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    一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法和電子設(shè)備技術(shù)

    技術(shù)編號(hào):44330009 閱讀:5 留言:0更新日期:2025-02-18 20:37
    本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法和電子設(shè)備,該方法包括以下步驟獲取目標(biāo)真空設(shè)備關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;構(gòu)建基于堆疊LSTM的檢測(cè)模型;將預(yù)處理的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的檢測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并計(jì)算得到閾值;將預(yù)處理的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的檢測(cè)模型,輸出預(yù)測(cè)值,并基于閾值,進(jìn)行真空設(shè)備健康診斷。與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明專利技術(shù)具有實(shí)現(xiàn)真空設(shè)備的實(shí)時(shí)診斷、減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間以及提高設(shè)備運(yùn)行效率和可靠性等優(yōu)點(diǎn)。

    【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

    本專利技術(shù)涉及真空設(shè)備健康診斷,尤其是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法和電子設(shè)備。


    技術(shù)介紹

    1、模擬真空的設(shè)備在航天領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用。這些設(shè)備用于模擬外太空的真空環(huán)境,為航天器和其他相關(guān)設(shè)備的地面測(cè)試提供了不可或缺的實(shí)驗(yàn)條件。真空環(huán)境模擬器能夠有效模擬外太空的低壓環(huán)境,從而測(cè)試航天器的耐壓性能、材料的耐真空性以及電子設(shè)備的性能表現(xiàn)等。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)采集壓力、溫度、電流等關(guān)鍵參數(shù),并在這些參數(shù)超出預(yù)設(shè)范圍時(shí)觸發(fā)報(bào)警,以提醒操作人員進(jìn)行檢查和處理。盡管上述方法在一定程度上能夠保證真空環(huán)境模擬器的正常運(yùn)行,但傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)只能在故障發(fā)生后通過(guò)報(bào)警提醒操作人員進(jìn)行處理,無(wú)法提前預(yù)測(cè)潛在的故障。因此,當(dāng)操作人員發(fā)現(xiàn)異常時(shí),設(shè)備可能已經(jīng)處于故障狀態(tài)很久了,甚至導(dǎo)致設(shè)備的非計(jì)劃停機(jī),嚴(yán)重影響正常的實(shí)驗(yàn)和測(cè)試進(jìn)程。

    2、現(xiàn)有的真空設(shè)備健康診斷方法僅僅依靠某些參數(shù)是否超過(guò)特征值閾值來(lái)進(jìn)行監(jiān)測(cè),依據(jù)操作人員經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷,并受限于操作人員無(wú)法時(shí)刻盯著屏幕,因此無(wú)法及時(shí)有效地進(jìn)行健康診斷。

    3、如何實(shí)現(xiàn)真空設(shè)備的實(shí)時(shí)健康診斷,成為需要解決的技術(shù)問(wèn)題。


    技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

    1、本專利技術(shù)的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法和電子設(shè)備。

    2、本專利技術(shù)的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn):

    3、根據(jù)本專利技術(shù)的一個(gè)方面,提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,該方法包括以下步驟:

    <p>4、步驟s101:獲取目標(biāo)真空設(shè)備關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);

    5、步驟s102:對(duì)步驟s101獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;

    6、步驟s103:構(gòu)建基于堆疊lstm的檢測(cè)模型;

    7、步驟s104:將步驟s102預(yù)處理的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的檢測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并計(jì)算得到閾值;

    8、步驟s105:將步驟s102預(yù)處理的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的檢測(cè)模型,輸出預(yù)測(cè)值,并基于步驟s104的閾值,進(jìn)行真空設(shè)備健康診斷。

    9、優(yōu)選地,所述的目標(biāo)真空設(shè)備關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)包括:真空度、泵的頻率、泵的電流和閥門的開關(guān),其中真空度為目標(biāo)參數(shù)。

    10、優(yōu)選地,所述的歷史數(shù)據(jù)為由若干個(gè)試驗(yàn)周期的數(shù)據(jù)組合,每個(gè)試驗(yàn)周期又由若干個(gè)階段組成;

    11、所述的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為當(dāng)前試驗(yàn)周期某個(gè)階段產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

    12、優(yōu)選地,所述歷史數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括:通過(guò)時(shí)間序列分割算法將歷史數(shù)據(jù)分為若干周期和若干階段,使用聚類分析將不同周期的相同階段數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,保留數(shù)據(jù)最多的類別和其對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),將不同周期同階段數(shù)據(jù)用組合的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)歸一化,然后將數(shù)據(jù)序列化;

    13、所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括:對(duì)數(shù)歸一化和序列化。

    14、更加優(yōu)選地,所述聚類分析動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列之間的距離,使用層次聚類將同一階段數(shù)據(jù)分為兩類,保留數(shù)據(jù)多的一類。

    15、優(yōu)選地,所述堆疊lstm模型包括三層lstm層和一層全連接層。

    16、優(yōu)選地,所述檢測(cè)模型的訓(xùn)練采用動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率,若驗(yàn)證損失連續(xù)m輪未減小,則將當(dāng)前學(xué)習(xí)率乘以設(shè)定系數(shù);所述檢測(cè)模型采用早停策略中斷訓(xùn)練,若驗(yàn)證損失在n輪內(nèi)不再改善,停止訓(xùn)練。

    17、優(yōu)選地,所述步驟s104的過(guò)程包括:

