数据检测方法、电子设备及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种数据检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，涉及数据信号处理与特征提取技术领域，所述方法包括：提取预处理数据区间内的特征数据区间，生成第一特征数据区间；根据预设数据变换规则，对所述第一特征数据区间进行处理，生成用于减少高频噪声信号数据干扰的第二特征数据区间；根据预设数据截取规则截取所述第二特征数据区间，并依次处理截取后的所述第二特征数据区间，生成第三特征数据区间；基于预设包络曲线检测所述第三特征数据区间，生成数据检测结果。本申请能够检测数据，在数据发生异常情况，及时进行警报，提醒工程师紧急处理。程师紧急处理。程师紧急处理。

【技术实现步骤摘要】
数据检测方法、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及数据信号处理与特征提取
，尤其涉及一种数据检测方法、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在智能工厂的模具在线生产过程中，需要检测生产过程中的模具内部压力数据情况，根据模具内部的压力是否正常来判断是否能满足正常的生产需求，同时保证模具生产出来的产品符合生产标准。然而，在现有设备的生产过程中，传统的数据处理方式不能在模具在线生产过程中，实时检测模具内部压力数据的情况，存在生产出来的产品不符合标准、影响工厂产能等问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种数据检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，其能够在模具在线生产过程中检测模具内部压力数据的情况，解决数据异常时不能及时发出提醒导致企业产能收到影响等问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种数据检测方法，所述方法包括：提取预处理数据区间内的特征数据区间，生成第一特征数据区间；根据预设数据变换规则，对所述第一特征数据区间进行处理，生成用于减少高频噪声信号数据干扰的第二特征数据区间；根据预设数据截取规则截取所述第二特征数据区间，并依次处理截取后的所述第二特征数据区间，生成第三特征数据区间；基于预设包络曲线检测所述第三特征数据区间，生成数据检测结果。
[0005]仅对预处理数据区间内的特征数据区间进行加工处理，保证了后续数据处理的精准性；使用预设数据变换规则处理第一特征数据区间，以减少高频噪声信号数据对第一特征数据区间的影响；同时，使用预设数据截取规则截取第二特征数据区间，以提高数据处理的效率；使用预设包络曲线检测数据。整个数据检测过程，对数据的处理效率高、结果精准度高。
[0006]在一些实施例中，所述根据预设数据变换规则，对所述第一特征数据区间进行处理，生成用于减少高频噪声信号数据干扰的第二特征数据区间，包括：使用傅里叶变换规则对所述第一特征数据区间进行行频域变换，生成行频域变换特征区间；使用逆变换规则对所述行频域变换特征区间进行时域变换，生成所述第二特征数据区间。
[0007]在一些实施例中，所述傅里叶变换规则包括：，其中，表示DFT的向量函数，表示的N点的傅里叶变换结果，表示矩阵函数，N表示连续数据长度，x表示当前的连续数据长度，n表示向量函数的参数；所述逆变换规则包括：，其中，表示
IDFT的向量函数，表示的N点的傅里叶变换结果，表示矩阵函数，N表示连续数据长度，x表示当前的连续数据长度，n表示向量函数的参数。
[0008]在一些实施例中，所述根据预设数据截取规则截取所述第二特征数据区间，包括：加窗处理所述第二特征数据区间，其中，所述加窗处理的方式为：，其中，n为当前数据点，为加窗函数系数，表示加窗结果，N表示加窗处理方式的有效长度。
[0009]在一些实施例中，所述数据检测结果包括数据检测合格结果和数据检测失败结果；所述预设包络曲线包括上包络曲线和下包络曲线；所述基于预设包络曲线检测所述第三特征数据区间，生成数据检测结果，包括：利用所述上包络曲线和所述下包络曲线检测所述第三特征数据区间；若检测到所述第三特征数据区间在所述上包络曲线和所述下包络曲线之间，生成所述数据检测合格结果；若检测到所述第三特征数据区间不在所述上包络曲线和所述下包络曲线之间，生成所述数据检测失败结果。
[0010]在一些实施例中，在所述提取预处理数据区间内的特征数据区间之前，还包括：采集若干生产节拍的原始数据；使用低通滤波处理方式对所述原始数据进行清洗，生成所述预处理数据区间。
[0011]本申请一实施方式还提供一种模具数据检测系统，其特征在于，包括上模具、下模具、采集装置和控制装置，其中，所述上模具和所述下模具相对设置，所述采集装置位于所述上模具中部，所述采集装置用于采集原始数据，其中，所述原始数据经预设清洗数据方式清洗后得到预处理数据区间，所述控制单元通讯连接所述上模具、所述下模具和所述采集装置，所述控制单元用于执行上述的数据检测方法。
