【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及直线电机控制，尤其涉及一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法。
技术介绍
1、直线电机有多种叫法，线性模组、直角坐标机器人、直线滑台等，是继直线导轨、直线运动模组、滚珠丝杆直线传动机构的自动化升级单元。可以通过各个单元的组合实现负载的直线、曲线运动，使轻负载的自动化更加灵活、定位更加精准。然而，直线电机在使用的过程中，一般通过温度传感器来监测直线电机的实际温度情况，当温度过高时，具备控温功能的直线电机就能够实现自适应的降温，然而由于直线电机的工作环境复杂，导致温度传感器容易受到噪声的影响，容易导致温度传感器采集的数据是不可信任，这样就会导致直线电机的温度识别异常。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法。
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运行监测报警功能的直线电机的控制方法，包括以下步骤：
4、通过温度传感器能够采集一个时间序列中的工作温度特征，通过对一个时间序列中的工作温度特征进行采集数据分析，对一个时间序列中温度特征进行重新整理，获取整理后的温度特征数据；
5、基于深度神经网络以及整理后的温度特征数据构建直线电机温度状态跟踪模型，并通过所述直线电机温度状态跟踪模型更新当前时间戳中直线电机的温度特征数据；
6、设置温度特征数据阈值，并根据所述温度特征数据阈值对所述当前时间戳中直线电机的温度特征数据进行
7、根据每一所述直线电机的温度评价结果进行预警，并对异常温度的直线电机进行降温控制处理。
8、进一步的，在本方法中，通过对一个时间序列中的工作温度特征进行采集数据分析，对一个时间序列中温度特征进行重新整理，获取整理后的温度特征数据，具体为:
9、通过大数据获取各环境特征数据之下对于温度传感器的噪声特征数据，并获取当前温度传感器的工作环境特征数据，根据所述当前温度传感器的工作环境特征数据以及各环境特征数据之下对于温度传感器的噪声特征数据进行数据匹配；
10、通过数据匹配，获取当前温度传感器的工作环境特征数据之下的噪声特征数据，并通过大数据获取各噪声特征数据之下的可信度数据，根据所述各噪声特征数据之下的可信度数据构建知识图谱；
11、将所述当前温度传感器的工作环境特征数据之下的噪声特征数据输入所述知识图谱中进行数据匹配，获取当前温度传感器在当前噪声特征数据的可信度数据；
12、将可信度数据低于预设可信度阈值数据的温度特征删除，对一个时间序列中温度特征进行重新整理，获取整理后的温度特征数据，并将所述整理后的温度特征数据输出。
13、进一步的，在本方法中，基于深度神经网络以及整理后的温度特征数据构建直线电机温度状态跟踪模型，具体包括：
14、基于深度神经网络构建直线电机温度状态跟踪模型，并对整理后的温度特征数据按照时间点的先后顺序进行排序，获取基于时间序列的温度特征数据，将每个时间点的温度特征数据作为一个观测向量；
15、构建隐马尔可夫模型，基于所述观测向量构建观测向量矩阵，将所述观测向量矩阵输入所述隐马尔可夫模型中进行计算，计算每个观测向量转移至另一观测向量的状态转移概率值；
16、设置状态转移概率阈值，当所述观测向量转移至另一观测向量的状态转移概率值大于状态转移概率阈值时，更新所述观测向量矩阵，当所述观测向量转移至另一观测向量的状态转移概率值不大于状态转移概率阈值时，维持所述观测向量矩阵不变；
17、获取更新后的观测向量矩阵，并将所述更新后的观测向量矩阵作为直线电机温度状态跟踪模型的输入特征，对所述输入特征进行学习，当所述直线电机温度状态跟踪模型满足预设学习条件，所述直线电机温度状态跟踪模型学习完毕。
18、进一步的，在本方法中，通过所述直线电机温度状态跟踪模型更新当前时间戳中直线电机的温度特征数据，具体包括：
19、获取当前时间序列中直线电机的温度特征数据，并将所述当前时间序列中直线电机的温度特征数据输入所述直线电机温度状态跟踪模型中进行观测并跟踪；
20、通过观测并跟踪，更新当前时间戳中直线电机的温度特征数据，并将所述当前时间戳中直线电机的温度特征数据作为输出结果输出。
21、进一步的，在本方法中，设置温度特征数据阈值，并根据所述温度特征数据阈值对所述当前时间戳中直线电机的温度特征数据进行评价，获取每一直线电机的温度评价结果，获取每一直线电机的温度评价结果，具体包括：
22、设置温度特征数据阈值，并判断所述当前时间戳中直线电机的温度特征数据是否大于所述温度特征数据阈值；
