[发明专利]基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法有效
申请号: | 201610356721.5 | 申请日: | 2016-05-25 |
公开(公告)号: | CN106055886B | 公开(公告)日: | 2018-08-17 |
发明(设计)人: | 林景栋;林湛丁;周科;张婷;黄锦林;黄立;黄立沛 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人: | 赵荣之 |
地址: | 400044 重*** | 国省代码: | 重庆;50 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明涉及一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,包括以下步骤:1)记录筒体拧紧过程的历史转角值和扭矩值,以及运行过程的相关参数和数据;2)对所记录的数据进行滤波处理,并将处理后的数据转换为扭矩‑转角关系图;3)对转换后的不同筒体类型的扭矩‑转角关系图进行数据归一化处理;4)求取进行归一化处理后扭矩与转角关系的一阶和二阶导数;5)分析筒体拧紧过程中密封圈压缩过程的零点特征,建立零点的判别函数,并根据扭矩‑转角关系以及所计算的扭矩与转角关系的一阶和二阶导数值进行机器训练和学习,确定出零点的判别函数;6)在确定零点判别函数的基础上,根据扭矩值和转角值以及相关参数,建立密封圈压缩量的检测模型。 | ||
搜索关键词: | 基于 数据 驱动 密封圈 压缩 检测 模型 建立 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:1)记录筒体拧紧过程的历史转角值和扭矩值,以及运行过程的相关参数和数据;2)对所记录的转角值和扭矩值进行滤波数据处理,并将处理后的数据转换为扭矩‑转角关系图;3)对转换后的不同筒体类型的扭矩‑转角关系图进行进一步的数据归一化处理;4)求取进行归一化处理后扭矩与转角关系的一阶和二阶导数;5)分析筒体拧紧过程中密封圈压缩过程的零点特征,建立零点的判别函数,并根据扭矩‑转角关系以及所计算的扭矩与转角关系的一阶和二阶导数值进行机器训练和学习,确定出零点的判别函数;6)在确定零点判别函数的基础上,根据扭矩值和转角值以及相关参数,建立出密封圈压缩量的检测模型;在步骤2)中,所述的对所记录的转角值和扭矩值进行滤波数据处理的方法为:将存储的有效扭矩值和转角值按照下式进行滤波处理:![]()
其中:T′n和A′n为进行滤波处理后的扭矩值和转角值;Tn和An为数据库所记录的有效的扭矩值和转角值;n为数据库所记录的扭矩和转角有效值的序号;在步骤3)中,所述的对转换后的不同筒体类型的扭矩‑转角关系图进行进一步的数据归一化处理的方法为:将处理后的扭矩‑转角曲线图进行整体变换,使变换后的曲线图坐落于同一坐标之下,且拧紧结束扭矩值范围大致相同,其变换函数为:![]()
其中:Tset为转换后标准曲线目标扭矩值;Tmax为筒体拧紧最大承受扭矩或为目标扭矩;k为标准曲线目标扭矩Tset与该类型筒体目标扭矩Tmax的比值;a为常数;则可将拧紧扭矩归一化函数确定为:
其中:Y为进行归一化处理后的扭矩值;在步骤5)中,所述的分析筒体拧紧过程中密封圈压缩过程的零点特征,根据扭矩‑转角关系以及所计算的扭矩与转角关系的一阶和二阶导数值进行机器训练和学习,确定出零点的判别函数的方法为:首先对密封圈拧紧过程零点的物理和数据特征进行分析,并且利用扭矩‑转角曲线图以及所求的一阶和二阶导数值建立判别向量![]()
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然后,根据判别向量建立零点的判别函数:![]()
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在建立的零点判别函数的基础上,根据误差值最小的原则,利用数据库中所记录的扭矩值和转角值数据对判别函数
进行训练,从而确定出相应的解矢量
最后,可将满足零点的扭矩值所对应角度值定位零点角度Aset。
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