[发明专利]一种基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法

说明书

本发明提出了一种基于K‑Medoid算法的电磁阀极性检测方法，提高了电磁阀极性检测系统的准确性，避免了电磁阀之间的互相干扰，提高看检测的智能化程度，节约了大量人力物力。本发明通过磁场强度传感器对电磁阀周边磁场强度进行实时监测，避免了电磁阀之间的互相干扰，基于电磁阀周边磁场强度采用基于K‑Medoid算法对电磁阀工作状态进行自主判断，判断更为迅速，准确，节约人力物力，提高了电磁阀极性测试系统的准确度和智能化水平。本发明采用无线传输方式，减小了测试系统的复杂程度。

技术领域

本发明属于数据识别与检测技术领域，具体涉及一种基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法。

背景技术

随着对航天型号系统总装测试设备小型化以及智能化等的需求，针对航天型号系统总装测试中，对于电磁阀极性测试的准确性以及可靠性的要求也进一步提升。现有的电磁阀极性检测方法，多采用“电流曲线法”在安装前进行单机性能测试，安装后仅能通过听声音以及手摸振动等方式进行判断，占用大量人力物力，而且当电磁阀数量较多或者分布不均匀时，现有是检测方式的准确性会因电磁阀之间的互相干扰而降低。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法，提高了电磁阀极性检测系统的准确性，避免了电磁阀之间的互相干扰，提高看检测的智能化程度，节约了大量人力物力。

为实现上述目的，本发明的一种基于K-Medoid算法的电磁阀极性检测方法，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。

其中所述步骤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。

其中，N大于或等于100。

其中，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。

其中，所述外显设备包括状态指示灯和屏幕显示器。

其中，所述磁场强度传感器为霍尔传感器。

有益效果：