摘要:隨著(zhù)工業(yè)4.0和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨,基于經(jīng)驗和手冊的設備維修方式已不能滿(mǎn)足復雜設備維修的要求。而傳統的設備診斷系統往往只注重從物理傳感器采集數據,缺少引入人的經(jīng)驗,難以擁有自學(xué)習能力。本文以ZB45煙草包裝機為例,提出一種具有自學(xué)習能力的人機共融新型故障診斷系統。系統采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò ),實(shí)現對傳感器數據的自動(dòng)推理。通過(guò)自然語(yǔ)言處理模塊與用戶(hù)交互,學(xué)習用戶(hù)的維修經(jīng)驗,并用來(lái)改進(jìn)診斷效果。提出了基于凸優(yōu)化的標簽選擇方法,根據觀(guān)察到的現象推薦合適的標簽,以快速確定最可能的故障,實(shí)現快速找到報警號碼對應的故障源。生產(chǎn)現場(chǎng)的實(shí)測數據表明,本系統可以有效降低萬(wàn)箱故障次數,有效提高故障診斷精度,降低故障排查時(shí)間。