基于DSP系统的故障检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于DSP系统的故障检测方法、装置、设备及存储介质，所述基于DSP系统的故障检测方法包括：获取故障信号；将故障信号输入至预设的故障检测模型，基于故障检测模型，对故障信号进行分类处理，并对分类后的故障信号进行故障信息诊断处理，得到故障信息；其中，故障检测模型是基于故障信号样本、故障信号样本的类别权值信息和故障信号样本的故障信息标签对待训练模型进行迭代训练后得到的。本申请基于预训练的故障检测模型，对DSP处理器的信号处理系统中出现的故障信号进行分类以及故障信息诊断，快速准确地输出故障信息，无需开发人员或者使用人员对于大批量的问题定位进行手动调试，提高了DSP系统故障检测的效率。的效率。的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于DSP系统的故障检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及故障诊断的
，尤其涉及一种基于DSP系统的故障检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在基于DSP处理器的信号处理系统中，开发人员或者使用人员遇到DSP硬件或者软件的故障问题时，通常都是通过仿真器加载源程序代码，根据代码进行调试确认故障问题。该方法在遇到软件驱动或者硬件故障排查场景时会显得耗时耗力，而且对于个人能力要求较高。另外对于同样问题点不同表现现象或者大批量同类产品的问题定位上，该方法会产生大量的重复性工作，导致DSP系统的故障检测效率低。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种基于DSP系统的故障检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中DSP系统的故障检测效率低的技术问题。
[0004]为实现以上目的，本申请提供一种基于DSP系统的故障检测方法，所述基于DSP系统的故障检测方法包括：获取故障信号；将所述故障信号输入至预设的故障检测模型，基于所述故障检测模型，对所述故障信号进行分类处理，并对分类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于DSP系统的故障检测方法，其特征在于，所述基于DSP系统的故障检测方法包括：获取故障信号；将所述故障信号输入至预设的故障检测模型，基于所述故障检测模型，对所述故障信号进行分类处理，并对分类后的故障信号进行故障信息诊断处理，得到故障信息；其中，所述故障检测模型是基于故障信号样本、所述故障信号样本的类别权值信息和所述故障信号样本的故障信息标签对待训练模型进行迭代训练后得到的。2.如权利要求1所述的基于DSP系统的故障检测方法，其特征在于，所述基于所述故障检测模型，对所述故障信号进行分类处理，并对分类后的故障信号进行故障信息诊断处理，得到故障信息的步骤，包括：确定各所述故障信号的类别标签；基于所述故障检测模型和所述类别标签，对所述故障信号进行分类处理，得到分类后的故障信号；确定所述分类后的故障信号的极值分布；基于所述极值分布，对分类后的故障信号进行故障信息诊断处理，得到故障信息。3.如权利要求2所述的基于DSP系统的故障检测方法，其特征在于，所述确定所述分类后的故障信号的极值分布的步骤，包括：提取所述分类后的故障信号的特征信息，得到特征数据；对所述特征数据进行最大池化操作和最小池化操作，得到所述特征数据的极值分布。4.如权利要求1所述的基于DSP系统的故障检测方法，其特征在于，所述获取故障信号的步骤之前，所述方法包括以下步骤：获取故障信号样本、所述故障信号样本的类别标签和所述故障信号样本的故障信息标签；基于所述故障信号样本的类别标签，确定所述故障信号样本的类别权值信息；基于所述故障信号样本、所述故障信号样本的类别权值信息和所述故障信号样本的故障信息标签，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的故障检测模型。5.如权利要求4所述的基于DSP系统的故障检测方法，其特征在于，所述基于所述故障信号样本、所述故障信号样本的类别权值信息和所述故障信号样本的故障信息标签，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的故障检测模型的步骤，包括：将所述故障信号样本和所述故障信号样本的类别权值信息输入至预设的待训练模型，得到预测故障信息；将所述预测故障信息与所述故障信...

【专利技术属性】
技术研发人员：林江，郭露露，
申请(专利权)人：北京东远润兴科技有限公司，
类型：发明
国别省市：