【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业切割机械，具体涉及一种全自动芽苗机及其控制方法。
技术介绍
1、全自动芽苗切割机能够将例如甘蔗等禾本科植物的完整种植物的茎秆切割成适当长度的双节段，作为种苗供后续种植使用。全自动芽苗切割机能够提高种苗制备的效率和质量，减少人力成本。
2、在全自动芽苗切割机实际工作过程中，因为农业种植物的质量不稳定性，例如某批次的种植物存在纤维较多、茎秆较硬等，在机器运作过程会有很多的意外情况，例如电机过载、电力系统短路等，因此需要实时监测芽苗切割机的电流信息，对于异常情况能够及时的检测。现有的运行状态异常检测功能常常通过机器上部署的传感器或者保险装置实现，但是这种检测手段仅适用于电流异常状态较为剧烈明显的情况，对于一些较小的异常或者发生异常之前的异常趋势无法做到准确的检测识别，进而影响芽苗切割机的工作效率和使用寿命。
技术实现思路
1、为了解决现有的全自动芽苗机无法准确识别电流异常状态从而导致影响工作效率和使用寿命的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种全自动芽苗机及其控制方法，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了一种全自动芽苗机控制方法，所述方法包括：
3、获取全自动芽苗机切割机本体的电流信息；获取所述电流信号上各个数据点多个维度下的信号特征；
4、获得所有数据点的所有维度信号特征构成的孤立森林；所述孤立森林中属于同一维度的孤立树为维度孤立树；所述孤立森林中的孤立树数量为预设第一数量；
5、根据每个数据点在
6、基于所述参考性重新构建孤立森林，获得优化孤立森林；所述优化孤立森林中的孤立树数量大于所述预设第一数量；将所述优化孤立森林中的初始异常性作为每个数据点的优化异常性；根据所述优化异常性判断实时时刻是否出现异常，若出现异常则向所述全自动芽苗切割机本体反馈控制信号。
7、进一步地，所述信号特征包括电流数据统计特征、周期特征和波形特征；
8、通过时频转换方法获得所述电流信号的周期长度，根据所述周期长度对所述电流信号进行分段，获得多个分段信号；
9、将每个分段信号的均值、方差、最大值和最小值作为对应所述分段信号中每个数据点的所述电流数据统计特征；
10、将所述电流信号进行emd分解，获得imf分量以及每个imf分量上的频率和相位，将每个所述分段信号中的最大频率和最大频率对应的相位作为所述分段信号中每个数据点的周期特征；
11、获得所述分段信号上的峰值和波形形状，将所述峰值和所述波形形状的算术编码值作为所述分段信号上每个数据点的所述波形特征。
12、进一步地，所述初始异常性的获取方法包括：
13、获得每种所述维度孤立树中的孤立树第一数量，将每种所述维度孤立树的所述孤立树第一数量与最大的所述孤立树第一数量的比值作为对应维度的可信度；
14、根据孤立森林算法获得每个数据点在每个维度下信号特征的所述异常指数，将所述异常指数与对应维度的所述可信度进行加权求和，获得加权异常指数；
15、获得每个数据点所在孤立树的孤立树第二数量，将所述孤立树第二数量与孤立森林中维度孤立树的总数量的比值，作为对应数据点的数量可信度；
16、将所述数量可信度与所述加权异常指数的乘积作为所述初始异常性。
17、进一步地，所述特征数据点的获取方法包括：
18、将所述初始异常性大于预设初始异常性阈值的数据点作为所述特征数据点。
19、进一步地，所述维度异常性序列的获取方法包括：
20、在一个维度下，获得每个孤立树上所有特征数据点的异常指数均值，所有孤立树的所述异常指数均值构成异常指数序列；获得所述异常指数序列的变异系数；计算所述变异系数与对应维度下所述异常指数序列中每个元素的乘积，获得维度异常性序列。
21、进一步地，所述参考性的获取方法包括：
22、利用大津阈值算法处理所述维度异常性序列，获得两段子序列；获得两段所述子序列之间的类间方差；获得两段子序列之间的元素数量比值，所述元素数量比值小于等于1；
23、利用参考性公式获得所述参考性，所述参考性公式包括：
24、；其中，为所述参考性，为所述类间方差，为所述元素数量比值。
25、进一步地，所述优化孤立森林的获取方法包括：
26、将每个维度的参考性作为构建所述优化孤立森林过程中的随机概率值，利用孤立森林算法获得所述优化孤立森林。
27、进一步地，所述根据所述优化异常性判断实时时刻是否出现异常的方法包括：
28、将所述优化异常性大于预设优化异常性阈值的数据点作为异常数据点；若实时时刻的数据点为异常数据点且具有连续预设数量个数据点同为异常数据点，则判断实时时刻出现异常。
29、进一步地，所述全自动芽苗切割机本体包含有气动配件；
