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专利号: 2019106604826
申请人: 齐鲁工业大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2024-02-23
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种面向液压缸综合测试台的软测量方法,其特征在于,包括如下步骤:设计MI-LSTM算法对历史数据进行处理然后进行位移预测;

将MI-LSTM算法嵌入LabVIEW中实时在线预测被测试缸位移;

进一步的,所述的设计MI-LSTM算法对历史数据进行处理然后进行位移预测的步骤包括:将历史数据通过MI算法进行变量筛选,剔除无关变量;

将剩余变量作为LSTM网络输入数据进行建模对被测试缸的位移进行预测;

进一步的,所述的将MI-LSTM算法嵌入LabVIEW中实时在线预测被测试缸位移的步骤包括:基于互信息MI的输入变量选择算法确定评价标准、制定搜索策略和停止准则;

将MI算法得到的有效数据作为LSTM网络输入数据,采用LSTM网络进行被测试缸位移预测;

对LSTM网络进行调整参数训练和优化网络,将训练好的网络参数提取出来,并把参数整合在LabVIEW中进行编程,实时在线预测被测试缸位移;

进一步的,将MI-LSTM算法嵌入LabVIEW设计的具体实现包括:S331:两个离散随机变量X和Y的互信息可以定义为:其中p(x,y)是X和Y的联合概率密度函数,而p(x)和p(y)分别是X和Y的边缘概率密度函数;在连续随机变量的情形下,求和被替换成了二重定积分:其中p(x,y)当前是X和Y的联合概率密度函数,而p(x)和p(y)分别是X和Y的边缘概率密度函数;

S332:v-fold交叉验证;

S333:LSTM网络进行调整参数训练和优化网络,计算公式如下所示:ft=σ(Wfxxt+Wfhht-1+bf)           (3)it=σ(Wixxt+Wihht-1+bi)          (4)ot=σ(Woxxt+Wohht-1+bo)          (6)St=gt⊙it+St-1⊙ft              (7)式中:ft,it,gt,ot,ht和St分别为遗忘门、输入门、输入节点、输出门、中间输出和状态单元的状态;Wfx,Wix,Wox分别为相应门和输入xt相乘的矩阵权重;Wfh,Wih,Woh分别为相应门和中间输出ht-1相乘的矩阵权重;Wgx,Wgh分别为xt,ht-1和输入节点gt相乘的矩阵权重;bf,bi,bo分别为相应门的偏置项;bg为输入节点的偏置项;⊙表示向量中元素按位相乘;σ表示sigmoid函数变化; 表示tanh函数变化;

S334:LabVIEW根据训练好参数进行编程实现对位移的预测。

2.根据权利要求1所述的一种面向液压缸综合测试台的软测量方法,其特征在于,评价标准,用于衡量待选变量子集的优劣;

搜索策略,用于生成待选变量子集;

停止准则,用于确定最优或次优变量子集的个数。

3.根据权利要求2所述的一种面向液压缸综合测试台的软测量方法,其特征在于,确定评价标准:基于互信息MI策略,根据变量选择的目标,采用最小值或直接用均值来表示变量子集的互信息水平;

制定搜索策略,选择随机式搜索算法具体步骤包括:确定编码规则,确定适应度函数;

停止准则:事先指定要选择的变量数目,当达到此数目时即停止,或者在变量数目为定值时,选取变量选择标准最佳值对应的各个变量;

根据设定的准则自动确定变量规模,包括:前后变量选择标准的变化程度满足设定条件即停止,或满足设定标准的最小规模变量集合。

4.根据权利要求1所述的一种面向液压缸综合测试台的软测量方法,其特征在于,所述的步骤S332中,v-fold交叉验证具体实现过程如下:将原始采样数据分割成V份,保留一个单独的样本作为验证模型的数据;其他V-1个样本用来训练;交叉验证重复V次,每个子样本验证一次,平均V次的结果得到一个估测。

5.一种面向液压缸综合测试台的软测量系统, 实现权利要求1所述的软测量方法,其特征在于包括液压缸综合测试台装置、电源模块、主控模块、通信模块;

电源模块,用于在给测量系统供电;

主控模块,用于接收数据并将数据输入建好的模型从而输出软测量结果;

通信模块,用于接收现场采集的数据,并向上位机发送数据;

上位机,用于实时接收来自液压缸综合测试台装置的可测输入变量,利用MI-LSTM算法在LabVIEW建立的预测模型实现软测量。

6.根据权利要求5所述的一种面向液压缸综合测试台的软测量系统,其特征在于液压缸综合测试台装置设置有压力传感器、温度传感器、流量传感器;

压力传感器、温度传感器、流量传感器分别与主控模块进行通讯连接;

压力传感器,用于测量液压缸综合测试台装置各个管道位置的压力;

温度传感器,用于测油箱中及管道中液压油的温度;

流量传感器,用于对泵口和管口液压油流量进行测量。