(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210571197.9 (22)申请日 2022.05.24 (71)申请人 中国科学技术大学 地址 230026 安徽省合肥市金寨路96号 (72)发明人 秦家虎　翟卫民　康宇　李超　 (74)专利代理 机构 合肥天明专利事务所(普通 合伙) 34115 专利代理师 谢中用 (51)Int.Cl. H05K 13/08(2006.01) G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种用于跨工况贴片机吸嘴的故障预测方 法、 系统 (57)摘要 本发明涉及贴片机技术领域， 公开了一种用 于跨工况贴片机吸嘴的故障预测方法、 系统， 获 取工况二中贴片机吸嘴运行至发生故障所产生 的数据集B， 将数据集B输入到修正预测模型中， 预测得到工况二下贴片机吸嘴的剩余可用寿命； 修正预测模 型的建立过程包括以下步骤： 获取工 况一中贴片机吸嘴的数据集A； 通过T imeVAE网络 对数据集A中数据进行数据增强； 对数据集A中的 数据进行希尔伯特黄变换预处理； 将预处理后数 据集A输入预测模型中， 提取高维特征， 预测贴片 机吸嘴的剩余可用寿命。 通过RU L loss对预测模 型进行修正， 将修正后的预测模 型结合迁移学习 得到修正预测模型； 其中采用M K‑MMD相似性度量 方法作为迁移学习的损失函数对迁移效果进行 修正。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 114980723 A 2022.08.30 CN 114980723 A 1.一种用于跨工况贴片机吸嘴的故障预测方法， 用于对贴片机吸嘴的剩余可用寿命进 行预测， 其特征在于： 获取工况二中贴片机吸嘴运行至发生故障所产生的数据集B， 将数据 集B输入到修 正预测模型中， 预测得到 工况二下贴片机吸 嘴的剩余可用寿命； 修正预测模型的建立过程包括以下步骤： 步骤一： 获取工况一中贴片机吸 嘴的全寿命周期的数据集A； 步骤二： 通过TimeV AE网络对数据集A中数据进行 数据增强； 步骤三： 对数据集A中的数据进行希尔伯特黄变换 预处理； 步骤四： 将预处理后数据集A输入预测模型中， 提取高维特征， 预测贴片机吸嘴的剩余 可用寿命； 步骤五： 通过剩余可用寿命损 失函数对预测模型进行修正， 将修正后的预测模型结合 迁移学习得到修正预测模 型； 其中采用MK ‑MMD相似性度量方法作为迁移学习的损失函数对 迁移效果进行修 正。 2.一种用于跨工况贴片机吸 嘴的故障预测系统， 其特 征在于， 包括： 数据集获取模块， 获取工况一中贴片机吸 嘴的全寿命周期的数据集A； 数据增强模块， 通过TimeV AE网络对数据集A中数据进行 数据增强； 预处理模块， 对数据集A中的数据进行希尔伯特黄变换 预处理； 寿命预测模块， 将预处理后数据集A输入预测模型中， 提取高维特征， 预测贴片机吸嘴 的剩余可用寿命； 模型修正模块， 通过剩余可用寿命损 失函数对预测模型进行修正， 将修正后的预测模 型结合迁移学习得到修正预测模 型； 其中采用MK ‑MMD相似性度量方法作为迁移学习的损失 函数对迁移效果进行修 正； 修正后寿命预测模块， 获取工况二中贴片机吸嘴运行至发生故障所产生的数据集B， 将 数据集B输入到修 正预测模型中， 预测得到 工况二下贴片机吸 嘴的剩余可用寿命。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114980723 A 2一种用于跨工况贴片机吸嘴 的故障预测方 法、 系统 技术领域 [0001]本发明涉及贴片机技术领域， 具体涉及一种用于跨工况贴片机吸嘴的故障预测方 法、 系统。 背景技术 [0002]在SMT产线中， 贴片机是其中最重要也是最复杂的设备， 也是最容易发生故障的设 备， 目前， 贴片 机故障已经占到整 条SMT产线的60％以上， 对产线的正常生产影响很大。 而贴 片机故障中， 首要的故障影响因素就是吸嘴部件， 尤其在工况变化情况下， 如何解决贴片 机 吸嘴的跨工况故障预测问题对于SMT产线的正常生产具有举足轻重的作用。 [0003]但是， 关于吸嘴的故障预测主要面临的问题是可用寿命数据不足、 异常数据较少、 跨工况预测效果较差。 以往更多是通过贴片机吸嘴的真空气压情况， 对其故障情况进行事 后判断； 而一般的深度学习方法通常比较适用于单一工况 的故障预测， 跨工况应用效果不 佳。 所以， 目前倾向于结合数据增强、 迁移学习的深度学习方法， 来 解决这些问题。 [0004]随着深度学习在预测性维护领域中的应用， 大量深度学习算法被先后提出， 用于 解决故障预测问题。 [0005]但是实际场景中关于贴片机吸嘴的异常数据比较少， 并且工况复杂多变， 针对各 种特定工况贴片机吸 嘴来设计预测模型比较费事费力， 一 旦工况发生改变， 模型容 易失效。 [0006]本发明主要是用于解决在贴片机吸嘴的故障预测中可用寿命数据不足、 异常数据 较少、 跨工况 预测效果较差情况。 发明内容 [0007]为解决上述技术问题， 本发明提供一种用于跨工况贴片机吸嘴的故障预测方法、 系统。 [0008]为解决上述 技术问题， 本发明采用如下技 术方案： [0009]一种用于跨工况贴片机吸嘴的故障预测方法， 获取工况二中贴片机吸嘴运行至发 生故障所产生的数据集B， 将数据集B输入到修正预测模型中， 预测得到工况二下贴片机吸 嘴的剩余可用寿命； [0010]修正预测模型的建立过程包括以下步骤： [0011]步骤一： 获取工况一中贴片机吸 嘴的全寿命周期的数据集A； [0012]步骤二： 通过TimeV AE网络对数据集A中数据进行 数据增强； [0013]步骤三： 对数据集A中的数据进行希尔伯特黄变换 预处理； [0014]步骤四： 将预处理后数据集A输入预测模型中， 提取高维特征， 预测贴片机吸嘴的 剩余可用寿命； [0015]步骤五： 通过剩余可用寿命损失函数对预测模型进行修正， 将修正后的预测模型 结合迁移学习得到修正预测模 型； 其中采用MK ‑MMD相似性度量方法作为迁移学习的损失函 数对迁移效果进行修 正。说　明　书 1/4 页 3 CN 114980723 A 3