【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及波形识别，具体涉及一种周期性复杂波形的识别方法、装置、设备、介质及抽油机。
技术介绍
1、常见的周期性波形有正弦波、矩形波、三角波、脉冲波等。在实际场景中，面对获得的周期性复杂波形时，通常会存在各种因素的干扰，如噪声、信号衰减、环境变化等，这些因素都可能对波形的形状、幅度、频率等产生影响，使得软件难以准确判断相应的周期和均值。此外，一些复杂的波形可能包含多个频率成分，或者呈现出非线性变化的特点，这也会增加软件进行准确判断的难度。
2、因此，在实际应用中，仅仅依靠软件来判断周期性和均值可能是不够的，需要结合其他方法和技术来进行更深入的分析和处理，例如使用统计学方法对数据进行处理、采用神经网络等机器学习技术对波形特征进行提取和识别等。而这些手段通常需要特定的专业分析软件和强大的实时计算能力。目前处理复杂波形最常见的手段是快速傅里叶变换(fft)，其用于计算离散傅里叶变换(dft)及其逆变换。但是fft是基于近似计算的，因此可能存在稳定性问题，会导致计算结果可能会不准确，还会因为涉及到大量的乘法和除法运算而引入数值误差，尤其是在浮点运算中。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种周期性复杂波形的识别方法、装置、设备、介质及抽油机，以解决复杂波形识别不稳定、不准确的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种周期性复杂波形的识别方法，方法包括：
3、获取将原始波形通过预设个数的滤波器进行预设衰减幅度的滤波，得到的对应预设个数的滤波曲
4、根据预设个数的滤波曲线的相交状态，判断滤波曲线的相交周期是否趋于固定，若相交周期未趋于固定，则调整预设衰减幅度，重新进行滤波；
5、若相交周期趋于固定，则根据相交周期确定原始波形的波形周期，并计算波形周期内原始波形的波形参数。
6、本专利技术实施例提供的周期性复杂波形的识别方法，通过获取将原始波形进行预设衰减幅度滤波得到的预设个数的滤波曲线，根据滤波曲线的相交状态判断相交周期是否趋于固定，若未趋于固定则调整预设衰减幅度，重新进行滤波，若趋于固定则根据相交周期确定原始波形的波形周期，并计算波形周期内原始波形的波形参数。本专利技术利用滤波改变波形相位但不改变周期和均值的特性，对周期性复杂波形进行多次滤波，能够根据不同滤波曲线的相交状态对复杂波形进行识别，提高复杂波形识别的稳定性和准确性。
7、在一种可选的实施方式中，将原始波形通过预设个数的滤波器进行预设衰减幅度的滤波的过程，包括：获取原始波形的波形数据；将波形数据输入至第一预设衰减幅度的一阶滤波器，获得一阶滤波曲线；将波形数据输入至第二预设衰减幅度的二阶滤波器，获得二阶滤波曲线。
8、本专利技术利用滤波改变波形相位但不改变周期和均值的特性，对原始波形进行不同阶次的滤波，能够有效提取复杂波形中的有用信息，去除噪声的干扰，从而生成周期相同、幅度不同的滤波曲线，而且生成的滤波曲线比原始波形更规则，能够提高复杂波形识别的稳定性。
9、在一种可选的实施方式中，根据预设个数的滤波曲线的相交状态，判断滤波曲线的相交周期是否趋于固定的过程，包括：将一阶滤波曲线对应的第一曲线数据和二阶滤波曲线对应的第二曲线数据进行相减，并将计算结果为零处作为一阶滤波曲线和二阶滤波曲线的相交点；根据相交点确定一阶滤波曲线和二阶滤波曲线的相交时刻，并根据相邻相交时刻之间的时间差确定相交周期；根据相邻相交周期之间的时间差判断相交周期是否趋于固定。
10、本专利技术通过获取不同滤波曲线的相交点来判断相交周期是否趋于固定，能够稳定地识别出原始波形的波形周期，而且计算过程简单、易实现，相比fft的复杂计算，简化了复杂波形识别的计算过程和计算效率，能够适用于处理器处理能力较低的场合。
11、在一种可选的实施方式中，将一阶滤波曲线对应的第一曲线数据和二阶滤波曲线对应的第二曲线数据进行相减之后，还包括：判断计算结果中是否存在零，若不存在则调整预设衰减幅度，重新进行滤波，直至计算结果中存在零。
12、本专利技术通过调整滤波器的衰减幅度，能够保证不同的滤波曲线能够相交，进一步能够根据滤波曲线的相交点识别出复杂波形的波形周期。
13、在一种可选的实施方式中，根据相邻相交周期之间的时间差判断相交周期是否趋于固定的过程，包括：依次判断多个相邻相交周期之间的时间差是否小于预设阈值；若连续第一预设次数的时间差小于预设阈值，则判定相交周期趋于固定；若连续第一预设次数的时间差不小于预设阈值，则继续判断，直至连续第二预设次数时间差不小于预设阈值，判定相交周期未趋于固定。
14、本专利技术通过对相交周期是否趋于固定进行多次判断，能够进一步保证复杂波形周期识别的稳定性，从而提高识别准确性。
