【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机处理，尤其涉及一种压力值预测方法、装置、设备、介质及产品。
技术介绍
1、在工业生产领域，空压系统作为支持工业生产过程中的各种气动设备的运行的关键设备，其能耗和运行效率直接影响到生产成本。为了降低成本，通常需要对压力值进行预测，以通过压力值将空气经过压缩机压缩成高压气体，再通过各个处理点将气体输送至气动设备。其中，各个处理点包括管道、接头、过滤器等多个部分。
2、在现有技术中，确定空压系统的压力值的方式通常是通过对用气量进行预测，根据预测的用气量反推产气量，利用产气量设定压力值对空压系统进行恒压控制。但是，在空压系统正常工作状态下，需要在输出压力值后，利用压力值不断地将空气压缩成高压气体，这种恒压控制的方式，容易造成能源浪费和运行成本高的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种压力值预测方法、装置、设备、介质及产品，以实现提高压力值预测准确性的同时，达到提前调整空压系统的运行状态，减少能源浪费和降低运行成本的技术效果。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种压力值预测方法，该方法包括：
3、获取与空压系统所对应的压力序列数据，并将所述压力序列数据输入至训练好的压力预测模型中，得到平滑时域特征；所述压力预测模型中包括离散傅里叶变换函数；
4、依据所述离散傅里叶变换函数对所述平滑时域特征处理，得到第一频域数据，并确定所述第一频域数据中的峰值特征；
5、基于所述第一频域数据和所述峰值特征，确定增强频域特
6、基于所述平滑时域特征、所述增强频域特征、所述峰值特征以及所述压力序列数据中的时间特征，确定预测压力数据，以基于所述预测压力数据调控所述空压系统输出端的输出压力。
7、根据本专利技术的另一方面，提供了一种压力值预测装置，该装置包括：
8、平滑时域特征确定模块，用于获取与空压系统所对应的压力序列数据，并将所述压力序列数据输入至训练好的压力预测模型中，得到平滑时域特征；所述压力预测模型中包括离散傅里叶变换函数；
9、峰值特征确定模块，用于依据所述离散傅里叶变换函数对所述平滑时域特征处理，得到第一频域数据，并确定所述第一频域数据中的峰值特征；
10、增强频域特征确定模块，用于基于所述第一频域数据和所述峰值特征，确定增强频域特征；
11、预测压力数据确定模块，用于基于所述平滑时域特征、所述增强频域特征、所述峰值特征以及所述压力序列数据中的时间特征，确定预测压力数据，以基于所述预测压力数据调控所述空压系统输出端的输出压力。
12、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
13、至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
14、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的压力值预测方法。
15、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的压力值预测方法。
16、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如本专利技术任一实施例所述的压力值预测方法。
17、本专利技术实施例的技术方案，通过获取与空压系统所对应的压力序列数据，并将压力序列数据输入至训练好的压力预测模型中，得到平滑时域特征；压力预测模型中包括离散傅里叶变换函数；依据离散傅里叶变换函数对平滑时域特征处理，得到第一频域数据，并确定第一频域数据中的峰值特征；基于第一频域数据和峰值特征，确定增强频域特征；基于平滑时域特征、增强频域特征、峰值特征以及压力序列数据中的时间特征，确定预测压力数据，以基于预测压力数据调控空压系统输出端的输出压力，解决了现有技术中基于产气量进行恒压控制，导致能源浪费和运行成本高的问题，实现通过将压力序列数据输入至训练好的压力预测模型中，得到平滑数据后的平滑时域特征，进而使用离散傅里叶变换函数对平滑时域特征处理，将其转换成频域，挖掘数据在频域内的潜在周期性规律，得到第一频域数据，并提取第一频域数据中的具有显著特征属性的峰值特征。并根据第一频域数据和峰值特征进行特征增强，增强特征的表示能力，得到增强频域特征。最后，结合平滑时域特征、增强频域特征、峰值特征以及压力序列数据中的时间特征，进行压力值预测，提高压力值预测准确性，同时，能够通过预测的压力值提前调整空压系统的运行状态，实现对空压系统进行预调节，达到减少能源浪费和降低运行成本的技术效果。
18、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种压力值预测方法，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，所述压力预测模型中包括快速傅里叶变换函数和快速傅里叶逆变换函数，所述将所述压力序列数据输入至训练好的压力预测模型中，得到平滑时域特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据至少两个所述幅值频率，对所述第二频域数据进行下采样处理，得到每个所述幅值频率对应的下采样频域特征，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述快速傅里叶逆变换函数和每个所述幅值频率对应的下采样频域特征，确定平滑时域特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压力预测模型中还包括平均池化层、归一化指数函数和线性层；所述基于所述第一频域数据和所述峰值特征，确定增强频域特征，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于平均池化层、归一化指数函数和线性层，对所述剩余频域数据进行处理，得到增强频域特征，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压力预测模型中还包括离散傅里叶逆变换函数；所
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述压力预测模型中还包括压力值预测单元；所述基于所述压力时域特征以及所述压力序列数据中的时间特征，确定预测压力数据，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述将前一个样本对应的注意力输出结果以及当前样本中的历史压力特征切片输入至所述压力值预测单元中，得到注意力输出结果，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种压力值预测方法，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，所述压力预测模型中包括快速傅里叶变换函数和快速傅里叶逆变换函数，所述将所述压力序列数据输入至训练好的压力预测模型中，得到平滑时域特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据至少两个所述幅值频率，对所述第二频域数据进行下采样处理，得到每个所述幅值频率对应的下采样频域特征，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述快速傅里叶逆变换函数和每个所述幅值频率对应的下采样频域特征，确定平滑时域特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压力预测模型中还包括平均池化层、归一化指数函数和线性层；所述基于所述第一频域数据和所述峰值特征，确定增强频域特征，包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，赵垣锟，邵震杰，李凯，王佳亮，印嘉伟，倪补，
申请(专利权)人：江苏中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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