本發(fā)明涉及壓力開關，具體為一種基于數(shù)據(jù)分析的壓力開關疲勞測試系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、壓力開關包括壓力傳感器和電氣開關。在使用過程中需要對壓力開關的進行疲勞測試，確保壓力開關的質(zhì)量，在使用過程中采集多個壓力傳感器的多個環(huán)境數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)輸送至控制臺進行疲勞測試分析。

2、設置多個壓力傳感器，并將各個壓力傳感器收集到的數(shù)據(jù)上傳至云平臺后，得到判斷狀態(tài)的數(shù)據(jù)。當某個壓力傳感器上傳了異常的數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)會根據(jù)設置，自動發(fā)出對應的指令，發(fā)出警報信息。但壓力傳感器所傳輸?shù)漠惓?shù)據(jù)，可能是因為所監(jiān)測的環(huán)境出現(xiàn)異常而采集到的異常數(shù)據(jù)，此時該異常數(shù)據(jù)為正確數(shù)據(jù)；但是也會出現(xiàn)因為壓力傳感器自身問題導致的采集數(shù)據(jù)異常的情況，或者其他原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)異常的情況，這時的“異常數(shù)據(jù)”就是不正確的，由于系統(tǒng)并無法對該“異常數(shù)據(jù)”的真實性進行篩選，因此傳輸不正確的“異常數(shù)據(jù)”，就會導致系統(tǒng)發(fā)出錯誤指令，做出錯誤反應，導致測試系統(tǒng)的準確度降低，大大浪費測試系統(tǒng)的運行資源。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于數(shù)據(jù)分析的壓力開關疲勞測試系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供如下技術方案：一種基于數(shù)據(jù)分析的壓力開關疲勞測試方法，其特征在于：所述方法包括以下具體步驟：

3、s1、獲取感知層的監(jiān)測數(shù)據(jù)，將監(jiān)測到的異常數(shù)據(jù)摘取出來；所述感知層包括若干個壓力傳感器，所述壓力傳感器將監(jiān)測到的數(shù)據(jù)信息上傳，對傳輸異常數(shù)據(jù)的壓力傳感器進行標記，提取被標記的壓力傳感器信息，將傳輸異常數(shù)據(jù)的時間節(jié)點設為異常時間點；

4、s2、以被標記的壓力傳感器為參考點，設定覆蓋范圍，獲取覆蓋范圍內(nèi)所有壓力傳感器的信息，計算覆蓋范圍內(nèi)各個壓力傳感器與標記的壓力傳感器之間的相關性；獲取相關性達到設定值的壓力傳感器信息，并提取在所述異常時間點，相關性達到設定值的壓力傳感器所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，將該數(shù)據(jù)作為實際采集數(shù)值；

5、s3、建立訓練模型，將被標記壓力傳感器的歷史采集數(shù)據(jù)和相關性達到設定值的壓力傳感器的歷史采集數(shù)據(jù)作為訓練集，對訓練模型進行訓練，通過訓練模型，計算在異常時間點時，相關性達到設定值的壓力傳感器的計算采集數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)作為輸出計算數(shù)值；比較實際采集數(shù)據(jù)與輸出計算數(shù)值是否相同，得到匹配結(jié)果；根據(jù)所述匹配結(jié)果計算匹配率，根據(jù)所述匹配率判斷該異常數(shù)據(jù)的信任結(jié)果；

6、s4、若s3輸出“可信度高”的信任結(jié)果，則系統(tǒng)根據(jù)設置，自動發(fā)出本次異常數(shù)據(jù)所對應的系統(tǒng)指令；若s3輸出“可信度一般”的信任結(jié)果，則設定擴大范圍，且所述擴大范圍與所述覆蓋范圍不相同，重復s2；若s3輸出“可信度低”的信任結(jié)果，則提取被標記壓力傳感器的歷史維修信息，預測被標記壓力傳感器的維修時間段，判斷被標記壓力傳感器的是否處于維修時間段，發(fā)送信息至控制臺處；

7、s5、測試分析模塊對數(shù)據(jù)處理模塊處理后的數(shù)據(jù)進行分析，繼而對壓力開關的測試性能進行評估分析；優(yōu)化分析模塊對被測試的壓力開關的工藝優(yōu)化方向進行分析并得到時間影響系數(shù)與壓力影響系數(shù)，將時間影響系數(shù)與壓力影響系數(shù)進行比較并通過比較結(jié)果生成對應的工藝優(yōu)化信號。

8、s300中所述信任結(jié)果包括“可信度高”、“可信度一般”和“可信度低”。

9、所述s1包括：

10、s101、當監(jiān)測到感知層中出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)時，捕捉該異常數(shù)據(jù)，并標記傳輸該異常數(shù)據(jù)的壓力傳感器，將傳輸該異常數(shù)據(jù)的壓力傳感器標記為m壓力傳感器，以被標記的m壓力傳感器為原點，建立三維坐標系；

