【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及传感器压力检测，具体是一种压力信号识别与处理方法。
技术介绍
1、在工业生产过程中，设备的运行状态直接关系到生产效率和安全性。工业生产设备的运作压力是衡量设备运行状态的重要参数之一。传统的压力监测方法往往依赖于人工巡检或简单的传感器监测，这些方法存在实时性差、数据处理能力弱、预警机制不完善等问题。
2、因此，如何实现对工业生产设备压力信号的实时、准确识别与处理，成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种压力信号识别与处理方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种压力信号识别与处理方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：将若干个压力传感器布置于不同的工业生产设备处，并由压力传感器采集工业生产设备对应的设备运作压力，构建若干个数据处理节点，每个数据处理节点对工业生产设备的设备运作压力进行处理，进而生成相应的电压力信号；
4、步骤s2：构建信号识别网络，将每个工业生产设备对应的电压力信号录入至信号识别网络中，由信号识别网络提取每个电压力信号各自对应的信号关键特征；
5、步骤s3：对全部的信号关键特征进行模式识别，进而获取相应电压力信号对应工业生产设备的压力态势；
6、步骤s4：构建压力信号识别模型，获取需要进行检测的工业生产设备对应的电压力信号，并输入至压力信号识别模型中，进而获取相应工业生产设备的压力范围；
7、步骤s5：将压力范
8、进一步的，将若干个压力传感器布置于不同的工业生产设备处，并由压力传感器采集工业生产设备对应的设备运作压力的过程包括：
9、对若干个压力传感器进行编号，并记作i，i＝1，2，3，……，n，n为大于0的自然数，从i＝1开始，为每个压力传感器配置工作参数，工作参数包括压感灵敏度、压力数值测量范围、响应时间以及测量精度；
10、为若干个工业生产设备布置压力传感器，进而采集每个工业生产设备各自的设备运作压力，压力传感器与工业生产设备之间为一对一映射关系，将编号为i的压力传感器采集到的工业生产设备的设备运作压力，记作pure[i]。
11、进一步的，构建若干个数据处理节点，每个数据处理节点对工业生产设备的设备运作压力进行处理，进而生成相应的电压力信号的过程包括：
12、构建若干个数据处理节点，并编号为j，j＝1，2，3，……，m，m为大于0的自然数，构建数据处理节点与工业生产设备之间的数据映射关系，数据映射关系记作r，则有r＝<(i，pure[i])，j>；
13、数据处理节点进行的处理包括信号转换、信号放大以及信号滤波；
14、通过信号转换将工业生产设备的设备运作压力转换为电压力信号；
15、选择信号放大电路对电压力信号进行信号放大，并判断信号放大电路是否存在故障，以及判断当前电压力信号的信号强度是否达标，根据判断结果执行不同操作；
16、对工业生产设备选择不同类型的滤波器，对电压力信号进行信号滤波，不同类型的滤波器包括高通滤波器、低通滤波器以及带通滤波器；
17、每个工业生产设备对应的设备运作压力在完成信号转换、信号放大以及信号滤波后，生成各自最终的电压力信号。
18、进一步的，构建信号识别网络，将每个工业生产设备对应的电压力信号录入至信号识别网络中，由信号识别网络提取每个电压力信号各自对应的信号关键特征的过程包括：
19、通过卷积神经网络技术构建信号识别网络，信号识别网络由若干个信号识别单元组成，每个信号识别单元用于对一个工业生产设备的电压力信号执行特征提取操作；
20、根据每个信号识别单元内录入的电压力信号的信号量，由信号识别网络分配每个信号识别单元对应的算力资源，同步执行若干个信号识别单元的特征提取操作，进而提取每个电压力信号各自的信号关键特征，信号关键特征包括信号时域特征、信号频域特征以及信号时频特征。
21、进一步的，对全部的信号关键特征进行模式识别，进而获取相应电压力信号对应工业生产设备的压力态势的过程包括：
22、设置信号关键特征中信号时域特征、信号频域特征以及信号时频特征各自的理想参数集，通过判断信号时域特征、信号频域特征以及信号时频特征是否符合各自的理想参数集进行模式识别；
23、若信号时域特征、信号频域特征以及信号时频特征中存在任意一个不符合各自的理想参数集时，判断当前信号关键特征对应的电压力信号为异常信号，异常信号对应的工业生产设备的压力态势为异常态势；
24、若信号时域特征、信号频域特征以及信号时频特征分别符合各自的理想参数集时，则判断当前信号关键特征对应的电压力信号为正常信号，正常信号对应的工业生产设备的压力态势为正常态势。
