具有自调节功能的防磨损球销设备制造技术

本申请涉及智能控制调节的领域，其具体地公开了一种具有自调节功能的防磨损球销设备，其通过采用基于深度学习的卷积神经网络模型分别从时间注意力和空间注意力两方面来对球销设备的热红外监控视频进行特征挖掘，并且在特征融合的过程中，对于得到的两个特征图进行用于类条件边界约束的修正，以避免集合内的分布外特征值导致集合在分类目标域内的过度碎片化，从而获得了稳健的条件化的类边界，进而提高分类的准确性。这样，能够根据实际的情况进行球碗和球销间的间隙控制，以保证球销设备的使用性能要求。的使用性能要求。的使用性能要求。

【技术实现步骤摘要】
具有自调节功能的防磨损球销设备


[0001]本专利技术涉及智能控制调节的领域，且更为具体地，涉及一种具有自调节功能的防磨损球销设备。

技术介绍

[0002]车辆在行驶中，底盘系统某些部件之间会根据驾驶者操作及路面反馈发生相对较大转动、摆动，因此需要具有较大相对转动、摆动的连接件，一般由球头销总成连接。汽车球头销总成常用在悬架和转向系统中，启球铰作用。球头销总成是保证汽车操纵稳定性、行驶平顺性、舒适性、安全性及使汽车正确、准确行驶的关键零件。
[0003]传统的球销总成，通过旋铆球座工艺，保证球销总成性能要求，但是在整车行驶运动中，球销不停的转动和摆动，导致球碗磨损，球销球头和球碗间隙增大，导致汽车在行驶过程中产生异响，影响整车平顺性、操作性、舒适性，如果间隙大到一定程度，影响整车正确、准确的行驶性，直接影响到整车安全性能。
[0004]因此，需要一种优化的球销设备。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种具有自调节功能的防磨损球销设备，其通过采用基于深度学习的卷积神经网络模型分别从时间注意力和空间注意力两方面来对球销设备的热红外监控视频进行特征挖掘，并且在特征融合的过程中，对于得到的两个特征图进行用于类条件边界约束的修正，以避免集合内的分布外特征值导致集合在分类目标域内的过度碎片化，从而获得了稳健的条件化的类边界，进而提高分类的准确性。这样，能够根据实际的情况进行球碗和球销间的间隙控制，以保证球销设备的使用性能要求。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种具有自调节功能的防磨损球销设备，其包括：
[0007]磨损数据采集模块，用于获取由热红外相机层采集的预定时间段内球销设备的热红外监控视频；
[0008]采样模块，用于以预定采样频率从所述热红外监控视频提取多个关键帧；
[0009]第一卷积注意力编码模块，用于将所述多个关键帧通过使用时间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到第一特征图；
[0010]第二卷积注意力编码模块，用于将所述多个关键帧通过使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到第二特征图；
[0011]特征分布校正模块，用于分别对所述第一特征图和所述第二特征图进行特征分布校正以得到校正后第一特征图和校正后第二特征图；
[0012]特征融合模块，用于融合所述校正后第一特征图和所述校正后第二特征图以得到分类特征图；以及
[0013]球销设备磨损监控结果生成模块，用于将所述分类特征图通过分类器以得到分类
结果，所述分类结果用于表示球销设备的球碗和球销之间的间隙是否满足预定要求。
[0014]在上述具有自调节功能的防磨损球销设备中，所述第一卷积注意力编码模块，包括：相邻帧提取单元，用于从所述多个关键帧提取相邻的第一帧和第二帧；第一图像局部特征提取模块，用于将所述第一帧和所述第二帧分别通过所述第一卷积神经网络模型的第一卷积层和第二卷积层以得到对应于所述第一帧的第一帧特征图和对应于所述第二帧的第二帧特征图；时间注意力模块，用于将所述第一帧特征图与所述第二帧特征图进行按位置点乘后通过Softmax激活函数以得到时间注意力图；第二图像局部特征提取模块，用于将所述第一帧通过所述第一卷积神经网络模型的第三卷积层以得到局部特征图；时间注意力施加模块，用于将所述局部特征图与所述时间注意力图进行按位置点乘以得到所述第一特征图。
[0015]在上述具有自调节功能的防磨损球销设备中，所述第二卷积注意力编码模块，进一步用于：所述第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中对输入数据进行：对所述输入数据进行基于二维卷积核的卷积处理以生成卷积特征图；对所述卷积特征图进行池化处理以生成池化特征图；对所述池化特征图进行激活处理以生成激活特征图；对所述激活特征图进行沿通道维度的全局平均池化以获得空间特征矩阵；对所述空间特征矩阵进行卷积处理和激活处理以生成权重向量；以及，以所述权重向量中各个位置的权重值分别对所述激活特征图的各个特征矩阵进行加权以获得生成特征图；其中，所述第二卷积神经网络模型的最后一层输出的所述生成特征图为所述第二特征图。
[0016]在上述具有自调节功能的防磨损球销设备中，所述特征分布校正模块，包括：第一特征分布校正单元，用于对所述第一特征图进行类条件边界约束的修正以得到所述校正后第一特征图，其中，所述类条件边界约束的修正基于以所述第一特征图中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值与所述第一特征图中各个位置的特征值的倒数之间的差值来进行；第二特征分布校正单元，用于对所述第二特征图进行类条件边界约束的修正以得到所述校正后第二特征图，所述所述类条件边界约束的修正基于以所述第二特征图中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值与所述第二特征图中各个位置的特征值的倒数之间的差值来进行。