11、s102、獲取m壓力傳感器的壓力傳感器類型，得到m壓力傳感器所采集的數(shù)據(jù)類型，并在m壓力傳感器傳輸異常數(shù)據(jù)時，將傳輸異常數(shù)據(jù)的時間節(jié)點設為異常時間點tx。

12、所述s2包括：

13、s201、提取所有壓力傳感器形成集合b，集合b＝{壓力傳感器1、壓力傳感器2、壓力傳感器3、、、壓力傳感器x}；

14、s202、提取壓力傳感器m和集合b中壓力傳感器x的名稱，設壓力傳感器m的名稱為w1，集合b中的壓力傳感器x的名稱為w2，利用以下公式計算集合b中各個壓力傳感器與壓力傳感器m在文本名稱上的相似度

15、

16、其中，表示壓力傳感器m與集合b中壓力傳感器x在名稱上的相似度；m表示w1的字符總數(shù)；n表示w2的字符總數(shù)；c為w1與w2的匹配字符數(shù)；l1(i)與l2(i)分別為匹配字符i在w1與w2中的匹配序；α與β分別為匹配度與匹配序的權重，二者常按黃金分割率，分別取值為0.6與0.4；

17、s203、根據(jù)壓力傳感器m的使用標準，獲取壓力傳感器m的監(jiān)測范圍，提取該監(jiān)測范圍內(nèi)所有的坐標點，形成集合a，集合a＝{(x1，y1，z1)、(x2，y2，z2)......(xn，yn，zn)}；根據(jù)壓力傳感器x的使用標準，獲取壓力傳感器x的監(jiān)測范圍，提取該監(jiān)測范圍內(nèi)所有的坐標點，形成集合c，集合c＝{(a1，b1，c1)、(a2，b2，c2)......(an，bn，cn)}，將集合c與集合a之間的重合坐標點提取出來，形成集合d，根據(jù)以下公式，計算集合a和集合c的重合率

18、

19、s204、將壓力傳感器x與壓力傳感器m之間的相關性設為rx，按照以下公式計算壓力傳感器m與集合b中壓力傳感器x之間的相關性rx：

20、

21、將集合b中的壓力傳感器x按照相關性rx進行降序排列，設定驗證值的個數(shù)為z個，根據(jù)相關性的降序排列提取z個壓力傳感器x，并將壓力傳感器x在異常時間點tx時所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)作為實際采集數(shù)值。

22、所述s3包括：

23、所述s301、建立歷史時間集合t，提取歷史時間集合t中時間節(jié)點tn所對應的壓力傳感器m的傳輸數(shù)據(jù)，以及在時間節(jié)點tn時，所述s204中被提取出來的壓力傳感器x的傳輸數(shù)據(jù)，建立訓練模型，以壓力傳感器m所傳輸?shù)膫鬏敂?shù)據(jù)作為輸入，以壓力傳感器x所傳輸?shù)膫鬏敂?shù)據(jù)作為輸出，對模型進行訓練；

24、所述s302、根據(jù)所述s301中的訓練模型，計算出在異常時間節(jié)點tx時，壓力傳感器x的計算采集數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)作為輸出計算數(shù)值；

25、s303、設定輸出計算數(shù)值的誤差范圍，比較實際采集數(shù)值與輸出計算數(shù)值，是否在誤差范圍內(nèi)；若實際采集數(shù)值與輸出計算數(shù)值兩者的數(shù)據(jù)在誤差范圍內(nèi)，則輸出“匹配”的結(jié)果；若實際采集數(shù)值與輸出計算數(shù)值兩者的數(shù)據(jù)不在誤差范圍內(nèi)，則輸出“不匹配”的結(jié)果；

26、s304、根據(jù)得到的z個壓力傳感器x的匹配結(jié)果，計算匹配率，根據(jù)匹配率輸出信任結(jié)果，所述信任結(jié)果為“可信度高”、“可信度一般”或者“可信度低”；所述匹配率的計算公式如下：

27、

28、其中z表示在s204中所提取的壓力傳感器x的總個數(shù)。

29、所述s4包括：

30、s401、若s304輸出“可信度高”的信任結(jié)果時，則說明此次傳輸?shù)漠惓?shù)據(jù)準確性高，則系統(tǒng)自動發(fā)出已經(jīng)設定好的指令；

31、s402、若s304輸出“可信度一般”的信任結(jié)果時，則再次設定新的擴大范圍s2，提取擴大范圍內(nèi)的所有壓力傳感器，形成集合f，集合f＝{壓力傳感器1、壓力傳感器2、壓力傳感器3、、、壓力傳感器y}，重復s2，再次輸出判斷該異常數(shù)據(jù)的信任結(jié)果；

