[发明专利]设备运行参数确定方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202210199089.3 | 申请日: | 2022-03-02 |
公开(公告)号: | CN114549514A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | 阮正华;彭成华 | 申请(专利权)人: | 无锡邑文电子科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 曹瑞敏 |
地址: | 214028 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 设备 运行 参数 确定 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种设备运行参数确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取生产设备的第一组运行参数,以及所述第一组运行参数在预设历史时间段内对应的多个第一生产结果参数;
获取针对所述多个第一生产结果参数的评价分值;
根据所述第一组运行参数、所述多个第一生产结果参数以及所述评价分值,采用预设的监督学习数据模型,得到所述生产设备的第二组运行参数,用以使得所述生产设备以所述第二组运行参数进行运行。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一组运行参数、所述多个第一生产结果参数以及所述评价分值,采用预设的监督学习数据模型,得到所述生产设备的第二组运行参数,包括:
根据所述第一组运行参数、所述多个第一生产结果参数以及所述第一组运行参数对应的设备运行时间生成三维图形;
对所述三维图形进行去噪处理;
根据所述第一组运行参数、去噪处理后的三维图形中生产结果维度的生产结果参数,以及对应的所述评价分值,采用所述监督学习数据模型,得到所述第二组运行参数。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述三维图形进行去噪处理,包括:
对所述三维图形进行小波分解,得到多层小波信号;
根据预设小波系数阈值,对所述多层小波信号进行阈值处理,得到去噪后的多层小波信号;
根据所述去噪后的多层小波信号,得到所述去噪处理后的三维图形。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述三维图形进行小波分解,得到多层小波信号,包括:
采用预设的正交小波基和预设分解层数,对所述三维图形进行小波分级,得到数量等于所述预设分解层数的所述多层小波信号,所述预设分解层数为四。
5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据预设小波系数阈值,对所述多层小波信号进行阈值处理,得到去噪后的多层小波信号,包括:
根据所述预设小波系数阈值,保留所述多层小波信号中大于所述预设小波系数阈值的第一小波信号的小波系数,并对所述多层小波信号中小于所述预设小波系数阈值的第二小波信号的小波系数置零处理。
6.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据预设小波系数阈值,对所述多层小波信号进行阈值处理,得到去噪后的多层小波信号,包括:
根据所述预设小波系数阈值,对所述多层小波信号中大于所述预设小波系数阈值的第一小波信号的小波系数进行向零收缩处理,并对所述多层小波信号中小于所述预设小波系数阈值的第二小波信号的小波系数置零处理。
7.如权利要求1-6中任一所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一组运行参数、所述多个第一生产结果参数以及所述评价分值,采用预设的监督学习数据模型,得到所述生产设备的第二组运行参数之前,所述方法还包括:
采用所述生产设备的参数规则,构建所述监督学习数据模型,所述参数规则包括:所述生产设备的多类运行参数对应的参数范围。
8.一种设备运行参数确定装置,其特征在于,包括:获取模块、处理模块;
所述获取模块,用于获取生产设备的第一组运行参数,以及所述第一组运行参数在预设历史时间段内对应的多个第一生产结果参数;获取针对所述多个第一生产结果参数的评价分值;
所述处理模块,用于根据所述第一组运行参数、所述多个第一生产结果参数以及所述评价分值,采用预设的监督学习数据模型,得到所述生产设备的第二组运行参数,用以使得所述生产设备以所述第二组运行参数进行运行。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储介质和总线,所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信,所述处理器执行所述程序指令,以执行时执行如权利要求1至7任一所述的设备运行参数确定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的设备运行参数确定方法的步骤。
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