[发明专利]基于过程数据分析的拧紧工艺在线故障检测仪及其方法有效
| 申请号： | 201710812131.3 | 申请日： | 2017-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN107576435B | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 李晓磊;欧东璟;呼建新;贾全超 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G01L5/00 | 分类号： | G01L5/00;G01L5/24;G06K9/62;H04L12/24;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250061 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于过程数据分析的拧紧工艺在线故障检测仪及其方法。其中，该拧紧工艺在线故障检测仪包括：拧紧过程数据采集模块，用于实时采集螺栓拧紧过程数据并传送至处理器；处理器被配置为对接收到的螺栓拧紧过程数据进行预处理，保留单纯力矩上升的拧紧过程数据；将预处理后的拧紧数据传送至离线训练得到的故障分类器中进行故障分类，并输出故障分类结果；离线训练得到的故障分类器的具体过程为根据拧紧过程历史数据及其相对应的故障，将拧紧过程历史数据进行聚类并形成若干数据子集，进而进行标签设定，构成拧紧工艺故障训练样本集；基于拧紧工艺故障训练样本集，利用机器学习分类算法对拧紧工艺的过程曲线进行学习训练，得到故障分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 拧紧 过程数据 在线故障检测 故障分类器 预处理 拧紧过程数据 训练样本集 工艺故障 离线训练 历史数据 螺栓拧紧 拧紧过程 处理器 标签设定 采集模块 分类结果 分类算法 故障分类 过程曲线 机器学习 实时采集 输出故障 数据传送 数据子集 学习训练 聚类 传送 分析 保留 配置 | ||
【主权项】：
1.一种基于过程数据分析的拧紧工艺在线故障检测仪，其特征在于，包括：拧紧过程数据采集模块，其用于实时采集螺栓拧紧过程数据并传送至处理器；所述处理器，被配置为：对接收到的螺栓拧紧过程数据进行预处理，保留单纯力矩上升的拧紧过程数据；将预处理后的拧紧数据传送至离线训练得到的故障分类器中进行故障分类，并输出故障分类结果；其中，离线训练得到的故障分类器的具体过程为：根据拧紧过程历史数据及其相对应的故障，将拧紧过程历史数据进行聚类并形成若干数据子集，再对这些数据子集进行标签设定，构成拧紧工艺故障训练样本集；基于拧紧工艺故障训练样本集，利用机器学习分类算法对拧紧工艺的过程曲线进行学习训练，得到故障分类器。
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