[发明专利]高频火花机校准方法、装置及计算机存储介质

权利要求书

1.一种高频火花机校准方法，其特征在于，包括：

获取第一信息和第二信息，所述第一信息为高频火花机的运行视频信息，所述第二信息为所述运行视频信息对应的运行数据信息，所述运行数据包括高频火花机运行时的电压值、灵敏度和稳定度；

将所述第一信息和第二信息发送至异常检测模块进行处理，得到第三信息，所述第三信息包括高频火花机的异常信息；

将所述第三信息发送至调整后的校准数据预测模型进行处理，得到高频火花机的校准数据；

基于所述高频火花机的校准数据对所述高频火花机进行校准，得到校准后的高频火花机。

2.根据权利要求1所述的高频火花机校准方法，其特征在于,将所述第一信息和第二信息发送至异常检测模块进行处理，得到第三信息；

按照所述高频火花机的运行时间将所述高频火花机的运行视频信息进行提取，得到所述高频火花机的运行视频的关键图像，所述关键图像为基于图像识别处理得到的至少一帧高频火花机的放电图像；

将所述高频火花机的运行视频的关键图像和预设的火花机的放电图像进行对比，得到高频火花机的异常放电图像信息；

将所述第二信息发送至训练后的异常数据判断模型进行异常判断，得到高频火花机的异常运行数据；

基于所述高频火花机的异常放电图像信息和高频火花机的异常放电图像信息，得到高频火花机的异常信息。

3.根据权利要求2所述的高频火花机校准方法，其特征在于,将所述高频火花机的运行视频的关键图像和预设的火花机的放电图像进行对比，得到高频火花机的异常放电图像信息，包括：

将所述高频火花机的运行视频的关键图像内的每帧图像输入到所述图像匹配度计算模型内，分别与预设的高频火花机的放电图像进行对比出来，得到至少两个高频火花机的运行视频的关键图像和预设的火花机的放电图像匹配度值；

将所有的高频火花机的运行视频的关键图像和预设的火花机的放电图像匹配度值进行汇总，得到匹配度值集合；

将所述匹配度值集合内所有数据进行均方根计算，并将得到的均方根值作为判断高频火花机的运行视频的关键图像是否为异常放电图像的阈值；

基于所述判断高频火花机的运行视频的关键图像是否为异常放电图像的阈值，得到高频火花机的异常放电图像信息。

4.根据权利要求2所述的高频火花机校准方法，其特征在于,所述训练后的异常数据判断模型的构建方法，包括：

获取历史运行数据信息，筛选所述历史运行数据信息的异常数据，并对所述历史运行数据信息的异常数据进行异常类型标定，得到标定后的异常数据信息；

基于CART算法对所述历史运行数据信息的异常数据信息进行处理，得到CART决策树，并将所述CART决策树进行随机剪枝处理得到判断异常数据信息的决策树模型；

将所述历史运行数据信息发送至所述决策树模型进行判断，得到历史运行数据信息的异常数据信息；

基于所述历史运行数据信息的异常数据信息和所述标定后的异常数据信息进行对比，并基于对比结果调整所述决策树模型内的判断参数，直至所述对比结果与预设对比结果相同后，得到训练后的决策树模型。

5.根据权利要求1所述的高频火花机校准方法，其特征在于,所述调整后的校准数据预测模型的构建方法，包括：

将预设的高频火花机历史异常数据基于XGBoost算法进行回归分析，得到高频火花机历史异常数据的校准数据；

将所述高频火花机历史异常数据的校准数据基于预设的评价公式进行计算，得到所述高频火花机历史异常数据的校准数据的评价值；

基于所述评价值对所述XGBoost算法中的常量系数进行调整，直至所述评价值小于预设的评价阈值，得到调整后的校准数据预测模型。