基于数据分析的工业设备运行状态评估方法及系统与流程

本技术涉及机械设备磨损检测，具体涉及基于数据分析的工业设备运行状态评估方法及系统。

背景技术：

1、基于数据分析的工业设备运行状态评估方法是一种利用图像识别技术和数据分析方法对机械设备零部件磨损状况进行检测和评估的智能系统，通过采集图像数据、提取特征，并结合效率评估算法，快速准确地判断设备的磨损程度，以降低维护成本并延长设备寿命。然而，该系统存在一个亟待解决的问题，即如何根据历史磨损数据的分布特性合理调控模型分类阈值，以有效避免检测结果中出现过拟合或欠拟合现象。过拟合可能导致系统过于依赖特定数据集而失去普适性，欠拟合则会因其准确性不足而影响检测效果，因此需要引入更优的数据分析与调整策略来提升系统的稳定性和精确性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明公开了一种基于数据分析的工业设备运行状态评估方法及系统，至少部分解决现有技术中存在的问题。

2、基于数据分析的工业设备运行状态评估方法，包括：

3、基于采集到的机械设备表面图像数据进行预处理以提取磨损特征；

4、通过将提取的磨损特征输入预先训练的分类模型获取初步磨损评估结果；

5、基于历史磨损数据分布特性对模型分类阈值进行调控以优化评估准确性；

6、利用优化后的阈值重新校正评估结果以避免过拟合或欠拟合现象。

7、优选的，

8、基于采集到的机械设备表面图像数据进行预处理包括对噪声成分进行平滑滤波；

9、通过灰度化方法提取每个像素的强度值i，并根据以下公式生成标准化特征：f＝(iμ)/σ，其中μ为历史图像集的像素均值，σ为标准差；

10、基于模型预测误差与实际磨损误差对比计算偏差系数δ；

11、若δ<τ，τ为经验值设定阈值，则认为当前分类结果符合分布特性。

12、优选的，

13、通过将提取的磨损特征输入预先训练的分类模型之前需计算特征空间密度；

14、使用核密度估计计算局部特征密度p(feature)＝exp(|feature x_mean|/h)，其中x_mean是局部平均值，h是带宽参数；

15、根据密度计算特征重要性权重w＝log(p(feature))+β，其中β表示全局调整因子；

16、仅保留w>γ的高可信度磨损特征供后续模型使用，其中γ为用户自定义门限。

17、优选的，

18、在优化模型分类阈值之前统计历史数据的磨损程度均值m和方差v；

19、采用以下经验公式动态计算初始阈值threshold＝(m*k+α)*(v^5)，其中α是校正常量，k为主观比例因子；

20、比较threshold与当前检测值difference；

21、当|difference|>λv时，调整threshold*＝ratio(λ、ratio是超参数)以平衡过拟合或欠拟合问题。

22、优选的，

23、从历史磨损数据分布特性中分析累积百分比p(cdf)并建立累积概率模型；

24、对于新输入特征向量feature_vec，根据以下条件选择是否调控阈值：

25、cdf_condition:cdf_sum＝σ(p(feature<＝i))，当p(cdf_sum p_target|feature_vec)>＝δ时进行阈值校准；

26、通过更新目标累计百分比p_new＝(σp+∈)，其中∈用于微调阈值；

27、将p_new代入原阈值函数重新估算最终的评估标准。

28、优选的，

29、优化后的阈值校正包括验证模型对异常数据点的敏感程度s引起的问题；

30、设定初始检测阈值t_initial后运行测试序列得到敏感性指标：

31、sensitivtiy＝(1/(t_tested_maxmin_feature))·|sum_diffs(fea tures)/n|，其中n为测试样本数目；

32、若sensitivtiy值超出正常波动范围，则调整模型阈值为adjusted_threshold＝t_original±δ_adjusted*s。

33、优选的，

34、引入额外环境信息factor_env对磨损程度的预测影响权重进行补偿校正；

35、定义补偿权重factor_θ＝exp((distance(env,default)/ξ)^2)，ξ是归一化因子；

36、调整后的综合磨损预测值为：

37、final_predicted_wear＝initial_predicted×factor_θ+β_fact or；

38、根据factor_env是否超过环境扰动基准阈值tenv灵活调控分类阈值，即如果tenv被违反，则触发readjustment阶段重新迭代。

39、优选的，

40、重新评估磨损特征过程中结合多个子模型输出权重形成混合模型决策方案；

41、设子模型i输出值wi，其对应的信任度confidence_ci定义为ci＝1/((error(i)+γi)^p)，p＝5；

42、总体权重w_final＝σ(wi*ci)/σci求取最优加权输出组合后再次输入优化器；

43、依据子模型集合中的误差反馈实时微调

44、classification_limit＝limit_initial*sqrt((error_sum/max_er ror)^r)，保证评估稳健性。

45、优选的，

46、增加对模型稳定性的动态验证逻辑，确保分类模型不会因输入噪声导致显著误判；

47、构造稳定检验公式

48、delta_score＝|(score_current_modelscore_reference)|/max_re ference，当delta_score>threshold_validity，触发警报修正策略；

49、设定参考有效性值ref_val用以动态限制分类界限变化范围；

50、最终调整判定为

51、valid_decision_boundary＝current_boundary±(reference_offs et*validity_ratio)平衡准确度和适应力。

52、优选的，

53、基于多级评估层次进一步提升优化效果并减少不必要的冗余计算负担；

54、设定分层权重

55、layer_weight_l＝log(layer_output_sum_layer)/sum(total_outp ut_l)，通过递归分解确定层级贡献比例l；

56、通过计算各分层预测置信区间[lower_bound,upper_bound]，选取最接近目标wear_estimate的结果作为主控依据；

57、根据置信区间的收敛状态动态修改模型学习曲线slope_new＝old_slope×decay_rate^(variance_level)，使优化更趋向全局最优解。

58、优选的，

59、加入动态自反馈矫正机制来提高分类过程稳定性及抗干扰能力；

60、计算实时性能误差rate_error_current＝(actual_wear_detected reference_detection_std)/std_actual；

61、通过以下动态矫正规则更新当前分类阈值

62、boundary_corrected+＝feedback_rate*tanh(error_rate_avg)；

63、反馈控制模块不断接收误差监测信号，直到达到收敛精度convergence_goal即结束迭代优化流程。

64、基于数据分析的工业设备运行状态评估系统，包括：

65、预处理模块，用于基于采集到的机械设备表面图像数据进行预处理以提取磨损特征；

66、处理模块，用于通过将提取的磨损特征输入预先训练的分类模型获取初步磨损评估结果；

67、优化模块，用于基于历史磨损数据分布特性对模型分类阈值进行调控以优化评估准确性；

68、校正模块，用于利用优化后的阈值重新校正评估结果以避免过拟合或欠拟合现象。

69、本发明的有益效果：

70、本发明能够解决如何根据历史磨损数据分布特性对模型分类阈值进行调控以解决检测结果过拟合或欠拟合的问题。