[0012]在一些实施例中，所述采集装置包括采集载板和若干采集件，若干所述采集件分别位于所述采集载板的一侧。
[0013]本申请一实施方式还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器及存储器，所述存储器用于存储指令，所述处理器用于调用所述存储器中的指令，使得所述电子设备执行上述的数据检测方法。
[0014]本申请一实施方式还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述的数据检测方法。
[0015]与现有技术相比，上述数据检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，首先，对获取到的原始数据进行清洗，得到预处理数据区间，提取预处理数据区间内的特征数据区间以得到第一特征数据区间，减少了无用信号数据等对整体特征数据区间的影响。接着，使用傅里叶变换规则和逆变换规则处理第一特征数据区间，从而获得减少高频噪声信号数据干扰的第二特征数据区间，以增加数据处理结果的精准性。然后，加窗处理第二特征数据区间，得到第三特征数据区间，以提高数据处理的效率。最后，基于预设加载包络区间以检测第三特征数据区间，得到数据检测的结果。在数据不在包络区间内时，发出数据异常警报信息，由工程师及时进行处理，从而排除生产故障，提高模具生产产品的品质及产能。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0017]图1是本申请一实施方式的数据检测方法的步骤流程图。
[0018]图2为本申请一实施例的采集的原始数据的示意图。
[0019]图3为本申请一实施例的第三特征数据区间的示意图。
[0020]图4为本申请一实施例的模具数据检测系统的简易结构示意图。
[0021]图5为本申请一实施例的数据检测装置的结构示意图。
[0022]图6为本申请一实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]本申请的数据检测方法可应用在一个或者多个电子设备中。电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，例如可以是服务器、服务器集群等。
[0025]图1是本申请数据检测方法一实施例的步骤流程图。
[0026]参阅图1所示，一种数据检测方法可以包括以下步骤：S100、提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据检测方法，其特征在于，所述方法包括：提取预处理数据区间内的特征数据区间，生成第一特征数据区间；根据预设数据变换规则，对所述第一特征数据区间进行处理，生成用于减少高频噪声信号数据干扰的第二特征数据区间；根据预设数据截取规则截取所述第二特征数据区间，并依次处理截取后的所述第二特征数据区间，生成第三特征数据区间；基于预设包络曲线检测所述第三特征数据区间，生成数据检测结果。2.如权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于，所述根据预设数据变换规则，对所述第一特征数据区间进行处理，生成用于减少高频噪声信号数据干扰的第二特征数据区间，包括：使用傅里叶变换规则对所述第一特征数据区间进行行频域变换，生成行频域变换特征区间；使用逆变换规则对所述行频域变换特征区间进行时域变换，生成所述第二特征数据区间。3.如权利要求2所述的数据检测方法，其特征在于，所述傅里叶变换规则包括：，其中，表示DFT的向量函数，表示的N点的傅里叶变换结果，表示矩阵函数，N表示连续数据长度，x表示当前的连续数据长度，n表示向量函数的参数；所述逆变换规则包括：，其中，表示IDFT的向量函数，表示的N点的傅里叶变换结果，表示矩阵函数，N表示连续数据长度，x表示当前的连续数据长度，n表示向量函数的参数。4.如权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于，所述根据预设数据截取规则截取所述第二特征数据区间，包括：加窗处理所述第二特征数据区间，其中，所述加窗处理的方式为：，其中，n为当前数据点，为加窗函数系数，表示加窗结果，N表示加窗处理方式的有效长度。5.如权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于，所述数据检测结果包括数据检测合格结果和数据检测失败结果；所述预设包络曲线包括上...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐建利，
申请(专利权)人：工业富联佛山产业示范基地有限公司，
类型：发明
国别省市：