32、s403、若s304輸出“可信度低”的信任結(jié)果，則提取壓力傳感器m的歷史維修信息，預測壓力傳感器m的維修時間段，判斷異常時間點tx是否在壓力傳感器m的維修時間段內(nèi)；若異常時間點tx在壓力傳感器m的維修時間段內(nèi)，則輸出壓力傳感器m的自然故障概率大于人為損壞概率；若異常時間點tx不在壓力傳感器m的維修時間段內(nèi)，則輸出壓力傳感器m的自然故障概率小于人為損壞概率；將預測信息發(fā)送至控制臺處。

33、一種基于數(shù)據(jù)分析的壓力開關疲勞測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括相連接的監(jiān)測模塊、傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)提取模塊、數(shù)據(jù)驗證模塊、測試分析模塊和優(yōu)化分析模塊；

34、所述監(jiān)測模塊，用于采集所監(jiān)測的壓力開關中壓力傳感器的環(huán)境數(shù)據(jù)，并將采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)通過傳輸模塊傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理模塊，所述數(shù)據(jù)處理模塊對監(jiān)測到的數(shù)據(jù)進行篩選，當出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)時，利用所述數(shù)據(jù)提取模塊對異常數(shù)據(jù)進行提取，并標記傳輸該異常數(shù)據(jù)的壓力傳感器，再標記該壓力傳感器對應的壓力開關，所述數(shù)據(jù)驗證模塊則對該異常數(shù)據(jù)的可信度進行驗證，并根據(jù)驗證結(jié)果，輸出對應的指令；

35、所述監(jiān)測模塊包括壓力傳感器單元，所述壓力傳感器單元用于對環(huán)境中的數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測；所述傳輸模塊包括數(shù)據(jù)傳輸單元和指令輸出單元，所述數(shù)據(jù)傳輸單元用于對監(jiān)測到的數(shù)據(jù)進行實時輸送，所述指令輸出單元用于根據(jù)系統(tǒng)設定的指令，向壓力傳感器單元發(fā)送監(jiān)測指令。

36、所述數(shù)據(jù)處理模塊包括數(shù)據(jù)預處理單元和分類儲存單元，所述數(shù)據(jù)預處理單元用于對監(jiān)測到的數(shù)據(jù)進行去噪處理，將冗余數(shù)據(jù)去除后，利用分類儲存單元將監(jiān)測到的數(shù)據(jù)分類儲存。

37、所述數(shù)據(jù)提取模塊包括提取單元、標記單元和建模單元；所述提取單元用于對傳輸?shù)漠惓?shù)據(jù)進行提取，并利用標記單元對傳輸該異常數(shù)據(jù)的壓力傳感器進行標記，同時通過所述建模單元，以標記的壓力傳感器為參考點，建立三維坐標系，設定覆蓋范圍，將覆蓋范圍內(nèi)的壓力傳感器的位置進行標記。

38、所述數(shù)據(jù)驗證模塊包括相關性計算單元、建立模型單元、對比單元、驗證信息輸出單元，所述相關性計算單元用于對被標記的壓力傳感器與覆蓋范圍內(nèi)的壓力傳感器之間的相關性進行計算，并根據(jù)相關性對覆蓋范圍內(nèi)的壓力傳感器進行降序排列，將相關性達到設定閾值的壓力傳感器提取出來；所述建立模型單元用于建立訓練模塊，并將標記的壓力傳感器的歷史采集數(shù)據(jù)作為輸入值，將相關性到達閾值的壓力傳感器的歷史采集數(shù)據(jù)作為輸出值，對模型進行訓練，最終計算出，在異常時間點tx時，相關性達到閾值的傳感器的輸出計算數(shù)值；利用所述對比單元將輸出計算數(shù)值與實際采集數(shù)值進行比對，輸出匹配結(jié)果，并計算匹配率，根據(jù)匹配率判斷該異常數(shù)據(jù)的信任結(jié)果；所述驗證信息輸出單元根據(jù)輸出的信息結(jié)果，發(fā)出該信任結(jié)果所對應的下一步操作。

39、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明所達到的有益效果是：

40、本發(fā)明可在系統(tǒng)接收到異常數(shù)據(jù)時，標記出傳輸異常數(shù)據(jù)的壓力傳感器，并設定一個覆蓋范圍，提取覆蓋范圍內(nèi)相關性達到設定值的壓力傳感器，通過對相關性到達設定值的壓力傳感器的采集數(shù)據(jù)變化進行分析，驗證傳輸異常數(shù)據(jù)的壓力傳感器是否存在其他原因，從而可對傳輸?shù)漠惓?shù)據(jù)進行驗證，提高該異常數(shù)據(jù)的可信度，減少系統(tǒng)發(fā)出錯誤指令的次數(shù)，節(jié)約資源；同時還可預測被標記的壓力傳感器的維修時間段，進一步判斷傳輸異常數(shù)據(jù)的壓力傳感器是自身原因?qū)е碌模€是存在他人損壞的情況，減少測試過程中對不可靠數(shù)據(jù)進行計算而造成的資源損耗。