[0017]在上述具有自调节功能的防磨损球销设备中，所述第一特征分布校正单元，进一步用于以如下公式对所述第一特征图进行类条件边界约束的修正以得到所述校正后第一特征图；
[0018]其中，所述公式为：
[0019][0020]其中f1表示所述第一特征图的每个位置的特征值，f
′1表示所述校正后第一特征图的每个位置的特征值；所述第二特征分布校正单元，进一步用于以如下公式对所述第二特征图进行类条件边界约束的修正以得到所述校正后第二特征图；
[0021]其中，所述公式为：
[0022][0023]其中f2表示所述第二特征图的每个位置的特征值，f
′2表示所述校正后第二特征图的每个位置的特征值。
[0024]在上述具有自调节功能的防磨损球销设备中，所述特征融合模块，进一步用于以如下公式融合所述校正后第一特征图和所述校正后第二特征图以得到所述分类特征图；
[0025]其中，所述公式为：
[0026]F
s
＝αF1+βF2[0027]其中，F
s
为所述分类特征图，F1为所述校正后第一特征图，F2为所述校正后第二特征图，“+”表示所述校正后第一特征图和所述校正后第二特征图相对应位置处的元素相加，α和β为用于控制所述分类特征图中所述校正后第一特征图和所述校正后第二特征图之间的平衡的加权参数。
[0028]在上述具有自调节功能的防磨损球销设备中，所述球销设备磨损监控结果生成模块，进一步用于使用所述分类器以如下公式对所述分类特征图进行处理以生成分类结果，其中，所述公式为：softmax{(W
n
,B
n
):
…
:(W1,B1)|Project(F)}，其中Project(F)表示将所述分类特征图投影为向量，W1至W
n
为各层全连接层的权重矩阵，B1至B
n
表示各层全连接层的偏置矩阵。
[0029]根据本申请的另一方面，一种具有自调节功能的防磨损球销设备的控制方法，其包括：
[0030]获取由热红外相机层采集的预定时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种具有自调节功能的防磨损球销设备，其特征在于，包括：磨损数据采集模块，用于获取由热红外相机层采集的预定时间段内球销设备的热红外监控视频；采样模块，用于以预定采样频率从所述热红外监控视频提取多个关键帧；第一卷积注意力编码模块，用于将所述多个关键帧通过使用时间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到第一特征图；第二卷积注意力编码模块，用于将所述多个关键帧通过使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到第二特征图；特征分布校正模块，用于分别对所述第一特征图和所述第二特征图进行特征分布校正以得到校正后第一特征图和校正后第二特征图；特征融合模块，用于融合所述校正后第一特征图和所述校正后第二特征图以得到分类特征图；以及球销设备磨损监控结果生成模块，用于将所述分类特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示球销设备的球碗和球销之间的间隙是否满足预定要求。2.根据权利要求1所述的具有自调节功能的防磨损球销设备，其特征在于，所述第一卷积注意力编码模块，包括：相邻帧提取单元，用于从所述多个关键帧提取相邻的第一帧和第二帧；第一图像局部特征提取模块，用于将所述第一帧和所述第二帧分别通过所述第一卷积神经网络模型的第一卷积层和第二卷积层以得到对应于所述第一帧的第一帧特征图和对应于所述第二帧的第二帧特征图；时间注意力模块，用于将所述第一帧特征图与所述第二帧特征图进行按位置点乘后通过Softmax激活函数以得到时间注意力图；第二图像局部特征提取模块，用于将所述第一帧通过所述第一卷积神经网络模型的第三卷积层以得到局部特征图；时间注意力施加模块，用于将所述局部特征图与所述时间注意力图进行按位置点乘以得到所述第一特征图。3.根据权利要求2所述的具有自调节功能的防磨损球销设备，其特征在于，所述第二卷积注意力编码模块，进一步用于：所述第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中对输入数据进行：对所述输入数据进行基于二维卷积核的卷积处理以生成卷积特征图；对所述卷积特征图进行池化处理以生成池化特征图；对所述池化特征图进行激活处理以生成激活特征图；对所述激活特征图进行沿通道维度的全局平均池化以获得空间特征矩阵；对所述空间特征矩阵进行卷积处理和激活处理以生成权重向量；以及以所述权重向量中各个位置的权重值分别对所述激活特征图的各个特征矩阵进行加权以获得生成特征图；其中，所述第二卷积神经网络模型的最后一层输出的所述生成特征图为所述第二特征图。4.根据权利要求3所述的具有自调节功能的防磨损球销设备，其特征在于，所述特征分
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【专利技术属性】
技术研发人员：潘国霞，
申请(专利权)人：台州乐阳汽车零部件有限公司，
类型：发明
国别省市：