[发明专利]一种焊接机故障状态的确定方法、装置及设备

说明书

本发明的实施例提供一种焊接机故障状态的确定方法、装置及设备，涉及故障状态判断技术领域，所述方法包括：获取焊接机运行状态的待检测数据；对所述待检测数据进行预处理，得到关键信息；将所述关键信息输入目标数量个训练好的分类器进行故障类型判断处理，得到焊接机故障状态。本发明的实施例能够及时发现焊接机的故障，实现焊接机故障的在线监测，提高了系统的鲁棒性，对故障状态确定的准确度更高，通过对多个分类器得到焊接机故障状态，能够有效地避免了对焊接机的故障状态的确定时数据偏斜的问题，同时提高了分类器的容错率。

技术领域

本发明涉及故障状态判断技术领域，特别是指一种焊接机故障状态的确定方法、装置及设备。

背景技术

工业设备的故障诊断一直以来都是研究热点，国内外的学者已经对焊接机故障诊断展开了一定的研究。

但是目前对焊接机故障诊断的研究方法无法实现焊接机常见故障及状态的在线监测，也没有及时发现焊接机的故障并解决焊接机的故障。

发明内容

本发明提供了一种焊接机故障状态的确定方法、装置及设备。实现了焊接机故障状态的在线监测，提高了系统的鲁棒性，对故障状态的确定的准确度更高，通过对多个分类器得到的焊接机故障状态，能够有效地避免了对焊接机的故障状态的确定时数据偏斜的问题，同时提高了分类器的容错率。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供以下方案：

一种焊接机故障状态的确定方法，所述方法包括：

获取焊接机运行状态的待检测数据；

对所述待检测数据进行预处理，得到关键信息；

将所述关键信息输入目标数量个训练好的分类器进行故障类型判断处理，得到焊接机故障状态。

可选的，对所述待检测数据进行预处理，得到关键信息，包括：

对所述待检测数据进行中心化处理，得到中心化数据；

对所述中心化数据进行协方差矩阵计算，得到所述待检测数据的协方差矩阵；

对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到至少一个特征值；

从所述至少一个特征值中选取预设数量的目标特征值，并根据所述目标特征值所对应的单位特征向量，得到所述关键信息，所述至少一个特征值按照从大到小的顺序排序。

可选的，对所述待检测数据进行中心化处理，得到中心化数据，包括：

通过公式对待检测数据进行中心化处理，得到中心化数据；

其中，x_i为第i条样本的值，n为待检测数据中的样本总数，表示将箭尾的值赋给箭头的变量。

可选的，所述目标数量个训练好的分类器通过以下过程进行训练：

获取训练集、标签集以及焊接机的状态集；所述状态集包括至少两种工作状态和/或至少两种故障状态；

遍历全部所述状态集，得到目标数量个待训练组；所述待训练组包括在所述状态集中任选的两种待训练的目标状态；所述目标数量由所述状态集中的工作状态和故障状态的总数量通过组合计算确定；

根据所述训练集和标签集，确定目标数量个训练好的分类器。

可选的，所述故障状态包括以下至少两种：

逆变电路反馈异常状态；

控制电源异常状态；

输出过流异常状态；

电压检出异常状态；

温度异常状态；