申请/专利权人：中控技术股份有限公司

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117309195B

主分类号：G01K15/00

分类号：G01K15/00;G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本申请公开了一种测温仪表的检测方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取测温仪表采集的温度数据，其中，温度数据为立火道中的温度数据；通过训练好的神经网络模型对温度数据进行分类，得到分类结果，其中，神经网络模型用于确定温度数据的是否为异常温度数据，神经网络模型的训练数据集为通过预设判断条件对测温仪表采集的历史温度数据进行标记得到的；在分类结果指示温度数据为异常温度数据的情况下，确定采集温度数据的测温仪表为异常测温仪表；在分类结果指示温度数据为正常温度数据的情况下，确定采集温度数据的测温仪表为正常测温仪表。本申请解决了相关技术中通过人工对测温数据进行异常判别，存在判别效率低和准确度差的技术问题。

主权项：1.一种测温仪表的检测方法，其特征在于，包括：获取测温仪表采集的温度数据，其中，所述温度数据为立火道中的温度数据；通过训练好的神经网络模型对所述温度数据进行分类，得到分类结果，其中，所述神经网络模型用于确定所述温度数据的是否为异常温度数据，所述神经网络模型的训练数据集为通过预设判断条件对所述测温仪表采集的历史温度数据进行标记得到的；在所述分类结果指示所述温度数据为异常温度数据的情况下，确定采集所述温度数据的测温仪表为异常测温仪表；在所述分类结果指示所述温度数据为正常温度数据的情况下，确定采集所述温度数据的测温仪表为正常测温仪表；所述预设判断条件包括：第一判断条件、第二判断条件、第三判断条件和第四判断条件，其中，所述第一判断条件为在一个温度采集周期内的温度数据的最大变化值小于第一温度值；所述第二判断条件为所述历史温度数据在温度下降时的换向温度高于第二温度值，或所述历史温度数据在温度上升时的换向温度低于第三温度值，其中，所述第二温度值高于第三温度值；所述第三判断条件为所述历史温度数据在发生换向后的第一时间段内温度的下降值低于第四温度值；所述第四判断条件为所述历史温度数据在发生换向后的第二时间段内温度的下降值高于所述历史温度数据所在的温度采集周期内温度数据的最大变化值；所述神经网络模型的训练数据集通过以下方式确定：将所述历史温度数据中不满足所述预设判断条件中的所有判断条件的温度数据标记为正常数据；将所述历史温度数据中满足所述预设判断条件中的至少一个判断条件的温度数据标记为异常数据；将所述正常数据和所述异常数据确定为所述神经网络模型的训练数据集；所述神经网络模型通过以下方式训练得到：确定所述神经网络模型中的输出层节点的预测值；依据所述预测值和所述输出层节点的真实值，确定所述神经网络模型对应的损失函数；在所述损失函数的值小于预设阈值的情况下，确定所述神经网络模型训练完成；确定所述神经网络模型中的输出层节点的预测值，包括：确定所述神经网络模型的结构层节点，其中，所述结构层节点包括输入层节点、隐藏层节点和输出层节点；从所述训练数据集中选择样本数据作为所述输入层节点的输入值，并依据所述输入值、所述输入层节点到隐藏层节点的第一权重值和所述隐藏层节点的第一偏置值，确定所述神经网络模型的隐藏层节点的值，其中，所述样本数据的数据量小于所述训练数据集中的数据量；依据所述隐藏层节点的值、所述隐藏层节点到输出层节点的第二权重值和所述输出层节点的第二偏置值，确定所述神经网络模型的输出层节点的预测值；所述方法还包括：在所述损失函数的值大于所述预设阈值的情况下，调整所述第一权重值、所述第一偏置值、所述第二权重值和所述第二偏置值；依据调整后的第一权重值、第一偏置值、第二权重值和第二偏置值，确定所述神经网络模型中的输出层节点调整后的预测值；依据所述调整后的预测值和所述真实值，更新所述神经网络模型对应的损失函数，直至所述损失函数的值小于所述预设阈值时停止调整；调整所述第一权重值、所述第一偏置值、所述第二权重值和所述第二偏置值，包括：依据所述预测值、所述真实值、所述样本数据对应的样本数量和学习率，确定所述第二偏置值的第一修正值；将所述第一修正值和所述第二偏置值的和确定为调整后的第二偏置值；依据所述预测值、所述真实值、所述样本数量、所述学习率和所述隐藏层节点的值，确定所述第二权重值的第二修正值；将所述第二修正值和所述第二权重值的和确定为调整后的第二权重值；依据预测值、所述真实值、所述样本数量、所述学习率、所述隐藏层节点的值和所述第二权重值，确定所述第一偏置值的第三修正值；将所述第三修正值和所述第一偏置值的和确定为调整后的第一偏置值；依据所述预测值、所述真实值、所述样本数量、所述学习率、所述隐藏层节点的值、所述第二权重值和所述输入值，确定所述第一权重值的第四修正值；将所述第四修正值和所述第一权重值的和确定为调整后的第一权重值。

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