深度学习的智能工控主板故障预测与预防装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
9.一种基于深度学习的智能工控主板故障预测与预防装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中所述任一种方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.基于深度学习的智能工控主板故障预测与预防方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并将所述历史运行数据进行清洗、预处理和特征提取，得到训练数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述构建深度学习模型，利用所述训练数据集对模型进行训练，得到工控主板故障预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取工控主板的实时运行数据，将所述实时运行数据输入至所述工控主板故障预测模型中，输出工控主板故障预测结果，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：苗青，苗华祥，苗华为，
申请(专利权)人：深圳市国硕宏电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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