[发明专利]预测模型的训练方法、电子装置、激光器诊断装置及方法

权利要求书

1.一种预测模型的训练方法，包括：

获取激光器焊接的历史运行数据，其中所述历史运行数据包括特征数据以及与所述特征数据对应的温度，所述特征数据包括电压、电流及功率中的至少一者，所述电压和所述电流为加载在所述激光器上的电压和电流，所述功率包括所述激光器发出激光的功率密度，所述温度包括所述激光器上激光束出射位置的温度和反光镜位置的温度的至少一者；

拆分所述历史运行数据，形成训练集及验证集，其中所述训练集为第一部分所述特征数据及对应的所述温度的集合，所述验证集为第二部分所述特征数据及对应的所述温度的集合；

根据所述训练集训练预设模型，得到第一模型；

输入所述验证集至所述第一模型，确定评价参数；

确定所述评价参数符合预设要求；

基于所述评价参数符合预设要求，确定预测模型。

2.如权利要求1所述的训练方法，进一步包括：

基于所述历史运行数据，形成所述电压、所述电流、所述功率及所述温度任一的四分位数；

根据所述四分位数及预设比例，确定所述历史运行数据中的异常值；

剔除所述历史运行数据中的所述异常值。

3.如权利要求1所述的训练方法，进一步包括：

确定所述特征数据的均值及标准差；

根据所述均值及所述标准差，标准化所述特征数据。

4.如权利要求1所述的训练方法，其中所述拆分所述历史运行数据，形成训练集及验证集的步骤，包括：

随机拆分所述历史运行数据为N份样本，N为整数且大于1；

随机选择N-1份所述样本，形成所述训练集，将剩余的1份所述样本形成所述验证集。

5.如权利要求1所述的训练方法，进一步包括：

基于所述第一模型符合预设要求，设定所述第一模型的随机参数；

根据所述随机参数，搜索所述第一模型，以形成搜索结果；

确定所述搜索结果符合要求；

基于所述搜索结果符合要求，确定所述第一模型的最优参数；

根据所述第一模型和所述最优参数，确定所述预测模型。

6.如权利要求1所述的训练方法，其中所述根据所述训练集训练预设模型，得到第一模型的步骤，包括：

输入所述特征数据及对应的所述温度至所述预设模型，形成判断参数；

确定所述判断参数等于预设值；

基于所述判断参数等于预设值，形成调整集；

根据所述调整集和所述预设模型，得到所述第一模型。

7.一种电子装置，包括处理器和存储介质，所述存储介质包括可读指令，所述可读指令用于被所述处理器执行如权利要求1-6任一所述的训练方法。

8.一种激光器诊断装置，用于确定激光器的健康状态，包括：

通信器，用于接收所述激光器的运行数据，其中所述运行数据包括特征数据以及与所述特征数据对应的温度，所述特征数据包括电压、电流及功率的至少一者，所述电压和所述电流为加载在所述激光器上的电压和电流，所述功率包括所述激光器发出激光的功率密度，所述温度包括所述激光器上激光束出射位置的温度和反光镜位置的温度的至少一者；

处理器，耦接所述通信器，用于：

输入所述特征数据至预测模型得到预测温度，所述预测模型为基于对所述激光器的历史运行数据训练得到；

根据所述预测温度及所述温度，确定所述激光器的健康状态。

9.如权利要求8所述的激光器诊断装置，其中所述处理器进一步用于：

确定所述特征数据的均值及标准差；

根据所述均值及所述标准差，标准化所述特征数据。