[发明专利]基于监督学习的数字采集系统校准方法有效

专利信息
申请号: 202111639271.8 申请日: 2021-12-29
公开(公告)号: CN114330553B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 朱桂兵;傅鹏;王猛;曾浩;田雨;郭连平;蒋俊 申请(专利权)人: 电子科技大学;成都菁汇科技有限公司
主分类号: G06F18/22 分类号: G06F18/22;G06N20/10;G06F18/214;G06F18/2135;G06F30/27;G06F17/18;G06F17/10
代理公司: 成都行之智信知识产权代理有限公司 51256 代理人: 温利平
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 基于 监督 学习 数字 采集 系统 校准 方法
【权利要求书】:

1.一种基于监督学习的数字采集系统校准方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1:构建校准系统,包括上位机、高精度标准源和高精度数字采集系统,其中:

高精度标准源用于在上位机的控制下向待校准数字采集系统和高精度数字采集系统输出源信号;

高精度数字采集系统用于作为校准参考,待校准数字采集系统和高精度数字采集系统在上位机的控制下同时对源信号进行采集,将采集得到的样本数据发送至上位机;

上位机用于对高精度标准源、待校准数字采集系统和高精度数字采集系统进行控制,对待校准数字采集系统的工作运行参数进行采样,然后接收校准数字采集系统和高精度数字采集系统的样本数据并进行待校准数字采集系统的校准;

S2:构建校准模型,其输入为待校准数字采集系统的待校准数据对应的特征数据,其输出为待校准数据对应的校准数据;

S3:上位机控制高精度标准源向待校准数字采集系统和高精度数字采集系统输出源信号,将待校准数字采集系统和高精度数字采集系统调整至同一档位并同时对源信号进行采集,待校准数字采集系统和高精度数字采集系统将采集得到的待校准数据和参考数据反馈回上位机;

同时上位机采用同样的采样率对工作运行参数集合φ中的待校准数字采集系统的工作运行参数进行采集,得到工作运行参数数据,初始工作运行参数集合φ中所包含的工作运行参数根据实际需要设置;

S4:上位机对待校准数据、参考数据和工作运行参数数据进行处理,得到训练样本数据集,具体包括以下步骤:

S4.1:上位机对待校准数据、参考数据和工作运行参数数据进行异常数据检测,将检测得到的异常数据进行标记;

S4.2:对于待校准数据、参考数据和工作运行参数数据,如果某个采样点的数据缺失或被标记为异常数据,则对该采样点的数据进行插补;

S4.3:对于经过异常数据检测和插补的待校准数据、参考数据和工作运行参数数据,采用长度为L的滑动窗口对数据进行分段;记所得到的样本数据段的数量为N,第n个待校准数据为cn,n=1,2,…,N,所对应的相同时间段的参考数据为rn,每个工作运行参数数据为wn,m,m=1,2,…,|φ|,|φ|表示所选用的工作运行参数的数量;

上位机根据对待校准数字采集系统和高精度数字采集系统的控制信号,确定每段数据所对应的档位参数,包括测量类型、测量量程、速度档位、频率档位,对各个档位参数进行特征编码,获取数值化的档位参数,拼接得到档位数据gn,记其维数为G;

将对应时间段的待校准数据cn、M个工作运行参数数据wn,m和档位数据gn进行拼接,得到维数为(M+1)L+G维特征数据dn

S4.4:对特征数据dn中的每一位特征数据进行无量纲处理,得到特征数据d′n

S4.5:根据N个特征数据d′n进行特征筛选,然后对特征数据进行降维,记得到的特征数据为Dn,其维数为K;

S4.6:将待校准数据cn对应的特征数据Dn作为输入,将对应时间段的参考数据rn作为待校准数据cn的期望校准结果,构成训练样本;然后将N个训练样本划分为两个集合,分别作为训练集和测试集;

S5:将校准模型的输入维数设置为K,输出维数设置为L,采用训练集对校准模型进行训练;

S6:采用测试集对校准模型进行测试,计算得到校准准确率;

S7:判断校准准确率是否达到预设目标,如果未达到,进入步骤S8,否则进入步骤S9;

S8:根据步骤S4.5的特征筛选结果,确定降维后的特征数据中涉及的工作运行参数,对工作运行参数集合φ进行更新;返回步骤S3;

S9:上位机控制待校准数字采集系统调整至所需档位对所需采集信号进行采集,待校准数字采集系统将采集得到的待校准数据反馈回上位机;同时上位机采用同样的采样率对当前工作运行参数集合φ中的待校准数字采集系统的工作运行参数进行采集;

上位机将当前采样点及前L-1个采样点的待校准数据记为每个工作运行参数数据记为同时获取当前的档位参数,采用步骤SS4.3中的相同方法对档位参数进行特征编码,得到档位数据将待校准数据M个工作运行参数数据和档位数据进行拼接,得到维数为(M+1)L+G维的特征数据采用步骤S4.4中的相同方法对特征数据中的每一位特征数据进行无量纲处理,得到特征数据根据当前的特征筛选结果,对特征数据进行降维得到特征数据D′;

将特征数据D′输入训练好的校准模型,得到待校准数据的校准结果

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