15、在一种可选的实施方式中，根据相交周期确定原始波形的波形周期，并计算波形周期内原始波形的波形参数的过程，包括：以两个相交周期作为原始波形的波形周期；获取原始波形的波形周期内波形数据；计算波形周期内波形数据的均值。
16、本专利技术根据相交周期确定复杂波形的波形周期，然后计算波形的均值，能够识别出复杂波形的基本参数，从而实现对复杂波形的调整，满足用户需求。
17、第二方面，本专利技术提供了一种周期性复杂波形的识别装置，装置包括:
18、波形滤波模块，用于获取将原始波形通过预设个数的滤波器进行预设衰减幅度的滤波，得到的对应预设个数的滤波曲线；
19、相交判断模块，用于根据预设个数的滤波曲线的相交状态，判断滤波曲线的相交周期是否趋于固定，若相交周期未趋于固定，则调整预设衰减幅度，重新进行滤波；
20、波形识别模块，用于若相交周期趋于固定，则根据相交周期确定原始波形的波形周期，并计算波形周期内原始波形的波形参数。
21、本专利技术实施例提供的周期性复杂波形的识别装置，通过获取将原始波形进行预设衰减幅度滤波得到的预设个数的滤波曲线，根据滤波曲线的相交状态判断相交周期是否趋于固定，若未趋于固定则调整预设衰减幅度，重新进行滤波，若趋于固定则根据相交周期确定原始波形的波形周期，并计算波形周期内原始波形的波形参数。本专利技术利用滤波改变波形相位但不改变周期和均值的特性，对周期性复杂波形进行多次滤波，能够根据不同滤波曲线的相交状态对复杂波形进行识别，提高复杂波形识别的稳定性和准确性。
22、第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的周期性复杂波形的识别方法。
23、第四方面，本专利技术提供了一种抽油机，包括变频器和自动化控制器，自动化控制器基于上述第一方面或其对应的任一实施方式的周期性复杂波形的识别方法，对识别出的波形周期和波形参数进行自学习频率，并根据自学习得到的频率对变频器的频率进行调整。
24、第五方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种周期性复杂波形的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将原始波形通过预设个数的滤波器进行预设衰减幅度的滤波的过程，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设个数的滤波曲线的相交状态，判断所述滤波曲线的相交周期是否趋于固定的过程，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述一阶滤波曲线对应的第一曲线数据和所述二阶滤波曲线对应的第二曲线数据进行相减之后，还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据相邻所述相交周期之间的时间差判断所述相交周期是否趋于固定的过程，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述相交周期确定所述原始波形的波形周期，并计算所述波形周期内原始波形的波形参数的过程，包括：
7.一种周期性复杂波形的识别装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，其特征在于，包括：
9.一种抽油机，其特征在于，包括变频器和自动化控制器，所述自动化控制器基于权利要求
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至6中任一项所述的周期性复杂波形的识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种周期性复杂波形的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将原始波形通过预设个数的滤波器进行预设衰减幅度的滤波的过程，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设个数的滤波曲线的相交状态，判断所述滤波曲线的相交周期是否趋于固定的过程，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述一阶滤波曲线对应的第一曲线数据和所述二阶滤波曲线对应的第二曲线数据进行相减之后，还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据相邻所述相交周期之间的时间差判断所述相交周期是否趋于固定的过程，包括：
6.根据权利要求5所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：张春波，刘宜萍，关瑞凯，李晓倩，
申请(专利权)人：厦门钨业股份有限公司，
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。