[發(fā)明專利]一種基于工控信號的控制功能分類方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910058328.1
• 申請日: 2019-01-22
• 公開（公告）號: CN109886119B
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 戚建淮;賴武光;宋晶;鄭偉范
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市永達(dá)電子信息股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市順天達(dá)專利商標(biāo)代理有限公司 44217
• 代理人: 高占元

1.一種基于工控信號的控制功能分類方法，其特征在于，包括：

S1、基于工控信號的分類方案生成分類信號集并訓(xùn)練所述分類信號集以得到第一訓(xùn)練模型，且生成不同于所述分類信號集的第二分類信號；

S2、基于所述第一訓(xùn)練模型測試所述第二分類信號以獲得異常分類判定條件；

S3、基于所述第一訓(xùn)練模型和所述異常分類判定條件生成用于判定正常分類和異常分類的第二訓(xùn)練模型；

其中，所述步驟S1進(jìn)一步包括：

S11、將工控信號按照其功能進(jìn)行分類以得到工控信號指令集，并激勵所述工控信號指令集以生成分類信號集；

S12、訓(xùn)練所述分類信號集以獲得所述第一訓(xùn)練模型；

S13、制造不同于所述工控信號指令集的新類指令，并激勵所述新類指令以獲得所述第二分類信號；

所述步驟S2進(jìn)一步包括：

S21、測試所述第二分類信號在所述第一訓(xùn)練模型中的各個分類的分類概率；

S22、將所述第二分類信號的最大分類概率和最小分類概率的比值作為所述異常分類判定條件。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于工控信號的控制功能分類方法，其特征在于，所述步驟S11進(jìn)一步包括：

S111、將工控信號按照工控設(shè)備說明書列出的功能導(dǎo)入；

S112、基于所述工控信號的功能選擇工控信號并為其設(shè)定分類標(biāo)簽以對所述工控信號進(jìn)行分類以生成所述工控信號指令集；

S113、激勵所述工控信號指令集并錄制產(chǎn)生的具有分類標(biāo)簽的信號數(shù)據(jù)以生成所述分類信號集。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于工控信號的控制功能分類方法，其特征在于，在所述步驟S12中，采用LinearSVM訓(xùn)練所述分類信號集以獲得所述第一訓(xùn)練模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于工控信號的控制功能分類方法，其特征在于，進(jìn)一步包括：

S4、基于所述第二訓(xùn)練模型測試新的工控信號以將其劃分為屬于第一訓(xùn)練模型中的各個分類或異常分類。

5.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，所述程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-4中任意一項權(quán)利要求所述的基于工控信號的控制功能分類方法。

6.一種基于工控信號的控制功能分類系統(tǒng)，其特征在于，包括：

分類模塊，基于工控信號的分類方案生成分類信號集且生成不同于所述分類信號集的第二分類信號；

第一訓(xùn)練模塊，用于訓(xùn)練所述分類信號集以得到第一訓(xùn)練模型；

測試模塊，用于基于所述第一訓(xùn)練模型測試所述第二分類信號以獲得異常分類判定條件；

第二訓(xùn)練模塊，用于基于所述第一訓(xùn)練模型和所述異常分類判定條件生成用于判定正常分類和異常分類的第二訓(xùn)練模型；

所述分類模塊進(jìn)一步包括：

導(dǎo)入單元，用于將工控信號按照工控設(shè)備說明書列出的功能導(dǎo)入；

分類單元，用于基于所述工控信號的功能選擇工控信號并為其設(shè)定分類標(biāo)簽以對所述工控信號進(jìn)行分類以生成工控信號指令集；

激勵單元，用于激勵所述工控信號指令集并錄制產(chǎn)生的具有分類標(biāo)簽的信號數(shù)據(jù)以生成所述分類信號集；所述測試模塊進(jìn)一步包括：

概率測試單元，用于測試所述第二分類信號在所述第一訓(xùn)練模型中的各個分類的分類概率；

條件生成單元，用于將所述第二分類信號的最大分類概率和最小分類概率的比值作為所述異常分類判定條件。