一种试剂管生产数据智能分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据分析技术领域，具体涉及一种试剂管生产数据智能分析方法及系统。方法包括：对试剂管生产过程中的温度变化曲线进行分解获得各分量信号；基于温度变化曲线上的极值点获得目标尺度曲线和目标包络曲线；根据目标尺度曲线和目标包络曲线中采样点的幅值得到总模态混叠程度；根据除首个分量信号外的其他分量信号中各采样点的幅值分布，得到首个分量信号中各采样点对应的波动比；根据总模态混叠程度、波动比和首个分量信号对应的基线中各采样点的幅值确定目标分量信号，进而获得去噪后的温度监测数据。本发明专利技术提高了温度监测数据的保真度，进而能够有效地提高试剂管生产数据分析结果的可信度和准确度。析结果的可信度和准确度。析结果的可信度和准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种试剂管生产数据智能分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据分析
，具体涉及一种试剂管生产数据智能分析方法及系统。

技术介绍

[0002]试剂管广泛应用于实验室、医疗、生物科技等领域，用于保存和处理各种液体或固体试剂，它们通常由玻璃或塑料制成，具有一定的耐腐蚀性和密封性能。无论是热塑性、热固性塑料试剂管，还是玻璃试剂管，在生产过程中对温度均比较敏感，加热温度不当可能导致试剂管出现变形、薄厚不均、掺杂气泡、异物、进料口堵塞等问题。
[0003]虽然塑料试剂管强度略差，但是从经济性、安全性、便利性方面而言，塑料试剂管的应用范围以及产量均高于玻璃试剂管，塑料试剂管的成型塑化过程需要利用注塑工艺，当原料进入注塑机后，利用传感器对内部温度进行实时监测，需要维持注塑机内部温度恒定，以确保塑料在注塑过程中具备良好的流动性和成型性，同时也有助于提高产品质量和生产效率。然而采集到的温度监测数据本身具有较大的噪声，处理不当时可能导致无法及时发现内部温度异常。现有的一般采用无差别平滑的方式对采集到的温度监测数据进行降噪，部分自适应算法也仅限于局本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种试剂管生产数据智能分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取试剂管生产过程中的温度变化曲线；对所述温度变化曲线进行分解获得各分量信号；基于所述温度变化曲线上的极值点获得目标尺度曲线和目标包络曲线；根据所述目标尺度曲线中各采样点的幅值和所述目标包络曲线中各采样点的幅值，得到总模态混叠程度；根据除首个分量信号外的其他分量信号中各采样点的幅值分布，得到首个分量信号中各采样点对应的波动比；根据所述总模态混叠程度、所述波动比和首个分量信号对应的基线中各采样点的幅值，确定首个分量信号对应的目标分量信号；基于所述目标分量信号和除首个分量信号外的其他所有分量信号，获得去噪后的温度监测数据。2.根据权利要求1所述的一种试剂管生产数据智能分析方法，其特征在于，基于所述温度变化曲线上的极值点获得目标尺度曲线，包括：将所述温度变化曲线上除最后一个极小值点外的其他极小值点记为第一数据点；分别将各第一数据点与所述温度变化曲线上的最后一个极小值点进行连线获得各第一数据点对应的直线段；对于任一第一数据点：以该第一数据点为起点，以与该数据点相邻的极小值点为终点，对该第一数据点对应的直线段进行划分，将起点与终点之间的直线段确定为该第一数据点对应的特征线段；将所述温度变化曲线上除最后一个极大值点外的其他极大值点记为第二数据点；分别将各第二数据点与所述温度变化曲线上的最后一个极大值点进行连线获得各第二数据点对应的直线段；对于任一第二数据点：以该第二数据点为起点，以与该数据点相邻的极大值点为终点，对该第二数据点对应的直线段进行划分，将起点与终点之间的直线段确定为该第二数据点对应的特征线段；基于所有第一数据点对应的特征线段和所有第二数据点对应的特征线段，获得目标尺度曲线。3.根据权利要求2所述的一种试剂管生产数据智能分析方法，其特征在于，基于所有第一数据点对应的特征线段和所有第二数据点对应的特征线段，获得目标尺度曲线，包括：首个第一数据点对应的特征线段的位置固定不变，其余各第一数据点对应的特征线段进行上下平移，按照第一数据点在所述温度变化曲线上的位置，对平移后的第一数据点对应的特征线段依次首尾相连获得第一尺度曲线；首个第二数据点对应的特征线段的位置固定不变，其余各第二数据点对应的特征线段进行上下平移，按照第二数据点在所述温度变化曲线上的位置，对平移后的第二数据点对应的特征线段依次首尾相连获得第二尺度曲线；计算所述第一尺度曲线和所述第二尺度曲线上同一横坐标对应的采样点的幅值的均值，作为对应采样点的第一估测值；基于所有采样点的第一估测值获得目标尺度曲线。4.根据权利要求1所述的一种试剂管生产数据智能分析方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾利德，胡良才，
申请(专利权)人：惠州帝恩科技有限公司，
类型：发明
国别省市：