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深圳江行联加智能科技有限公司樊小毅获国家专利权

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龙图腾网获悉深圳江行联加智能科技有限公司申请的专利一种液压系统状态监测的装置、方法与系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN110469561B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-07-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:201910872850.3,技术领域涉及:F15B19/00;该发明授权一种液压系统状态监测的装置、方法与系统是由樊小毅;刘江川;张聪;庞海天;杨洋;邵俊松设计研发完成,并于2019-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

一种液压系统状态监测的装置、方法与系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种液压系统状态监测的装置、方法与系统,包括以下步骤:有监督学习的模型训练:由已有的样本数据集,划分出训练集和测试集,完成有监督学习模型的训练、验证和优化过程;系统初始化:启动系统。本发明所述的一种液压系统状态监测的装置、方法与系统,首先,对规模庞大的液压测量原始数据,运用无监督的PCA算法进行数据降维,大大减少了数据处理量,显著提升训练和预测的速度,降低过拟合风险,并且能够显著提高了训练和预测速度,提升了模型泛化能力,拥有较好的预测准确率。符合对于液压系统进行实时准确评估的要求,最后,能够显著提升液压状态预测准确率,带来更好的使用前景。

本发明授权一种液压系统状态监测的装置、方法与系统在权利要求书中公布了:1.一种液压系统状态监测的方法,其特征在于:包括以下步骤:1、有监督学习的模型训练:由已有的样本数据集,划分出训练集和测试集,完成有监督学习模型的训练、验证和优化过程;2、系统初始化:启动系统,并对系统中各核心模块以及传感器的数据和状态进行初始化;3、数据采集:首先通过数据采集模块当中的传感器对于液压系统运行当中的实时测量值进行采集记录,并在每一个工作循环结束时生成对应的原始特征数据矩阵,接着通过已连接好的传输端口将数据矩阵传输给边缘计算处理模块;4、边缘计算处理:先对从数据采集模块所得到的原始特征数据进行PCA降维、归一化数据预处理,然后输入已经训练并优化好的有监督学习模型当中,输出预测的结果标签,完成对于液压系统的状态预测;5、结果反馈与告警:将边缘计算处理模块所得到的状态预测结果与理想状态结果进行比较,并传输至后台相关人员处;6、实时故障监测排除:ARM-MCU模块对于整个工作过程进行实时监控,一旦发现某一核心模块发生故障,便会自行进行故障排除并发送调试反馈;所述步骤1中,模型进行一次训练,有监督学习的模型训练的步骤为:①、将传感器采集得到的数据生成原始测量数据矩阵;②、将原始测量数据矩阵用PCA进行无监督降维,生成十维特征数据矩阵;③、将原始标签矩阵分为回归标签和分类标签,与特征矩阵一起分别输入基于SLFN的ELM算法模型和随机森林算法模型进行训练和测试;④、利用输出贡献率赋权、反归一化和隐层节点数目优化对预测结果进行优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人深圳江行联加智能科技有限公司,其通讯地址为:518110 广东省深圳市龙华区大浪街道新石社区明浪路3号7层707;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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