[发明专利]一种基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法

权利要求书

1.一种基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，利用磁场强度传感器，采集不同开关状态的电磁阀周围磁场强度并转换为电压信号，得到电压数据；

步骤2，基于K-Medoid算法对步骤1得到的电压数据进行学习，得到电压数据分类模型，所述分类模型将电压数据分为两类，两类中绝对值较大的一类所对应的电磁阀状态设定为闭合状态，另一类所对应的电磁阀状态设定为断开状态；

步骤3，依次使用已知不同开关状态的电磁阀接近磁场强度传感器，得到对应的电压信号，将各个电压信号输入到步骤2得到的电压数据分类模型中，得到关于电磁阀状态的分类结果；判断分类结果是否正确，若正确，则执行步骤4，若不正确，则重复步骤1-3，直到分类结果正确；

步骤4，利用步骤3得到的电压数据分类模型进行电磁阀极性检测。

2.如权利要求1所述的基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法，其特征在于，所述步骤2中，基于K-Medoid算法对步骤1得到的电压数据进行学习的具体步骤如下：

步骤21，在所有电压数据中随机选取2个电压数据作为中心点，每个中心点对应一个簇；

步骤22，分别计算所有电压数据到2个中心点的距离；

对比电压数据与两个中心点的距离，将电压数据分类到与其距离较短的中心点所对应的簇中，若电压数据与两个中心点的距离相同，则将该电压数据归类到较小中心点对应的簇中；

步骤23，针对各簇内的电压数据，将该簇内与其他电压数据差值最小的电压数据作为新的中心点，若有两个以上与其他电压数据差值最小的电压数据，则选取数值较小的电压数据作为新的中心点；

如果新的中心点与步骤22中所述中心点相同，则输出电压数据分类模型，算法终止；如果新的中心点与步骤22中所述中心点不完全相同，则更新步骤22中所述中心点为新的中心点，重复执行步骤22-步骤23，直至输出电压数据分类模型，算法终止。

3.如权利要求1所述的基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法，其特征在于，N大于或等于100。

4.如权利要求1所述的基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法，其特征在于，所述步骤4中，将电磁阀极性检测结果通过无线通讯送至外显设备。

5.如权利要求1所述的基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法，其特征在于，所述外显设备包括状态指示灯和屏幕显示器。

6.如权利要求1所述的基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法，其特征在于，所述磁场强度传感器为霍尔传感器。