[发明专利]工况识别器制作方法、识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种水泥篦冷机工况识别器的制作方法，其特征在于，包括：

获取水泥篦冷机运行参数的历史数据；

对所述水泥篦冷机运行参数的历史数据进行数据分析及数据预处理；

基于经过预处理后的数据及聚类算法进行水泥篦冷机工况进行划分，得到工况划分结果；

基于所述工况划分结果及概率神经网络算法得到工况识别器。

2.根据权利要求1所述的水泥篦冷机工况识别器的制作方法，其特征在于，对所述水泥篦冷机运行参数的历史数据进行数据分析及数据预处理的步骤包括：将所述水泥篦冷机运行参数的历史数据与对应的时间进行数据时间匹配；利用滑动平均滤波方法对经过数据时间匹配后的数据进行预处理，基于预处理后的数据获取水泥篦冷机的特征参数。

3.根据权利要求2所述的水泥篦冷机工况识别器的制作方法，其特征在于，所述聚类算法为K-means算法。

4.根据权利要求1所述的水泥篦冷机工况识别器的制作方法，其特征在于，基于经过预处理后的数据及聚类算法进行水泥篦冷机工况进行划分，得到工况划分结果的步骤包括：对经过预处理后的数据进行标准化处理得到数据集，并设定聚类数目以及最大迭代次数；基于聚类数目、最大迭代次数以及所属聚类算法对数据集中的数据进行工况划分，得到工况划分结果。

5.根据权利要求1所述的水泥篦冷机工况识别器的制作方法，其特征在于，所述工况划分结果包括工况种类以及每一所述工况种类对应的数据范围。

6.一种水泥篦冷机工况识别器的制作装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取水泥篦冷机运行参数的历史数据；

分析及预处理单元，用于对所述水泥篦冷机运行参数的历史数据进行数据分析及数据预处理；

工况划分单元，用于基于经过预处理后的数据及聚类算法进行水泥篦冷机工况进行划分，得到工况划分结果；

概率神经算法单元，用于基于所述工况划分结果及概率神经网络算法得到工况识别器。

7.一种水泥篦冷机工况识别方法，其特征在于，包括：

获取水泥篦冷机的特征参数的实时数据；

将所述特征参数的事实数据输入至工况识别器内，得到工况结果；所述的工况识别器通过权利要求1-5任一项所述的方法制得。

8.一种水泥篦冷机工况识别装置，其特征在于，包括：

第二获取单元，用于获取水泥篦冷机的特征参数的实时数据；

处理单元，用于将所述特征参数的事实数据输入至工况识别器内，得到工况结果；所述的工况识别器通过权利要求1-5任一项所述的方法制得。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求7所述的水泥篦冷机工况识别方法。

10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求7所述的水泥篦冷机工况识别方法。