    18、步驟s102預(yù)處理的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的檢測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),得到每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的誤差,將每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的誤差利用3σ準(zhǔn)則計(jì)算得到閾值;其中閾值通過(guò)計(jì)算擬合誤差得到,具體為:將初始訓(xùn)練分為各個(gè)周期的同一階段數(shù)據(jù),訓(xùn)練好的檢測(cè)模型對(duì)不同周期的同階段數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,擬合誤差等于預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的差值,再將同一時(shí)刻的誤差集合error使用3σ原則,計(jì)算出閾值threshold=mean(error)+3*std(error),其中mean(error)為誤差集合的平均值,std(error)為誤差集合的標(biāo)準(zhǔn)差。

    19、優(yōu)選地,所述步驟s105具體為:將步驟s102預(yù)處理的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的檢測(cè)模型,得到下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)值,計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差,將誤差與對(duì)應(yīng)時(shí)間步驟s3中得到的閾值進(jìn)行比較,若誤差大于閾值,則發(fā)出警告,提醒工作人員真空設(shè)備出現(xiàn)異常情況。

    20、根據(jù)本專利技術(shù)的另一個(gè)方面,提供了一種電子設(shè)備,包括存儲(chǔ)器和處理器,所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的方法。

    21、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本專利技術(shù)具有以下有益效果:

    22、本專利技術(shù)通過(guò)獲取真空設(shè)備的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并分別進(jìn)行預(yù)處理,將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入到堆疊lstm模型中進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練好的模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)得到每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的誤差,并根據(jù)誤差計(jì)算出閾值,最后將處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入到模型中得到下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)值,計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差,將誤差與對(duì)應(yīng)時(shí)間的閾值進(jìn)行比較,實(shí)現(xiàn)對(duì)真空設(shè)備的實(shí)時(shí)診斷,在異常出現(xiàn)時(shí)及時(shí)通知維修,從而大大減少了設(shè)備的非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間,降低了維護(hù)成本,并提高了真空設(shè)備的整體運(yùn)行效率和可靠性。

    23、本專利技術(shù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行序列分割、聚類分析、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、歸一化和序列化,對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和序列化,這些預(yù)處理方法加快檢測(cè)模型的收斂速度,提高實(shí)時(shí)診斷的效率。

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    【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

    1.一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述的目標(biāo)真空設(shè)備關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)包括:真空度、泵的頻率、泵的電流和閥門的開關(guān),其中真空度為目標(biāo)參數(shù)。

    3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述的歷史數(shù)據(jù)為由若干個(gè)試驗(yàn)周期的數(shù)據(jù)組合,每個(gè)試驗(yàn)周期又由若干個(gè)階段組成;

    4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述歷史數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括:通過(guò)時(shí)間序列分割算法將歷史數(shù)據(jù)分為若干周期和若干階段,使用聚類分析將不同周期的相同階段數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,保留數(shù)據(jù)最多的類別和其對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),將不同周期同階段數(shù)據(jù)用組合的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)歸一化,然后將數(shù)據(jù)序列化;

    5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述聚類分析動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列之間的距離,使用層次聚類將同一階段數(shù)據(jù)分為兩類,保留數(shù)據(jù)多的一類。

    6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述堆疊LSTM模型包括三層LSTM層和一層全連接層。

    7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述檢測(cè)模型的訓(xùn)練采用動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率,若驗(yàn)證損失連續(xù)m輪未減小,則將當(dāng)前學(xué)習(xí)率乘以設(shè)定系數(shù);所述檢測(cè)模型采用早停策略中斷訓(xùn)練,若驗(yàn)證損失在n輪內(nèi)不再改善,停止訓(xùn)練。

    8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述步驟S104的過(guò)程包括:

    9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述步驟S105具體為:將步驟S102預(yù)處理的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的檢測(cè)模型,得到下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)值,計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差,將誤差與對(duì)應(yīng)時(shí)間步驟S3中得到的閾值進(jìn)行比較,若誤差大于閾值,則發(fā)出警告,提醒工作人員真空設(shè)備出現(xiàn)異常情況。

    10.一種電子設(shè)備,包括存儲(chǔ)器和處理器,所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1~9中任一項(xiàng)所述的方法。

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    【技術(shù)特征摘要】

    1.一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述的目標(biāo)真空設(shè)備關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)包括:真空度、泵的頻率、泵的電流和閥門的開關(guān),其中真空度為目標(biāo)參數(shù)。

    3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述的歷史數(shù)據(jù)為由若干個(gè)試驗(yàn)周期的數(shù)據(jù)組合,每個(gè)試驗(yàn)周期又由若干個(gè)階段組成;

    4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述歷史數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括:通過(guò)時(shí)間序列分割算法將歷史數(shù)據(jù)分為若干周期和若干階段,使用聚類分析將不同周期的相同階段數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,保留數(shù)據(jù)最多的類別和其對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),將不同周期同階段數(shù)據(jù)用組合的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)歸一化,然后將數(shù)據(jù)序列化;

    5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的真空設(shè)備健康診斷方法,其特征在于,所述聚類分析動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列之間的距離,使用層次聚類將同一階段數(shù)據(jù)分為兩類,保留數(shù)據(jù)多的一類。

    6...

    【專利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:金鋼,劉仁龍章懷宇,
    申請(qǐng)(專利權(quán))人:中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所,
    類型:發(fā)明
    國(guó)別省市:

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