23、当所述当前时间戳中直线电机的温度特征数据大于所述温度特征数据阈值时，则生成异常的温度评价结果；
24、当所述当前时间戳中直线电机的温度特征数据不大于所述温度特征数据阈值时，则生成正常的温度评价结果；
25、根据所述异常的温度评价结果或正常的温度评价结果获取正常的温度评价结果。
26、进一步的，在本方法中，根据每一所述直线电机的温度评价结果进行预警，并对异常温度的直线电机进行降温控制处理，具体包括：
27、当所述直线电机的温度评价结果为异常的温度评价结果，则初始化直线电机的降温工作参数，并根据所述直线电机的降温工作参数对直线电机进行预设时段的降温处理；
28、通过预设时段的降温处理，获取直线电机实时的温度特征数据，并判断所述直线电机实时的温度特征数据是否仍大于温度特征数据阈值；
29、当所述直线电机实时的温度特征数据仍大于温度特征数据阈值时，增大直线电机的降温工作参数，当所述直线电机实时的温度特征数据不大于温度特征数据阈值时，停止增大；
30、当增大到直线电机的最大降温工作参数，若所述直线电机实时的温度特征数据仍大于温度特征数据阈值时，则对对应的直线电机进行预警。
31、进一步的，在本方法中，直线电机包括壳体、定子、动子以及安装在壳体内部的若干温度传感器。
32、本专利技术第二方面提供了一种运行监测报警功能的直线电机的控制系统，包括存储器以及处理器，所述存储器中包括运行监测报警功能的直线电机的控制方法程序，所述运行监测报警功能的直线电机的控制方法程序被所述处理器执行时，实现任一项所述的运行监测报警功能的直线电机的控制方法的步骤。
33、本专利技术第三方面提供了一种计算机可读存储介质，包括运行监测报警功能的直线电机的控制方法程序，所述运行监测报警功能的直线电机的控制方法程序被处理器执行时任一项所述的运行监测报警功能的直线电机的控制方法的步骤。
34、本专利技术解决了
技术介绍
中存在的缺陷，本专利技术具备以下有益效果：
35、本专利技术通过温度传感器能够采集一个时间序列中的工作温度特征，通过对一个时间序列中的工作温度特征进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，通过对一个时间序列中的工作温度特征进行采集数据分析，对一个时间序列中温度特征进行重新整理，获取整理后的温度特征数据，具体为:
3.根据权利要求1所述的一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，基于深度神经网络以及整理后的温度特征数据构建直线电机温度状态跟踪模型，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，通过所述直线电机温度状态跟踪模型更新当前时间戳中直线电机的温度特征数据，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，设置温度特征数据阈值，并根据所述温度特征数据阈值对所述当前时间戳中直线电机的温度特征数据进行评价，获取每一直线电机的温度评价结果，获取每一直线电机的温度评价结果，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，根据
7.根据权利要求1所述的一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，所述直线电机包括壳体、定子、动子以及安装在壳体内部的若干温度传感器。
...【技术特征摘要】
1.一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，通过对一个时间序列中的工作温度特征进行采集数据分析，对一个时间序列中温度特征进行重新整理，获取整理后的温度特征数据，具体为:
3.根据权利要求1所述的一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，基于深度神经网络以及整理后的温度特征数据构建直线电机温度状态跟踪模型，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种运行监测报警功能的直线电机的控制方法，其特征在于，通过所述直线电机温度状态跟踪模型更新当前时间戳中直线电机的温度特征数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘东成，张晋，谢镐泽，刘斯德，
申请(专利权)人：德瑞精工深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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