[發(fā)明專利]基于神經元網絡的數據處理方法、系統(tǒng)及雷達液位計

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310460426.4
• 申請日: 2023-04-26
• 公開（公告）號: CN116642558A
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發(fā)明（設計）人: 馬占鋒;李會軍;劉磊;梁永吉;楊大錨;杜海松;張宇鵬;李雪松;李國福;趙紅雷
• 申請（專利權）人: 華能銅川照金煤電有限公司
• 主分類號: G01F23/80
• 分類號: G01F23/80;G06N3/08;G01F23/284
• 代理公司: 深圳市鼎智專利代理事務所(普通合伙) 44411
• 代理人: 張小晶

1.一種基于神經元網絡的數據處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

構建神經元網絡模型，通過測量環(huán)境數據對神經元網絡模型進行訓練后得到神經元網絡模型；

獲取原始距離數據；

通過均值法對原始距離數據進行異常數據剔除，生成初步判斷數據；

將原始距離數據輸入神經元網絡模型生成當前時刻的測量數據預測值；

將初步判斷數據與測量數據預測值進行對比分析，若兩者的偏差方向及大小在設定范圍內，則將測量數據預測值輸出；若兩者的偏差方向及大小在設定范圍外，則將測量數據預測值剔除，獲取當前時刻之前時間點的正常數據并輸出；

對輸出的數據進行數模轉換。

2.根據權利要求1所述的基于神經元網絡的數據處理方法，其特征在于：測量環(huán)境數據包括雷達液位計工作測量對象的工作狀況歷史數據，工作狀況歷史數據包括各個工作狀況下的正常測量數據以及異常工況下進行數據剔除處理后的異常數據。

3.根據權利要求1所述的基于神經元網絡的數據處理方法，其特征在于：原始距離數據通過雷達液位計測量后獲得。

4.根據權利要求1所述的基于神經元網絡的數據處理方法，其特征在于：神經元網絡模型根據上一個數據采樣周期的歷史數據生成當前時刻的測量數據預測值。

5.根據權利要求1所述的基于神經元網絡的數據處理方法，其特征在于：輸出的測量數據預測值作為正常數據進行儲存；剔除后的測量數據預測值作為異常數據進行儲存，用于環(huán)境突變情況的數據判斷。

6.根據權利要求1所述的基于神經元網絡的數據處理方法，其特征在于：數模轉換后的數據傳輸至數據采集中心，同時也傳輸至神經元網絡模型，用于下個數據采樣周期的數據判斷。

7.一種基于神經元網絡的數據處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

數據采集模塊，用于采集測量環(huán)境數據以及雷達液位計測量后的實時的原始距離數據；

模型構建模塊，用于構建神經元網絡模型，通過測量環(huán)境數據對神經元網絡模型進行訓練并驗證，輸出訓練成功的神經元網絡模型；

神經元網絡模型，用于通過原始距離數據生成當前時刻的測量數據預測值；

數據處理模塊，用于通過均值法對原始距離數據進行異常數據剔除，生成初步判斷數據；

數據判斷模塊，用于將初步判斷數據與測量數據預測值進行對比分析，若兩者的偏差方向及大小在設定范圍內，則將測量數據預測值傳輸至輸出模塊；若兩者的偏差方向及大小在設定范圍外，則將測量數據預測值剔除，獲取當前時刻之前時間點的正常數據并輸出至輸出模塊；

輸出模塊，用于對輸入的數據進行數模轉換后傳輸至數據采集中心，以及用于將輸入的數據傳輸至神經元網絡模型。

8.根據權利要求7所述的基于神經元網絡的數據處理系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

正常數據歷史數據記錄庫，用于存儲和記錄數據判斷模塊輸出的測量數據預測值；

錯誤數據記錄庫，用于存儲和記錄數據判斷模塊剔除后的測量數據預測值。

9.一種雷達液位計，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權利要求1-6中任一所述的基于神經元網絡的數據處理方法的步驟。