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申请/专利权人：济南二机床集团有限公司

摘要：本发明属于工业生产管理技术领域，具体提供一种冲压线远程诊断调试系统及方法，所述方法包括：通过智能移动机器人终端采集现场环境信息及音视频信息并将采集的信息传输至远程平台端；远程平台端结合冲压线的高精三维模型及采集的现场冲压线数据，建立现场冲压线的数字孪生体；通过对现场冲压线数据进行机器学习生成现场冲压线的故障诊断机理模型；冲压线出现故障后根据故障诊断机理模型进行故障的自动分析诊断确认故障类型，根据故障类型匹配故障解决方案并设计生成测试用例，将测试用例在数字孪生体进行虚拟测试，根据测试结果对测试用例进行调试，将方案下发至智能移动机器人终端执行。安全可靠实现对冲压线的远程故障诊断与调试。

主权项：1.一种冲压线远程诊断调试系统，现场冲压线设置有多个控制器和传感器，其特征在于，所述系统包括智能移动机器人终端和远程平台端；所述智能移动机器人终端连接现场冲压线所有控制器及传感器，用于对现场环境信息及音视频信息进行采集；智能移动机器人终端与远程平台端连接，将采集的信息传输至远程平台端，实现远程平台端对现场冲压线数据的采集；远程平台端，用于结合冲压线的高精三维模型及采集的现场冲压线数据，建立现场冲压线的数字孪生体，通过对现场冲压线数据进行机器学习生成现场冲压线的故障诊断机理模型，冲压线出现故障后，根据故障诊断机理模型进行故障的自动分析诊断确认故障类型，根据故障类型匹配故障解决方案并设计生成测试用例，并将测试用例在数字孪生体进行虚拟测试，根据测试结果对测试用例进行调试，确定测试用例安全后，将故障解决方案下发至智能移动机器人终端执行；智能移动机器人终端设置在冲压线所在工作现场，所述智能移动机器人终端通过工控网络连接现场冲压线所有控制器及传感器，智能移动机器人终端通过工业互联网与远程平台端进行连接；远程平台端，用于获取冲压线的历史数据，对获取的历史数据进行特征间相关性分析并将分析后的历史数据进行标准化处理后划分为训练集、验证集输入长短期记忆网络模型，利用训练集训练长短期记忆网络模型，并以验证集的误差得分函数为目标函数，调整长短期记忆网络模型的权重矩阵和偏置，得到故障预测机理模型，并将生成的故障预测机理模型下发至智能移动机器人终端，通过设置误差得分函数中的超前、滞后参数，避免故障预测导致的非必要维修及停线损失；智能移动机器人终端，用于根据接收到的故障预测机理模型结合实时采集的现场冲压线数据，进行冲压线故障预测，并根据预测结果输出提示信息，将预测结果输出到远程平台端，接收并执行故障解决方案，当方案执行过程出现问题时，通过工业互联网呼叫相关人员或发送求助信息给远程平台端，响应于求助信息，远程专家通过远程平台端对智能移动机器人终端进行实时操作，实现对故障的处理。

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