工程机械维修过程中电气数据优化采集方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种工程机械维修过程中电气数据优化采集方法及相关装置，涉及数据处理领域，包括：采集工程机械运动过程中每一时刻对应的电气数据，所述电气数据包括电流数据以及温度数据；基于所述电流数据以及所述温度数据计算工程机械在每一时刻对应的电气变化特征；基于工程机械在每一时刻对应的电气变化特征构建电气变化密度分布图；基于所述电气变化密度分布图确定工程机械动态变化距离；基于所述动态变化距离对局部离群因子算法进行优化，利用优化后的局部离群因子算法对所述工程机械运动进行检测，确定异常变化点

【技术实现步骤摘要】
工程机械维修过程中电气数据优化采集方法及相关装置


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体涉及一种工程机械维修过程中电气数据优化采集方法及相关装置
。

技术介绍

[0002]工程机械是一种常见的工程工业搬运车辆，广泛应用于港口
、
机场
、
工厂物流车间等多种不同的生活应用场景中，主要承载货物的装卸
、
搬运等工程作业，是一种货物物流传输过程中必要的工程车辆
。
由于工程机械长时间工作，导致某个电气部件出现老化磨损从而影响工程机械的电气系统的正常工作，对物流仓库车间货物的及时搬运传输造成较大的影响
。
[0003]传统局部离群因子算法
LOF
算法中使用欧氏距离对数据点分布特征进行计算，导致对工程机械电气数据分布变化特点表征不清晰，对工程机械工程机械维修过程中异常电气数据采集精确性产生较大的影响
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种工程机械维修过程中电气数据优化采集方法及相关装置，该方案能够提高工程机械运动的异常检测准确性
。
[0005]第一方面，本申请提供一种工程机械维修过程中电气数据优化采集方法，包括：采集工程机械运动过程中每一时刻对应的电气数据，所述电气数据包括电流数据以及温度数据；基于所述电流数据以及所述温度数据计算工程机械在每一时刻对应的电气变化特征；基于工程机械在每一时刻对应的电气变化特征构建电气变化密度分布图；基于所述电气变化密度分布图确定工程机械动态变化距离；基于所述动态变化距离对局部离群因子算法进行优化，利用优化后的局部离群因子算法对所述工程机械运动进行检测，确定异常变化点
。
[0006]在一可选实施例中，基于所述电流数据以及所述温度数据计算工程机械在每一时刻对应的电气变化特征，包括：基于当前时刻对应的电气数据的二元组数据
、
当前时刻对应的电气数据切片中某一时刻的电气数据的二元组数据的相似度确定工程机械在每一时刻对应的电气变化特征；其中，所述当前时刻对应的电气数据切片为所述当前时刻向前预设数量的时刻对应的电气数据
。
[0007]在一可选实施例中，利用如下公式（1）计算工程机械在每一时刻对应的电气变化特征：
ꢀꢀꢀ
（1）；其中，
T
为电气数据切片，表示以当前时刻向前个时刻对应的电气数据，表示在电气数据切片中第个时刻的电气数据的二元组数据，表示当前时刻的电气数据的二元组数据，表示相似度计算函数，表示当前时刻对应的电气变化特征
。
[0008]在一可选实施例中，所述基于工程机械在每一时刻对应的电气变化特征构建电气
变化密度分布图，包括：所述电气变化密度分布图中，所述电流数据作为纵轴，所述温度数据作为横轴，横坐标和纵坐标指向的数据点的值为对应的电气变化特征
。
[0009]在一可选实施例中，基于所述电气变化密度分布图确定工程机械动态变化距离，包括：计算电气可达密度距离；利用当前时刻对应的电气变化特征以及所述电气可达密度距离确定当前时刻对应的可达密度区域；基于所述可达密度区域中所有电气变化特征计算得到第一熵权系数，以及基于所述可达密度区域外的所有电气变化特征计算得到第二熵权系数；基于所述第一熵权系数以及所述第二熵权系数计算所述动态变化距离
。
[0010]在一可选实施例中，计算电气可达密度距离，包括：利用如下公式（2）计算电气可达密度距离：（2）；其中，表示电气变化密度分布图中电气变化特征的数量，分别表示了电气变化密度分布图中对应第个和第个时刻处的坐标信息
。
[0011]在一可选实施例中，基于所述第一熵权系数以及所述第二熵权系数计算所述动态变化距离，包括：利用如下公式（3）计算所述动态变化距离：
ꢀꢀꢀꢀ
（3）；其中，表示以时刻对应的电气变化特征为中心的可达密度区域中电气变化特征的数量，表示以时刻对应的电气变化特征为中心的可达密度区域之外的电气变化特征的个数，表示电气变化密度分布图中对应第
s
时刻处的坐标信息；分别表示了电气变化密度分布图中对应第个和第个时刻处的坐标信息；为以数据点
i
可达密度区域中个数据点构成的集合可以计算得到的第一熵权系数；为以数据点
i
可达密度区域之外数据点构成的集合可以计算得到的第二熵权系数
。
