[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

本發明涉及應用電子設備進行識別的方法領域，具體涉及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，包括：對部分信號標注潤滑等級得到數據集，根據相似性計算獲取未標注信號的滑窗的相似度，根據相似度確定未標注信號的最小周期長度，最小周期長度獲取目標滑窗并根據目標滑窗相似度計算確定目標信號片段，對目標信號片段進行干擾性排除確定潤滑不良片段，確定潤滑不良片段對應的潤滑等級標簽值并得到更新數據集，根據更新后的數據集對網絡訓練，得到每個待標注信號的潤滑等級標簽值并控制調整潤滑油量，本發明方法擴增了網絡訓練集，提高了網絡訓練結果的準確度，從而實現對潤滑設備的潤滑點的潤滑油量準確調整。

技術領域

本發明涉及應用電子設備進行識別的技術領域，具體涉及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。

背景技術

隨著社會經濟的發展、工業化的推進，大型設備的使用量也隨之提高，每個大型設備的潤滑系統控制的效果直接會影響設備的使用壽命，而通常情況下無法可視化的監控潤滑系統的運行情況，導致潤滑系統的會出現有些潤滑部位潤滑液過量出現漏油現象，而有些潤滑部位潤滑液不足導致潤滑不良的干摩擦現象。因而智能化的對潤滑不良的位置進行補給潤滑液是十分重要的。

當潤滑點存在潤滑不良時，就會出現干摩擦造成的溫度升高，因而通過監控潤滑點的溫度狀況和聲音狀況來反映各處的潤滑效果，然而利用神經網絡來通過聲音信號、溫度信息來預測各潤滑點的潤滑情況時，需要利用標注好的數據集來訓練網絡，由于采集到的聲音信息和溫度信息不僅包括自身潤滑點產生的信息，而且還會受周圍工作部件的影響，這些周圍部件的不同還會造成聲音和溫度的不同，例如一個軸承較近的距離存在電動機等部件，其電動機造成溫度和聲音干擾較大，因此，周圍部件也會干擾準確的尋找出自身潤滑點由于潤滑不良造成的聲音、溫度波動，從而影響數據集的準確性，進而會導致訓練的網絡不準確，影響訓練結果的準確性。

因此，需要一種通過電子設備識別及處理來對神經網絡數據集增廣實現潤滑設備智能控制的方法。

發明內容

本發明提供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，以解決現有的問題。

本發明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采用如下技術方案：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，獲取不良信號在共有頻率區間內的頻率值個數及個數均值，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。

進一步的，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；