【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电磁阀检测，尤其涉及一种用于电磁阀的智能检测装置及方法。
技术介绍
1、电磁阀是电、磁、机、液强耦合系统，它利用电磁效应进行控制，因此它响应速度快，结够简单，阀口抗污染和抗干扰能力强，重复性好，动作稳定可靠，体积小，重量轻，功耗小且价格低廉。电磁阀可以配合不同的电路来进行控制，所以广泛应用于流体传动和控制系统中，特别是在微电子和计算机技术高速发展和普及的今天，采用微机数字控制方法对由它组成的电液系统进行控制，是目前流体传动及控制
研究和开发的一个重要趋向。然而，由于外部因素以及内部因素的变化会引起电磁阀的控制灵敏性下降，而使得相关的机械的控制精度下降，不利于机械设备的正常运行。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种用于电磁阀的智能检测装置及方法。
2、为达上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、本专利技术第一方面提供了一种用于电磁阀的智能检测装置，包括以下步骤：
4、获取模块，通过所述获取模块获取电磁阀的实时控制灵敏性特征数据信息，并通过对所述灵敏性特征数据信息进行评价，获取实时的灵敏性评价隶属度信息；
5、第一数据处理模块，通过所述第一数据处理模块构建灵敏性预测模型，并通过所述灵敏性预测模型预测出理想的灵敏性评价隶属度信息；
6、第二数据处理模块，通过所述第二数据处理模块根据所述实时的灵敏性评价隶属度信息以及理想的灵敏性评价隶属度信息生成相关的评估结果；
7、检
8、进一步的，在本装置中，通过对所述灵敏性特征数据信息进行评价，获取实时的灵敏性评价隶属度信息，具体包括：
9、构建时间戳，并获取每个时间戳的灵敏性特征数据信息，结合所述时间戳以及每个时间戳的灵敏性特征数据信息构建基于时间序列的灵敏性特征数据集；
10、引入随机森林模型，通过所述随机森林模型对基于时间序列的灵敏性特征数据集进行特征提取，获取相关性最高的灵敏性特征数据；
11、根据所述相关性最高的灵敏性特征数据进行重构，获取重构后的灵敏性特征数据集，并计算所述重构后的灵敏性特征数据集中灵敏性特征数据的均值，获取灵敏性特征数据均值；
12、设置若干灵敏性隶属度阈值范围，并根据所述灵敏性隶属度阈值范围对所述灵敏性特征数据均值进行评价，获取实时的灵敏性评价隶属度信息。
13、进一步的，在本装置中，构建灵敏性预测模型，并通过所述灵敏性预测模型预测出理想的灵敏性评价隶属度信息，具体包括：
14、获取电磁阀的历史灵敏性演化特征数据信息，并通过对所述电磁阀的历史灵敏性演化特征数据信息进行评价，获取若干个历史灵敏性演化评价隶属度信息；
15、引入马尔科夫链，通过所述马尔科夫链计算每个历史灵敏性演化评价隶属度转移到下一等级的灵敏性演化评价隶属度的转移概率值，并根据所述转移概率值构建转移概率特征矩阵；
16、基于深度神经网络构建灵敏性预测模型，并将所述转移概率特征矩阵输入到所述灵敏性预测模型中进行编码学习，获取训练完成的灵敏性预测模型，获取预设时间之内的当前电磁阀灵敏性演化评价隶属度信；
17、将所述预设时间之内的电磁阀灵敏性演化特征数据信息输入到所述灵敏性预测模型中，获取转移概率值，当所述转移概率值大于预设转移概率值时，将所述当前电磁阀灵敏性演化评价隶属度信息的下一等级的灵敏性演化评价隶属度信息作为理想的灵敏性评价隶属度信息进行输出。
18、进一步的，在本装置中，根据所述实时的灵敏性评价隶属度信息以及理想的灵敏性评价隶属度信息生成相关的评估结果，具体包括：
19、将所述实时的灵敏性评价隶属度信息与理想的灵敏性评价隶属度信息进行对比，得到评价偏差率，并判断所述评价偏差率是否大于预设偏差率阈值；
20、当所述评价偏差率大于预设偏差率阈值时，将当前的电磁阀作为正常工作状态的电磁阀，当所述评价偏差率不大于预设偏差率阈值时，将当前的电磁阀作为异常工作状态的电磁阀；
21、通过大数据获取影响电磁阀的工作状态的因子数据信息，并通过物联网平台获取因子数据信息的实时工作参数信息，当所述因子数据信息的实时工作参数信息不在预定参数范围的之内时，生成外部因素导致异常的评估结果；
22、当所述因子数据信息的实时工作参数信息在预定参数范围的之内时，生成内部因素导致异常的评估结果，并基于所述外部因素导致异常的评估结果以及内部因素导致异常的评估结果生成相关的评估结果。
23、进一步的，在本装置中，根据所述相关的评估结果生成相关的调控方案，并根据所述相关的调控方案进行调控，具体包括以下步骤：
24、若所述评估结果为外部因素导致异常的评估结果，获取因子数据信息的实时工作参数信息，并通过大数据获取因子数据信息的正常工作参数信息；
