[发明专利]产品性能预测模型的建立方法和装置、计算机设备、计算机可读存储介质、产品性能预测方法及预测系统

权利要求书

1.产品性能预测模型的建立方法，其特征在于，所述方法包括：

获取一第一样本数据，所述第一样本数据包括一设备生产产品过程中产生的设备异常数据；

获取所述设备所在生产线的生产线配置仿真参数，以及所述生产线所生产的产品的产品信息；

根据所述设备异常数据、所述生产线配置仿真参数以及所述产品信息，选择一产品性能仿真模型对所述产品的性能进行仿真测试，得到一产品性能仿真数据；

将所述设备异常数据、所述生产线配置仿真参数、所述产品信息以及所述产品性能仿真数据输入至一机器学习模型进行机器学习训练，得到产品性能预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述设备所在生产线的生产线配置仿真参数，以及所述生产线所生产的产品的产品信息的步骤包括：

获取所述设备的应用类型及所述设备生产的产品类别，其中，所述设备的应用类型包括所述设备应用的领域以及所述设备应用的生产线；

获取与所述设备生产的产品类别、所述设备应用的领域以及所述设备应用的生产线匹配的生产线配置仿真参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述设备异常数据、所述生产线配置仿真参数、所述产品信息以及所述产品性能仿真数据输入至一机器学习模型进行机器学习训练，得到产品性能预测模型的步骤包括：

对所述设备异常数据进行划分，得到一训练集数据以及一测试集数据；

将所述训练集数据、所述生产线配置仿真参数、所述产品信息以及所述产品性能仿真数据输入至所述机器学习模型进行训练，得到一初始产品性能预测模型；

将所述测试集数据、所述生产线配置仿真参数、所述产品信息以及所述产品性能仿真数据输入至所述初始产品性能预测模型，对所述初始产品性能预测模型进行验证，得到所述产品性能预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用所述测试集数据、所述生产线配置仿真参数、所述产品信息以及所述产品性能仿真数据输入至所述初始产品性能预测模型对所述初始产品性能预测模型进行验证，得到所述产品性能预测模型的步骤包括：

将所述测试集数据、所述生产线配置仿真参数、所述产品信息以及所述产品性能仿真数据输入至所述初始产品性能预测模型以测试所述初始产品性能预测模型，得到所述初始产品性能预测模型的产品性能预测准确率；

将所述产品性能预测准确率与一预设阈值比较，当所述产品性能预测准确率高于所述预设阈值时，确定所述设备异常数据与产品性能预测结果之间的映射关系，得到所述产品性能预测模型。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取一第二样本数据，所述第二样本数据包括所述设备生产产品过程中产生的设备异常数据，且第二样本数据与所述第一样本数据不重叠；

根据所述第二样本数据对所述产品性能预测模型进行更新。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二样本数据对所述产品性能预测模型进行更新的步骤包括：

将所述第二样本数据、所述生产线配置仿真参数、所述产品信息以及所述产品性能仿真数据输入至所述产品性能预测模型进行预测，得到一产品性能预测结果；

判断所述产品性能预测结果与一实际值的偏差是否大于预设预测标准；

若所述偏差大于所述预设预测标准，则对所述产品性能预测模型进行更新。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述偏差大于所述预设预测标准，则对所述生产线配置仿真参数进行调整，直至所述产品性能预测结果与实际值的偏差小于所述预设预测标准。