25、进一步的，构建压力信号识别模型，获取需要进行检测的工业生产设备对应的电压力信号，并输入至压力信号识别模型中，进而获取相应工业生产设备的压力范围的过程包括：
26、构建压力信号识别模型，包括模型输入端以及模型输出端，在模型输入端进行已知压力态势的工业生产设备对应电压力信号的输入，由模型输出端进行相应电压力信号对应工业生产设备的压力范围的输出；
27、若模型输出端输出的压力范围符合工业生产设备对应压力态势的实际压力范围，则记录一次压力信号识别模型的有效识别行为，否则，记录一次无效识别行为，根据压力信号识别模型记录到的有效识别行为以及无效识别行为的数目，生成压力信号识别模型对应的模型识别率；
28、设置模型优化阈值，根据模型识别率与模型优化阈值的数值大小关系，判断是否需要对压力信号识别模型进行模型训练，进而生成最终的压力信号识别模型，将需要进行检测的工业生产设备的电压力信号输入至压力信号识别模型，由压力信号识别模型输出所输入电压力信号对应工业生产设备的设备运作压力的压力范围。
29、进一步的，判断是否需要对压力信号识别模型进行模型训练的过程包括：
30、将压力信号识别模型的模型识别率记作η；
31、；
32、其中，为压力信号识别模型记录到的有效识别行为的数目，为压力信号识别模型记录到的无效识别行为的数目；
33、将模型优化阈值记作m，m＞0；
34、当η≥m时，不进行任何操作；
35、当η＜m时，设置训练集，对压力信号识别模型进行模型训练，直至满足η≥m时，停止模型训练。
36、进一步的，将压力范围不在安全数值范围的工业生产设备在显示端进行预警，由管理员安排巡检人员对相应压力传感器以及工业生产设备进行检修的过程包括：
37、设置每个工业生产设备对应设备运作压力的安全数值范围，将每个工业生产设备由压力信号识别模型得出的压力本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，将若干个压力传感器布置于不同的工业生产设备处，并由压力传感器采集工业生产设备对应的设备运作压力的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，构建若干个数据处理节点，每个数据处理节点对工业生产设备的设备运作压力进行处理，进而生成相应的电压力信号的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，构建信号识别网络，将每个工业生产设备对应的电压力信号录入至信号识别网络中，由信号识别网络提取每个电压力信号各自对应的信号关键特征的过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，对全部的信号关键特征进行模式识别，进而获取相应电压力信号对应工业生产设备的压力态势的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，构建压力信号识别模型，获取需要进行检测的工业生产设备对应的电压力信号，并输入至压力信号识别模
7.根据权利要求6所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，判断是否需要对压力信号识别模型进行模型训练的过程包括：
8.根据权利要求7所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，将压力范围不在安全数值范围的工业生产设备在显示端进行预警，由管理员安排巡检人员对相应压力传感器以及工业生产设备进行检修的过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，将若干个压力传感器布置于不同的工业生产设备处，并由压力传感器采集工业生产设备对应的设备运作压力的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，构建若干个数据处理节点，每个数据处理节点对工业生产设备的设备运作压力进行处理，进而生成相应的电压力信号的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种压力信号识别与处理方法，其特征在于，构建信号识别网络，将每个工业生产设备对应的电压力信号录入至信号识别网络中，由信号识别网络提取每个电压力信号各自对应的信号关键特征的过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：王淞立，李亨，徐林鹏，申建武，张龙，李乐意，朱佳琦，
申请(专利权)人：西安思微传感科技有限公司，
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。