[发明专利]一种液压系统状态监测的装置、方法与系统

摘要

本发明公开了一种液压系统状态监测的装置、方法与系统，包括以下步骤：有监督学习的模型训练：由已有的样本数据集，划分出训练集和测试集，完成有监督学习模型的训练、验证和优化过程；系统初始化：启动系统。本发明所述的一种液压系统状态监测的装置、方法与系统，首先，对规模庞大的液压测量原始数据，运用无监督的PCA算法进行数据降维，大大减少了数据处理量，显著提升训练和预测的速度，降低过拟合风险，并且能够显著提高了训练和预测速度，提升了模型泛化能力，拥有较好的预测准确率。符合对于液压系统进行实时准确评估的要求，最后，能够显著提升液压状态预测准确率，带来更好的使用前景。

主权项

1.一种液压系统状态监测的方法，其特征在于：包括以下步骤：/n(1)、有监督学习的模型训练：由已有的样本数据集，划分出训练集和测试集，完成有监督学习模型的训练、验证和优化过程；/n(2)、系统初始化：启动系统，并对系统中各核心模块以及传感器的数据和状态进行初始化；/n(3)、数据采集：首先通过数据采集模块当中的传感器对于液压系统运行当中的实时测量值进行采集记录，并在每一个工作循环结束时生成对应的原始特征数据矩阵，接着通过已连接好的传输端口将数据矩阵传输给边缘计算处理模块；/n(4)、边缘计算处理：先对从数据采集模块模块所得到的原始特征数据进行PCA降维、归一化等数据预处理，然后输入已经训练并优化好的有监督学习模型当中，输出预测的结果标签，完成对于液压系统的状态预测；/n(5)、结果反馈与告警：将边缘计算处理模块所得到的状态预测结果与理想状态结果进行比较，并传输至后台相关人员处；/n(6)、实时故障监测排除：ARM-MCU模块对于整个工作过程进行实时监控，一旦发现某一核心模块发生故障，便会自行进行故障排除并发送调试反馈。/n