[发明专利]一种液压油污染度的检测模型训练方法、检测方法及装置

权利要求书

1.一种液压油污染度的检测模型训练方法，其特征在于，所述检测模型训练方法包括：

获取液压油原始样本，其中，所述液压油原始样本包括多个光谱波段分别对应的光谱吸收强度特征以及污染度；所述获取液压油原始样本，包括：针对同一液压油污染度选取若干个液压油原始样本；

从所述液压油原始样本中选取目标光谱波段对应的目标光谱吸收强度特征，得到包括所述目标光谱吸收强度特征和所述污染度的多个液压油训练样本；

将所述液压油训练样本中的目标光谱吸收强度特征作为检测模型的输入，根据所述检测模型基于输入的目标光谱吸收强度特征的输出结果和所述目标光谱吸收强度特征对应的污染度，训练所述测模型的模型参数，直至得到包括训练好的模型参数的检测模型。

2.根据权利要求1所述的液压油污染度的检测模型训练方法，其特征在于，所述获取液压油原始样本，包括：

获取所述液压油对应的多条光谱吸收强度曲线，并对每条所述光谱吸收强度曲线进行平滑处理；其中，每条光谱吸收强度曲线中包括液压油在多个光谱波段分别对应的光谱吸收强度特征，多条光谱吸收强度曲线对应同一污染度；

对进行平滑处理后的多条光谱吸收强度曲线进行拟合处理，得到所述液压油原始样本。

3.根据权利要求1所述的液压油污染度的检测模型训练方法，其特征在于，所述从所述液压油原始样本中选取目标光谱波段对应的目标光谱吸收强度特征，包括：

基于所述液压油原始样本，确定各光谱波段与所述液压油原始样本污染度的相关性；

基于所述各光谱波段与所述液压油原始样本污染度的相关性，确定至少一个目标光谱波段，并提取出与所述目标光谱波段对应的目标光谱吸收强度特征。

4.根据权利要求3所述的液压油污染度的检测模型训练方法，其特征在于，所述基于所述液压油原始样本，确定各光谱波段与所述液压油原始样本污染度的相关性，包括：

计算各光谱波段对应的目标光谱吸收强度特征、与所述液压油原始样本污染度之间的回归系数；

基于所述回归系数，确定各光谱波段与所述液压油原始样本污染度的相关性。

5.根据权利要求1所述的液压油污染度的检测模型训练方法，其特征在于，所述检测模型训练方法，还包括：

选取所述液压油原始样本中的部分液压油原始样本作为所述检测模型的验证集；

基于所述检测模型的验证集，对所述训练好模型参数的检测模型进行验证，得到验证结果；

基于所述验证结果，对所述训练好模型参数的检测模型中的超参数进行调整，得到优化后的检测模型。

6.一种液压油污染度的检测方法，其特征在于，基于权利要求1-5任意一项的所述液压油污染度的检测模型，所述检测方法包括：

获取待检测液压油原始样本，其中，所述待检测液压油原始样本包括多个光谱波段分别对应的光谱吸收强度特征；

从所述待检测液压油原始样本中选取目标光谱波段对应的目标光谱吸收强度特征，得到包括所述目标光谱吸收强度特征的多个待检测液压油样本；

将所述待检测液压油样本输入至所述液压油污染度的检测模型中，得到所述待检测液压油样本的检测结果；其中，所述检测结果包括所述待检测液压油样本的污染度。

7.一种液压油污染度的检测模型训练装置，其特征在于，所述检测模型训练装置包括：

第一获取模块，用于获取液压油原始样本，其中，所述液压油原始样本包括多个光谱波段分别对应的光谱吸收强度特征以及污染度；所述获取液压油原始样本，包括：针对同一液压油污染度选取若干个液压油原始样本；

第一选取模块，用于从所述液压油原始样本中选取目标光谱波段对应的目标光谱吸收强度特征，得到包括所述目标光谱吸收强度特征和所述污染度的多个液压油训练样本；

训练模块，用于将所述液压油训练样本中的目标光谱吸收强度特征作为检测模型的输入，根据所述检测模型基于输入的目标光谱吸收强度特征的输出结果和所述目标光谱吸收强度特征对应的污染度，训练所述测模型的模型参数，直至得到包括训练好的模型参数的检测模型。