【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及器械控制，尤其涉及一種可靠性預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、斯特林制冷機(jī)能夠?yàn)榈蜏靥綔y(cè)器提供有效冷源，其可靠性將直接影響設(shè)備的使用壽命，因此斯特林制冷機(jī)的長(zhǎng)壽命、高可靠性是其應(yīng)用的關(guān)鍵。現(xiàn)有的斯特林制冷機(jī)性能檢測(cè)方法包括多種環(huán)境實(shí)驗(yàn)，如長(zhǎng)時(shí)間性能測(cè)試、常溫磨合、溫循試驗(yàn)和老練試驗(yàn)等，這些方法能夠?qū)λ固亓种评錂C(jī)運(yùn)行的可靠性進(jìn)行判斷。然而，這其中的一些檢測(cè)方法，如老練試驗(yàn)，檢測(cè)周期較長(zhǎng)、檢測(cè)效率較低，這就延長(zhǎng)了制冷機(jī)的環(huán)境實(shí)驗(yàn)時(shí)間以及生產(chǎn)周期。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種可靠性預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。
2、第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種可靠性預(yù)測(cè)方法，所述方法包括：
3、獲取歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，基于所述歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)形成原始數(shù)據(jù)集；
4、對(duì)所述原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)與填補(bǔ)，得到修正數(shù)據(jù)集；
5、對(duì)所述修正數(shù)據(jù)集中的電流數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到優(yōu)化數(shù)據(jù)集；
6、基于所述優(yōu)化數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)算法構(gòu)建可靠性預(yù)測(cè)模型，基于所述可靠性預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)設(shè)備的可靠性預(yù)測(cè)，其中，所述可靠性預(yù)測(cè)模型的輸入?yún)?shù)為所述目標(biāo)設(shè)備的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和當(dāng)前實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，所述可靠性預(yù)測(cè)模型的輸出參數(shù)為所述目標(biāo)設(shè)備的可靠性預(yù)測(cè)結(jié)果。
7、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)所述原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)與填補(bǔ)，包括：
8、基于孤立森林算法對(duì)所述原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)，對(duì)異常值進(jìn)行剔
9、基于k近鄰算法對(duì)所述缺失值進(jìn)行填補(bǔ)。
10、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)所述修正數(shù)據(jù)集中的電流數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括：
11、對(duì)所述目標(biāo)設(shè)備穩(wěn)態(tài)時(shí)的電流采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，得到電流特征向量，其中，所述電流特征向量包括電流基波和各次諧波分量；
12、將全部所述電流特征向量組合得到電流特征向量矩陣。
13、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)所述修正數(shù)據(jù)集中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括：
14、對(duì)所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分處理，得到時(shí)間衍生特征。
15、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述得到優(yōu)化數(shù)據(jù)集包括：
16、基于所述電流特征向量矩陣和所述時(shí)間衍生特征得到所述優(yōu)化數(shù)據(jù)集。
17、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述基于所述優(yōu)化數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)算法構(gòu)建可靠性預(yù)測(cè)模型，包括：
18、構(gòu)造初始預(yù)測(cè)模型；
19、基于所述優(yōu)化數(shù)據(jù)集確定訓(xùn)練集和測(cè)試集，基于所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)所述初始預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練；
20、基于貝葉斯優(yōu)化對(duì)所述初始預(yù)測(cè)模型的模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到所述可靠性預(yù)測(cè)模型。
21、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述生產(chǎn)數(shù)據(jù)至少包括設(shè)備尺寸數(shù)據(jù)，所述當(dāng)前實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)至少包括高低溫環(huán)境實(shí)驗(yàn)電流檢測(cè)數(shù)據(jù)和制冷機(jī)轉(zhuǎn)速。
22、第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種可靠性預(yù)測(cè)裝置，所述裝置包括：
23、獲取模塊，用于獲取歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，基于所述歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)形成原始數(shù)據(jù)集；
24、異常檢測(cè)模塊，用于對(duì)所述原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)與填補(bǔ)，得到修正數(shù)據(jù)集；
25、特征提取模塊，用于對(duì)所述修正數(shù)據(jù)集中的電流數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到優(yōu)化數(shù)據(jù)集；
26、構(gòu)建模塊，用于基于所述優(yōu)化數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)算法構(gòu)建可靠性預(yù)測(cè)模型，基于所述可靠性預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)設(shè)備的可靠性預(yù)測(cè)，其中，所述可靠性預(yù)測(cè)模型的輸入?yún)?shù)為所述目標(biāo)設(shè)備的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和當(dāng)前實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，所述可靠性預(yù)測(cè)模型的輸出參數(shù)為所述目標(biāo)設(shè)備的可靠性預(yù)測(cè)結(jié)果。
27、第三方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器以及處理器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在所述處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行第一方面提供的可靠性預(yù)測(cè)方法。
28、第四方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在處理器上運(yùn)行時(shí)執(zhí)行第一方面提供的可靠性預(yù)測(cè)方法。
29、綜上所述，本申請(qǐng)?zhí)峁┑目煽啃灶A(yù)測(cè)方法，包括：獲取歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，基于所述歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)形成原始數(shù)據(jù)集；對(duì)所述原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)與填補(bǔ)，得到修正數(shù)據(jù)集；對(duì)所述修正數(shù)據(jù)集中的電流數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到優(yōu)化數(shù)據(jù)集；基于所述優(yōu)化數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)算法構(gòu)建可靠性預(yù)測(cè)模型，基于所述可靠性預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)設(shè)備的可靠性預(yù)測(cè)可以通過(guò)易于獲取的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)制冷機(jī)的可靠性結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，精度較高，可以有效的提前判斷制冷機(jī)可靠性如何，從而縮短了制冷機(jī)環(huán)境實(shí)驗(yàn)時(shí)間和生產(chǎn)周期，從而較大節(jié)約制冷機(jī)生產(chǎn)和測(cè)試成本。
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1.一種可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)與填補(bǔ)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述修正數(shù)據(jù)集中的電流數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述修正數(shù)據(jù)集中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述得到優(yōu)化數(shù)據(jù)集包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述基于所述優(yōu)化數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)算法構(gòu)建可靠性預(yù)測(cè)模型，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述生產(chǎn)數(shù)據(jù)至少包括設(shè)備尺寸數(shù)據(jù)，所述當(dāng)前實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)至少包括高低溫環(huán)境實(shí)驗(yàn)電流檢測(cè)數(shù)據(jù)和制冷機(jī)轉(zhuǎn)速。
8.一種可靠性預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器以及處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在所述處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行權(quán)利要求1至7中任一
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在處理器上運(yùn)行時(shí)執(zhí)行權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的可靠性預(yù)測(cè)方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)與填補(bǔ)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述修正數(shù)據(jù)集中的電流數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述修正數(shù)據(jù)集中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述得到優(yōu)化數(shù)據(jù)集包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可靠性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述基于所述優(yōu)化數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孫鴻飛，張滿春，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：安徽光智科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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