【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业计量，具体涉及一种基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法。
技术介绍
1、在生产型企业车间的生产过程中，温湿度是影响产品质量和生产效率的关键因素。目前，车间的温湿度监测主要依靠传统的数字仪表进行测量，但这些仪表存在精度不足、响应速度慢、无法实时预警等问题，难以及时反映车间环境的变化，影响产品质量的稳定性。因此需要针对温湿度数字仪表进行计量，在数字仪表计量过程中存在着数据量少、数据时序不对齐、数据连续性差、性能指标不清晰、异常响应差的问题。
2、因此，采用合适算法对仪表数据进行对齐、分析，对于仪表的计量十分重要。
技术实现思路
1、为解决现有技术中的不足，本专利技术提供了一种基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，该方法通过引入先进的机器学习算法，对温湿度数字仪表数据进行智能分析和误差预测，提高温湿度测量的精度和响应速度，实现对温湿度数字仪表的实时监控和调节。。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，采用温湿度传感器，包括以下步骤：
4、步骤1：通过温湿度传感器采集温湿度数据，并将采集到的温湿度数据存储于本地数据库中；
5、步骤2：对采集的温湿度数据进行数据预处理和数据对齐；
6、步骤3：对采集的温湿度数据进行误差预测；
7、步骤4：计量周期的调整和确定。
8、优选地，步骤2中，具体包括如下步
9、步骤2.1：使用移动平均法或指数平滑法消除原始数据中的随机噪声，使数据更加平滑；移动平均法计算如公式(1)所示：
10、
11、其中，k为窗口半径，t为时间索引，是t时刻传感器平滑后的数据；dsensor(t+i)是t+i时刻传感器的数据；i是循环变量。
12、步骤2.2：峰值提取，使用局部极值检测，获取局部极大值；如公式(2)所示：
13、dt＝xt-xt-1(2)；
14、当dt-1＞0且dt≤0时，xt为局部最大值；
15、步骤2.3：滤波与异常值处理；
16、步骤2.4：时间序列均值对齐；
17、使用动态时间规整，将不同时间序列的数据对齐。
18、优选地，步骤2.3中，具体包括如下步骤：
19、步骤2.3.1：滤波处理；
20、使用低通滤波器对平滑后的数据进行滤波，滤波器的传递函数为：
21、
22、其中，τ为时间常数，s为拉普拉斯变换变量；
23、步骤2.3.2：异常值处理；
24、采用3σ方法对采集数据进行异常值清洗，若某数据点满足：
25、若则为异常值；
26、其中，μ为数据的均值，σ为标准差。
27、优选地，步骤3中，具体包括如下步骤：
28、步骤3.1：对数据进行重采样，统一数据的时间尺度，处理成时间序列数据；
29、重采样包括下采样和上采样；其中，
30、下采样：当数据采样频率过高时，按照固定步长s选取数据：
31、x′＝{x1,x1+s,x1+2s,...,xn}
32、上采样：当数据采样频率过低时，使用插值方法增加数据点；
33、步骤3.2：对时间序列数据中的缺失值进行处理；
34、通过线性插值法对缺失值进行处理；线性插值计算公式如下：
35、
36、其中，(x1,y1),(x2,y2)是两已知点的坐标，(x,y)是想要插值的点的坐标，其中x是待插值的x坐标值；
37、步骤3.3：构建多元线性回归预测模型，建立计量误差与多种影响因素之间的关系模型；
38、模型形式：
39、
40、其中，β0为截距，β1为回归系数，∈t)为误差项；为被测表数据集，为标准表数据集；
41、回归模型的决定系数r2为：
42、
43、其中，为被测表数据的平均值，用于评估模型拟合程度；
44、在时刻ti上的实际观测值，即被测传感器在该时刻的输出值；
45、在时刻ti上的标准值或预测值；
46、β0：截距项，表示回归模型的偏移量，即当自变量为零时，因变量的预测值；
47、β1：斜率，表示自变量与因变量之间的线性关系的强度和方向；
48、m：样本的总数。
49、优选地，步骤4中，具体包括如下步骤：
50、步骤4.1：根据多元线性回归模型预测未来的计量误差；
51、步骤4.2：根据预测的计量误差，使用自适应调整算法动态调整校准周期。
52、本专利技术所带来的有益技术效果：
53、本专利技术提出一种基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，该方法有效解决了现场因数据量少、数据时序不对齐、数据连续性差、性能指标不清晰、异常响应差导致的计量问题，并结时间序列、自适应调整算法，提高模型预测的可信度。上述技术方法可降低现场测量人为误差，算法实时响应，节省人力，推动数字化车间建设，保障计量的数学基础支撑。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，其特征在于：采用温湿度传感器，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，其特征在于：步骤2中，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，其特征在于：步骤2.3中，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，其特征在于：步骤3中，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，其特征在于：步骤4中，具体包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，其特征在于：采用温湿度传感器，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测方法，其特征在于：步骤2中，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的车间温湿度数字仪表误差预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁一，徐洋，崔福祥，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第四十一研究所，
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。