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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于故障树的生产线稳定性动态分析方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115936485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211442953.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于故障树的生产线稳定性动态分析方法和系统是由唐卓;程欣威;李肯立;王啸;向婷;肖展飞;胡哲畅;潘帅设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于故障树的生产线稳定性动态分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于故障树的评估生产线稳定性的方法，包括以下步骤：获取一段时间内生产线上每一台设备的传感器采集到的该设备的多个参数，并计算每个参数对应的过程能力指数，将得到的每台设备对应的每个参数对应的过程能力指数输入预先训练好的多元线性回归模型，以得到该设备的稳定性指标，将每台设备的稳定性指标，输入到预先构建好的基于故障树的稳定性分析模型，以得到该设备最终的稳定性判断结果。本发明能够解决现有机器学习方法对于生产线复杂，训练时间长，导致实际部署运行无法适应生产环境的实时性要求的技术问题。

本发明授权一种基于故障树的生产线稳定性动态分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于故障树的评估生产线稳定性的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取一段时间内生产线上每一台设备的传感器采集到的该设备的多个参数，并计算每个参数对应的过程能力指数； 2将步骤1得到的每台设备对应的每个参数对应的过程能力指数输入预先训练好的多元线性回归模型，以得到该设备的稳定性指标； 3将步骤2得到的每台设备的稳定性指标，输入到预先构建好的基于故障树的稳定性分析模型，以得到该设备最终的稳定性判断结果；基于故障树的稳定性分析模型的构建过程是通过如下步骤完成的： 3-1构建故障树的根节点，将该节点标记为待处理节点Npre； 3-2设置计数器a＝m，用于表示生产线上的第a个生产环节，m表示生产线上生产环节的总数； 3-3判断a是否等于0，若是，则转入步骤3-15，否则转入步骤3-4； 3-4判断参与第a个生产环节的设备是否只有一个，若是，则转入步骤3-5，否则转入步骤3-6； 3-5将参与第a个生产环节的该设备的故障事件标识为故障树叶子节点C，将C设置为故障树中节点Npre的子节点，将节点Npre和节点C的连接关系设置为故障树中的与门关系，转入步骤3-12； 3-6将参与第a个生产环节的多台设备按照类型分组，将相同类型的设备分为同一组，从而得到M组设备，并转入步骤3-7； 3-7设置计数器b＝1，然后转入步骤3-8； 3-8判断b是否小于等于M，如果是，则转入步骤3-9，否则转入步骤3-12； 3-9为第b组设备整体在故障树中新增一个中间节点B，标识着第b组设备的某一部分出现问题，将该中间节点B设置为故障树中节点Npre的子节点，将节点Npre和节点B的连接关系设置为故障树中的与门关系，并转入步骤3-10； 3-10为第b组设备中每台设备在故障树新建一个叶子节点，每个叶子节点代表对应的设备的某一部分出现问题，将所有新建的叶子节点设置为节点B的子节点，将叶子节点和节点B的连接关系设置为故障树中的或门关系，转入步骤3-11； 3-11设置计数器b＝b+1，并返回步骤3-8； 3-12在故障树新增一个中间节点F，表示前a-1个生产环节出现故障事件，将节点F设置为Npre的一个子节点，将节点Npre和节点F的连接关系设置为故障树中的与门关系； 3-13将待处理节点Npre设置为节点F； 3-14设置计数器a＝a-1，并返回步骤3-3； 3-15在故障树中删除节点Nunvisited，然后进入步骤3-16； 3-16依据构建完成的故障树图计算出其中顶事件的发生概率，将顶事件的发生概率转换为生产线稳定概率，即得到最终的基于故障树的稳定性分析模型。

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