申请/专利权人：深圳市微克科技股份有限公司

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-05-14

公开（公告）号：CN117689269B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06F18/22;G06Q50/04;G04D7/00;G01D21/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.14#授权;2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明公开了一种智能手表加工阶段的故障溯源方法，具体涉及故障诊断溯源领域：在智能手表的多个加工阶段，通过设置多个检测点，分别采用不同类型的传感器，包括特征校验波动指数、机芯灰尘辐照度和冲击频率偏差指数，通过预先构建的异常检测模型，判断检测点是否异常，一旦检测点异常，获取故障特征数据，提取加工设备状态下滑速率指数和零部件材料非逆性受损程度值，构建故障预测模型，判断智能手表加工阶段是否发生故障，当发生故障时，结合历史故障数据构建故障类型匹配模型，将历史数据与故障特征数据匹配，实现故障的追溯，从而实现了对智能手表加工阶段全面的实时监测和故障预测，提高产品质量和生产效率。

主权项：1.一种智能手表加工阶段的故障溯源方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：根据智能手表的不同加工阶段设置多个检测点，分别获取对应检测点中由质量监测系统监测到的质量数据，并提取质量数据中的特征校验波动指数，在检测点设置多组不同类型的传感器，用以采集零部件装配过程中的机芯灰尘辐照度、冲击频率偏差指数；S2：将所述机芯灰尘辐照度、冲击频率偏差指数以及特征校验波动指数输入到预先构建的异常检测模型中进行综合计算，根据计算结果判断检测点是否出现异常；S3：在确定检测点为异常检测点后，获取异常检测点对应加工阶段的故障特征数据，并提取故障特征数据中的加工设备状态下滑速率指数以及零部件材料非逆性受损程度值；S4：构建故障预测模型，对所述状态下滑速率指数以及非逆性受损程度值进行综合计算，判断智能手表加工阶段是否发生故障；S5：当智能手表加工阶段发生故障时，结合智能手表的历史故障数据，构建故障类型匹配模型，将所述历史故障数据与故障特征数据进行匹配，并根据匹配结果进行故障溯源；所述冲击频率偏差指数的获取逻辑为：获取时间段内零部件在组装过程中受到振动的次数，建立振动次数集合={、、、...、、...、}，其中，q=1、2、3、...、v，v为大于0的正整数，计算实际振动频率，计算表达式为：=，式中，为实际振动频率，获取加工车间内零部件在组装过程中预设的标准振动频率、获取振动和冲击引起的装配间隙和尺寸偏差零部件数量总和记为以及所有已装配的零部件综合数量记为，计算零部件在装配过程中的冲击频率偏差指数，计算表达式为：=*，式中，为冲击频率偏差指数；所述机芯灰尘辐照度的获取逻辑为：获取机芯内部的空间总面积记为，通过颗粒计数器测量发条、齿轮、摆轮上的颗粒物的总量和表面积，并获取发条、齿轮、摆轮上对应的最低颗粒物总量，计算机芯灰尘辐照度，计算表达式为：=，式中，为机芯灰尘辐照度；所述特征校验波动指数的获取逻辑为：获取质量数据中的零部件质量特征识别时间、校验次数、同源数据个数，获取预期的特征识别时间、校验次数、同源数据个数，计算得到特征识别时间偏差值、校验次数偏差值、同源数据个数偏差值，计算特征校验波动指数，计算表达式为：=，式中，为特征校验波动指数；步骤S2具体包括：将所述机芯灰尘辐照度、冲击频率偏差指数以及特征校验波动指数输入到预先构建的异常检测模型中进行综合计算，计算检测点的稳定性分析系数，计算表达式为：=，式中，为稳定性分析系数、为冲击频率偏差指数、为机芯灰尘辐照度、为特征校验波动指数，、、为冲击频率偏差指数、机芯灰尘辐照度、特征校验波动指数的比例系数，且0；将获取到的稳定性分析系数与标准阈值进行比较，若稳定性分析系数大于标准阈值，此时发出正常信号；若稳定性分析系数小于等于标准阈值，此时发出异常信号；所述状态下滑速率指数的获取逻辑为：采集在时间段内智能手表产品合格的数量记为，理论生产量记为，有效效率表达式为：=，式中，代表在时间段内的生产智能手表的有效效率，计算有效效率与理论有效效率的标准效率差，理论有效效率为在规定时间内生产智能手表所需要生产合格品的数量，通过传感器组采集在实际生产过程中生产的合格品数量连续下滑时间内生产智能手表的有效效率，计算表达式为：=，式中，为状态下滑速率指数，为T1时间段内的标准效率差，为Tb时间段内的标准效率差；所述非逆性受损程度值的获取逻辑为：获取智能手表装配过程中零部件的装配间隙，获取零部件装配的标准间隙范围为：~，当采集到的实时零部件装配间隙小于最小标准间隙时，计算此时的间隙差，当采集到的实时零部件装配间隙大于最大标准间隙时，计算此时的间隙差，计算此时的零部件材料非逆性受损程度值，计算表达式为：=，式中，为非逆性受损程度值；步骤S4具体包括：综合计算状态下滑速率指数以及非逆性受损程度值后，生成故障分析系数，故障分析系数的计算表达式为：=，式中，为故障分析系数，、分别为状态下滑速率指数，非逆性受损程度值的比例系数，且0；将获取到的故障分析系数与风险阈值进行比较，若故障分析系数大于风险阈值，此时发出预警信号；若故障分析系数小于等于风险阈值，此时不发出预警信号。

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百度查询： 深圳市微克科技股份有限公司 一种智能手表加工阶段的故障溯源方法

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