30、若实时时刻出现异常，则将当前所述气动配件的速度认定为初始速度，按照预设速度增益获得所述初始速度的调整速度，减小当前所述气动配件的速度，直至判定实时时刻没有异常，然后将所述气动配件的速度增加到所述调整速度，若仍可以检测出异常则停止所述芽苗切割机。
31、本专利技术还提出了一种全自动芽苗机，包括全自动芽苗切割机本体，所述全自动芽苗机还包括电流监测分析模块，所述电流监测分析模块安装在所述全自动芽苗切割机本体上，所述电流监测分析模块包括电流传感器1、检测导线2、电流放大器3、固定底座4和电流数据分析控制芯片5；所述电流传感器1、所述检测导线2、所述电流放大器3和所述电流数据分析控制芯片5通过所述固定底座4进行固定连接；所述全自动芽苗切割机本体的电流信息通过所述检测导线2传输至所述电流放大器3，经过所述电流放大器3的处理后所述电流传感器1获得电流信号；所述电流数据分析控制芯片5接收所述电流信号并进行数据处理；所述电流数据分析控制芯片实现任意一项所述一种全自动芽苗机控制方法中的数据处理步骤。
32、本专利技术具有如下有益效果：
33、本专利技术在全自动芽苗机切割机本体上部署有电流监测分析模块，其中通过电流放大器放大电流信息，使得电流传感器能够检测到清晰可用的电流信号，进一步利用电流数据分析控制芯片分析电流信号。考虑到现有的数据异常算法识别出的数据点异常性参考性较弱；并且为了实现及时准确地进行全自动芽苗机的电流异常检测，所参与数据分析的电流信号具有多个维度下的特征，因此电流数据分析控制芯片在现有的孤立森林异常检测算法上进行了改进，首先构建孤立树较少的孤立森林，通过对每个维度下孤立树的特征进行分析，获得初始异常性，利用初始异常性初步评估了每本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述信号特征包括电流数据统计特征、周期特征和波形特征；
3.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述初始异常性的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述特征数据点的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述维度异常性序列的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机及其控制方法，其特征在于，所述参考性的获取方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机及其控制方法，其特征在于，所述优化孤立森林的获取方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机及其控制方法，其特征在于，所述根据所述优化异常性判断实时时刻是否出现异常的方法包括：
9.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机及其控制方法，其特征在于，所述全自动芽苗切割机本体包含有气动配件；
<...【技术特征摘要】
1.一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述信号特征包括电流数据统计特征、周期特征和波形特征；
3.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述初始异常性的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述特征数据点的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机控制方法，其特征在于，所述维度异常性序列的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机及其控制方法，其特征在于，所述参考性的获取方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机及其控制方法，其特征在于，所述优化孤立森林的获取方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种全自动芽苗机及其控制方法，其特征在于，所述根据所述优化异常性判断实时时刻是否出现异常的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵忠良，方胜，程琳，刘雨平，武绍奇，张晶，张新，纵路瑤，
申请(专利权)人：江苏新希望生态科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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