[發明專利]液壓系統中負載流量信號的標定校準方法

在審

• 申請號: 202211618611.3
• 申請日: 2022-12-15
• 公開（公告）號: CN116085352A
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 牛偉;馬振華;高博;趙洋洋;王森;韓冰潔
• 申請（專利權）人: 中國航空工業集團公司西安航空計算技術研究所
• 主分類號: F15B19/00
• 分類號: F15B19/00
• 代理公司: 北京清大紫荊知識產權代理有限公司 11718
• 代理人: 秦亞群

1.一種液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、確定影響液壓系統發動機驅動泵負載流量信變化的特征量；

步驟2、對采集的流量信號樣本數據進行預處理；

步驟3、對預處理后流量信號樣本數據分類，獲得多個相似樣本集；

步驟4、對每一個相似樣本集及與其對應的特征量，建立該相似樣本集的輕量化梯度提升樹校準模型；

步驟5、用輕量化梯度提升樹校準模型對流量信號樣本數據校準，獲得校準采樣信號值。

2.根據權利要求1所述的液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于：步驟1中，影響液壓系統發動機驅動泵負載流量信變化的特征量的確定方法為：根據皮爾遜相關系數，獲取影響負載流量信號的特征量的方法。

3.根據權利要求2所述的液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于：所述根據皮爾遜相關系數，獲取影響負載流量信號的特征量的方法，包括：

步驟1.1、獲取影響負載流量信號變化的n個影響因素；

步驟1.2、用皮爾遜相關系數r對n個影響因素進行相關性分析；

步驟1.3、依據各影響因素的相關性分析結果，判斷n個影響因素中n1個影響因素為采樣信號的特征量，其中n≥n1。

4.根據權利要求1所述的液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于：步驟2中，對采集的流量信號樣本數據進行預處理，包括識別流量信號樣本數據中的異常點，并對異常點進行剔除或修正。

5.根據權利要求4所述的液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于：異常點剔除的方法為：當采樣數據滿足max(|Y_采-Y_標|)ε₁條件時，則剔除該采樣數據，其中Y_采為采樣數據，Y_標為預設的采樣信號標定值；ε₁為舍棄閾值。

6.根據權利要求4所述的液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于：異常點修正的方法為：當采樣數據滿足ε₁〉max(|Y_采-Y_標|)ε₂條件時，則依據公式Y_采＝Y_標+(|Y_采-Y_標|)/φ對該采樣數據修正；

其中，Y_采為采樣數據，Y_標為預設的采樣信號標定值；ε₁為舍棄閾值；ε₂為修正閾值；φ為修正系數。

7.根據權利要求1所述的液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于：步驟3中，對預處理后流量信號樣本數據分類，獲得多個相似樣本集，包括：

步驟3.1、根據K－means聚類算法，對預處理后流量信號樣本數據及其對應的特征量分類；

步驟3.2、確定聚類簇集數，并選定簇集中心位置；

步驟3.3、依據聚類簇集數和簇集中心位置，形成多個相似樣本集，且多個相似樣本集為最優聚類多個相似樣本集。

8.根據權利要求1所述的液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于：步驟4中，對每一個相似樣本集及與其對應的特征量，建立該相似樣本集的輕量化梯度提升樹校準模型的方法為：將相似樣本集及與其對應的特征量作為模型的輸入，將預設的采樣信號標定值作為模型的輸出，模型進行訓練和迭代，獲得輕量化梯度提升樹校準模型。

9.根據權利要求1或8所述的液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于：步驟4還包括對輕量化梯度提升樹校準模型進行評估步驟。

10.根據權利要求9所述的液壓系統中負載流量信號的標定校準方法，其特征在于：輕量化梯度提升樹校準模型的評估方法，包括：

依據各個相似樣本集的精確率P和召回率R，計算該相似樣本集的F1值；

依據所有相似樣本集的F1值，計算平均值Macro－F1；

依據平均值Macro－F1，對輕量化梯度提升樹校準模型進行評估。