[0012]第二方面，本申请提供一种工程机械维修过程中电气数据优化采集装置，包括：采集模块，用于采集工程机械运动过程中每一时刻对应的电气数据，所述电气数据包括电流数据以及温度数据；特征计算模块，用于基于所述电流数据以及所述温度数据计算工程机械在每一时刻对应的电气变化特征；构建模块，用于基于工程机械在每一时刻对应的电气变化特征构建电气变化密度分布图；距离计算模块，用于基于所述电气变化密度分布图确定工程机械动态变化距离；检测模块，用于基于所述动态变化距离对局部离群因子算法进行优化，利用优化后的局部离群因子算法对所述工程机械运动进行检测，确定异常变化点
。
[0013]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括相互藕接的处理器及存储器，其中，所述存储器用于存储实现上述任意一项所述的方法的程序指令；所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令
。
[0014]第四方面，本申请提供一种存储介质，存储有程序文件，所述程序文件能够被执行以实现上述任意一项所述的方法
。
[0015]本专利技术的有益效果是：区别于现有技术，本专利技术提出的工程机械维修过程中电气数据优化采集方法，包括：采集工程机械运动过程中每一时刻对应的电气数据，所述电气数
据包括电流数据以及温度数据；基于所述电流数据以及所述温度数据计算工程机械在每一时刻对应的电气变化特征；基于工程机械在每一时刻对应的电气变化特征构建电气变化密度分布图；基于所述电气变化密度分布图确定工程机械动态变化距离；基于所述动态变化距离对局部离群因子算法进行优化，利用优化后的局部离群因子算法对所述工程机械运动进行检测，确定异常变化点
。
方案能够提高工程机械运动的异常检测准确性
。
附图说明
[0016]图1是本专利技术工程机械维修过程中电气数据优化采集方法的一实施例的流程示意图；图2电气变化密度分布图的一实施例的示意图；图3是本专利技术工程机械维修过程中电气数据优化采集装置的一实施例的结构示意图；图4是本专利技术电子设备的一实施例的结构示意图；图5是本专利技术存储介质的结构示意图
。
具体实施方式
[0017]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种工程机械维修过程中电气数据优化采集方法，其特征在于，包括：采集工程机械运动过程中每一时刻对应的电气数据，所述电气数据包括电流数据以及温度数据；基于所述电流数据以及所述温度数据计算工程机械在每一时刻对应的电气变化特征；基于工程机械在每一时刻对应的电气变化特征构建电气变化密度分布图；基于所述电气变化密度分布图确定工程机械动态变化距离；基于所述动态变化距离对局部离群因子算法进行优化，利用优化后的局部离群因子算法对所述工程机械运动进行检测，确定异常变化点
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述电流数据以及所述温度数据计算工程机械在每一时刻对应的电气变化特征，包括：基于当前时刻对应的电气数据的二元组数据
、
当前时刻对应的电气数据切片中某一时刻的电气数据的二元组数据的相似度确定工程机械在每一时刻对应的电气变化特征；其中，所述当前时刻对应的电气数据切片为所述当前时刻向前预设数量的时刻对应的电气数据
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用如下公式（1）计算工程机械在每一时刻对应的电气变化特征：
ꢀꢀ
（1）；其中，
T
为电气数据切片，表示以当前时刻向前个时刻对应的电气数据，表示在电气数据切片中第个时刻的电气数据的二元组数据，表示当前时刻的电气数据的二元组数据，表示相似度计算函数，表示当前时刻对应的电气变化特征
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于工程机械在每一时刻对应的电气变化特征构建电气变化密度分布图，包括：所述电气变化密度分布图中，所述电流数据作为纵轴，所述温度数据作为横轴，横坐标和纵坐标指向的数据点的值为对应的电气变化特征
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述电气变化密度分布图确定工程机械动态变化距离，包括：计算电气可达密度距离；利用当前时刻对应的电气变化特征以及所述电气可达密度距离确定当前时刻对应的可达密度区域；基于所述可达密度区域中所有电气变化特征计算得到第一熵权系数，以及基于所述可达密度区域外所有电气变化特征计算得到第二熵权系数；基于所述第一熵权系数以及所述第二熵权系数计算所述动态变化距离
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王济宇，王济焜，王金勇，赵秦锐，
申请(专利权)人：大连德裕隆机电工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：