[发明专利]一种设备一致性分析方法

说明书

本发明公开了一种设备一致性分析方法，包括设备性能参数一致性比对和设备图像一致性对比两部分，其中：设备性能一致性对比由数据采集、归一化处理、置信区间规划、数据一致性对比、数据可视化五个环节组成；设备图像一致性对比由图像采集、图像预处理、特征提取，相似性度量、可视化展示五个环节组成；最终通过综合一致性判别，得出整体设备综合一致性。解决了现有技术中对设备一致性的手工数据梳理和对比分析，通过人工智能算法和统计分析方法基于更科学的方式处理、展示数据，直观显示出数据差异点，帮助使用者快速定位到不一致的部分，并辅助进行一致性判别。使判定过程可视化，同时更高效的处理一致性判别问题。

技术领域

本发明属于矿山设备综合一致性分析技术领域，具体涉及一种设备一致性分析方法。

背景技术

矿用新装备需要经过实验室验证和工业性试验验证两阶段的试用和验证，收集两个阶段的性能、图像信息进行对比，从而实现对此新设备运行可靠性、稳定性、合理性的验证对比和分析。

目前我国还没有设备一致性的相关标准，对于设备一致性的对比分析完全靠手工数据梳理，然后进行对比分析，在观察设备图像过程中，对设备纹理、特征的识别不准确。在性能参数验证时，由于以往的各个性能参数数据未可视化展示，未经标准化处理，将导致人为分析效率低，准确性差。在图像一致性验证时，由于矿用设备大多工业试验位于井下，光线差照片明暗度不利于人眼分辨。因此，需要研究更高效的处理一致性判别问题。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种设备一致性分析方法。

为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案：

一种设备一致性分析方法，其特征在于，包括设备性能参数一致性比对和设备图像一致性对比两部分，其中：

所述设备性能一致性对比包括数据采集、归一化处理、置信区间规划、数据一致性对比、数据可视化五个环节；

所述设备图像一致性对比包括图像采集、图像预处理、特征提取，相似性度量、可视化展示五个环节；

最终通过综合一致性判别，得出整体设备综合一致性。

所述设备性能一致性对比的具体实现方法是：

(1)数据采集

记实验室性能测试数据为D_l，工业性试验测试数据为D_f；假设实验室性能测试共采集n项数据进行性能测试，以1项实验数据表示为d_l1，那么一次数据采集的结果可以表示为：

D_l1＝[d_l1 d_l2 ... d_ln]

为了保证实验的准确性，避免实验误差和错误造成的影响，通过多次实验进行数据验证，假设共进行m次实验，那么记一次依据时间序列，实验室性能测试数据D_l的矩阵形式如下：

同理可得，工业性试验测试数据为D_f的矩阵形式如下：

(2)数据归一化

为了消除不同特征数据由于不在同一个数量级造成的计算错误，需要对实验室性能测试数据D_l和工业性试验测试数据D_f采用极值归一化进行数据处理，其中，极大值X_max和极小值X_min为各项数据理论上的最大值和最小值，也可以是实验室测量数据中多次实验累积出的经验值，为确保计算的准确性，优先采用实验室测量数据中多次实验累积出的经验值。