[發明專利]基于神經網絡數據集增廣的潤滑設備的智能控制方法

有效

• 申請號: 202210935112.0
• 申請日: 2022-08-05
• 公開（公告）號: CN115017961B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發明（設計）人: 何彩霞
• 申請（專利權）人: 江蘇江海潤液設備有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/04
• 代理公司: 杭州聚邦知識產權代理有限公司 33269
• 代理人: 周美鋒

1.一種基于神經網絡數據集增廣的潤滑設備的智能控制方法，其特征在于，該方法包括：

采集每個潤滑點的信號，對部分信號進行潤滑等級標注得到數據集；

獲取數據集中每個潤滑等級的不良信號對應的共有頻率區間，獲取所有不良信號的頻率值在共有頻率區間內的頻率值的個數均值，及每個潤滑等級內所有不良信號的頻率值對應的共有頻率區間的頻率值的總個數均值；

獲取每個未標注信號的不同尺寸的多個滑窗；計算每種相同尺寸的第一個滑窗與其他各個滑窗內的信號波形之間的相似度的平均值；根據各個不同尺寸的滑窗對應的平均值確定的未標注信號的最小周期長度；

以最小周期長度作為滑窗大小獲取對應的未標注信號的多個目標滑窗，計算第一個目標滑窗與其他目標滑窗內的信號波形的余弦相似度均值，根據余弦相似度均值及設定的閾值獲取目標信號片段；

根據個數均值與目標信號片段中屬于共有頻率區間的頻率值個數計算異常概率，根據異常概率與概率閾值確定潤滑不良片段；

根據總個數均值及潤滑不良片段在每個潤滑等級對應的共有頻率區間內的頻率值個數計算潤滑不良片段屬于各潤滑等級的最終概率，根據最終概率確定各個潤滑不良片段的潤滑等級標簽值，根據各個潤滑不良片段及對應的潤滑等級標簽值對數據集更新得到更新數據集；

根據更新數據集中的各個信號對應的潤滑等級標簽值對神經網絡訓練，給訓練好的神經網絡輸入待潤滑點的信號，輸出該潤滑點的潤滑等級標簽值，根據潤滑等級標簽值調整對應潤滑點的潤滑油量。

2.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡數據集增廣的潤滑設備的智能控制方法，其特征在于，對部分信號進行潤滑等級標注得到數據集的步驟包括：

每個潤滑點的信號包括：聲音信號、溫度信號；

潤滑等級包括潤滑良好等級、潤滑不良等級1 、潤滑不良等級2 、潤滑不良等級3 及潤滑不良等級4 ，潤滑良好等級、潤滑不良等級1、潤滑不良等級2、潤滑不良等級3及潤滑不良等級4的潤滑等級標簽值依次為0、1、2、3、4；

根據潤滑點的已標注信號及對應的潤滑等級的潤滑等級標簽值得到數據集。

3.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡數據集增廣的潤滑設備的智能控制方法，其特征在于，獲取數據集中每個潤滑等級的不良信號對應的共有頻率區間的步驟包括：

數據集中各個不良等級對應的信號即為不良信號；

獲取數據集中各個已標注信號中不良信號的頻譜信號；

根據頻譜信號得到各個不良信號的頻率值；

并獲取所有不良信號中頻率值的最大值和最小值；

根據頻率值的最大值和最小值及設定的等級間隔閾值對各個不良信號劃分頻率等級；

所有不良信號的頻率等級對應的頻率區間即為不良信號的共有頻率區間。

4.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡數據集增廣的潤滑設備的智能控制方法，其特征在于，獲取每個未標注信號的不同尺寸的多個滑窗；計算每種相同尺寸的第一個滑窗與其他各個滑窗內的信號波形之間的相似度的平均值步驟包括：

獲取每個未標注信號的波形；

設定滑窗尺寸及滑窗滑動步長，根據滑窗尺寸及滑窗滑動步長得到未標注信號的波形的多個滑窗；

計算第一個滑窗與其他所有滑窗內的信號波形的相似度及所有相似度的平均值；

多次調整滑窗尺寸及滑窗滑動步長得到不同尺寸下的滑窗；

獲取調整尺寸后的各個尺寸的滑窗對應的相似度的平均值。

5.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡數據集增廣的潤滑設備的智能控制方法，其特征在于，根據各個不同尺寸的滑窗對應的平均值確定的未標注信號的最小周期長度的步驟包括：

根據各尺寸滑窗的平均值獲取該未標注信號的相似度曲線；

獲取相似度曲線的第一個極大值對應滑窗的尺寸，該滑窗的尺寸即為該未標注信號的最小周期長度。