25、根据所述因子数据信息的实时工作参数信息以及因子数据信息的正常工作参数信息计算出工作参数差值信息，并根据所述作参数差值信息对实时工作参数信息进行参数补偿，生成补偿方案；
26、基于所述补偿方案生成相关的调控方案，并获取控制相关的调控方案的设备的通信协议信息，基于所述控制相关的调控方案的设备的通信协议信息以相关的调控方案进行调控。
27、进一步的，在本装置中，所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，还包括以下步骤：
28、通过大数据获取导致电磁阀灵敏性特征异常的内部异常因子数据信息以及灵敏性特征，并引入图神经网络，将所述导致电磁阀灵敏性特征异常的内部异常因子数据信息作为第一图节点；
29、将所述灵敏性特征作为第二图节点，并通过有向边描述将所述第一图节点以及第二图节点连接，构建电磁阀异常拓扑结构图，并根据所述电磁阀异常拓扑结构图构建电磁阀异常知识图谱；
30、若所述评估结果为内部因素导致异常的评估结果，并将所述内部因素导致异常的评估结果输入到所述电磁阀异常知识图谱中，获取导致电磁阀灵敏性特征异常的内部异常因子数据信息；
31、根据所述导致电磁阀灵敏性特征异常的内部异常因子数据信息生成相关的维修方案，并将所述相关的维修方案输出。
32、本专利技术第二方面提供了一种用于电磁阀的智能检测方法，包括以下步骤：
33、获取电磁阀的实时控制灵敏性特征数据信息，并通过对所述灵敏性特征数据信息进行评价，获取实时的灵敏性评价隶属度信息；
34、构建灵敏性预测模型，并通过所述灵敏性预测模型预测出理想的灵敏性评价隶属度信息；
35、根据所述实时的灵敏性评价隶属度信息以及理想的灵敏性评价隶属度信息生成相关的评估结果；
36、根据所述相关的评估结果生成相关的调控方案，并根据所述相关的调控方案进行调控。
37、进一步的，在本方法中，构建灵敏性预测模型，并通过所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，通过对所述灵敏性特征数据信息进行评价，获取实时的灵敏性评价隶属度信息，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，构建灵敏性预测模型，并通过所述灵敏性预测模型预测出理想的灵敏性评价隶属度信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，根据所述实时的灵敏性评价隶属度信息以及理想的灵敏性评价隶属度信息生成相关的评估结果，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，根据所述相关的评估结果生成相关的调控方案，并根据所述相关的调控方案进行调控，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，还包括以下步骤：
7.一种用于电磁阀的智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种用于电磁阀的智能检测方法，其特征在于，构建灵敏
9.根据权利要求7所述的一种用于电磁阀的智能检测方法，其特征在于，根据所述实时的灵敏性评价隶属度信息以及理想的灵敏性评价隶属度信息生成相关的评估结果，具体包括：
10.根据权利要求7所述的一种用于电磁阀的智能检测方法，其特征在于，根据所述相关的评估结果生成相关的调控方案，并根据所述相关的调控方案进行调控，具体包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，通过对所述灵敏性特征数据信息进行评价，获取实时的灵敏性评价隶属度信息，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，构建灵敏性预测模型，并通过所述灵敏性预测模型预测出理想的灵敏性评价隶属度信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，根据所述实时的灵敏性评价隶属度信息以及理想的灵敏性评价隶属度信息生成相关的评估结果，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于电磁阀的智能检测装置，其特征在于，根据所述相关的评估结果生成相关的调控方案，并根据所述相关的调控方案进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：习沧海，
申请(专利权)人：佛山市南海科惠汽配有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。