一种基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法

1.本发明涉及轴承检测技术领域，特别涉及一种基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法。


背景技术：

2.铁路列车轴承是列车在运行中使用频率最高的部件之一，在现代铁路列车运行中，轴承是决定铁路列车安全运行的关键零部件。铁路列车轴承因其恶劣的工作条件，众多的故障诱因都会导致安全问题多发，对社会经济和安全效益造成一定的损失和影响，因此及时有效地发现列车轴承的故障程度和类型意义重大。
3.目前，传统的基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法主要包括特征提取和故障分类。特征提取是故障诊断的一个重要步骤，而在特征提取之前，则需要收集轴承在运行时的信号，在滚动轴承故障诊断的各类研究中，最实用和成熟的方法是机械信号分析，因为它可以通过关注具有微小振动的固有频率来识别轴承故障。众多学者通过分析得出结论，虽然利用电机电流频率、杂散磁通信号、热成像图像、声发射信号来检测轴承故障是可行的，但诊断准确低，且采集难度高，同时考虑到在实际应用中，要进行快速、准确地诊断出故障类型，传统的方法常常无法在两方面都兼具。


技术实现要素：

4.基于此，本发明的目的是提供一种基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法，以解决上述现有技术中的不足。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法，包括：采集运行中的轴承上的振动信号数据，并对所述振动信号数据进行预处理；从预处理后的所述振动信号数据中提取时域特征参数、频域特征参数以及时频域特征参数；对所述时域特征参数、所述频域特征参数以及所述时频域特征参数依次进行融合及归一化处理，得到融合数据集，并将所述融合数据集按照预设比例划分为训练集数据和测试集数据；构建基于宽度学习系统和模糊系统的初始模糊宽度学习模型；通过所述训练集数据对所述初始模糊宽度学习模型进行训练，得到目标模糊宽度学习模型；利用所述目标模糊宽度学习模型计算出待测试轴承振动信号数据的隶属度值，并根据所述隶属度值判断待测试轴承的故障类型。
6.本发明的有益效果是：通过构建初始模糊宽度学习模型，并通过处理后的训练集数据对初始模糊宽度学习模型进行训练，以此得到保留了宽度学习系统结构，并能够推广到模糊系统中模糊子系统的增量、输入和增强节点的目标模糊宽度学习模型，使得目标模
糊宽度学习可以很容易地适应输入、特征节点和增强节点的增量，不需要对模型进行再训练，当基于目标模糊宽度学习对待测试轴承振动信号数据计算出相应的隶属度值，以根据该隶属度值判断待测试轴承的故障类型时，不仅大大缩短了学习时间，同时通过本模型来判断待测试轴承的故障类型，鲁棒性强，诊断速度快，故障诊断精度也很高。
7.优选的，对所述振动信号数据进行预处理的步骤包括：从所述振动信号数据中提取不同振动信号数据特征；裁剪所述振动信号数据，得到多个振动信号样本，各所述振动信号样本均匹配一个所述振动信号数据特征。
8.优选的，所述归一化处理的函数表达式如下所示：其中，为所述时域特征参数、所述频域特征参数和所述时频域特征参数融合后构成的总特征集，为归一化后的特征集，为总特征集的最小值，为总特征集的最大值。
9.优选的，构建基于宽度学习系统和模糊系统的初始模糊宽度学习模型的步骤包括：将模糊系统中的模糊子系统替换宽度学习系统中的特征节点；将替换至所述宽度学习系统中的模糊子系统产生的中间输出发送至所述宽度学习系统的增强节点进行非线性变换；整合来自替换至所述宽度学习系统中的模糊子系统和所述宽度学习系统的增强节点的输入，以构建初始模糊宽度学习模型，所述初始模糊宽度学习模型根据整合后的来自替换至所述宽度学习系统中的模糊子系统和所述宽度学习系统的增强节点的输入来生成模型输出。
10.优选的，通过所述训练集数据对所述初始模糊宽度学习模型进行训练，得到目标模糊宽度学习模型的步骤之后，所述方法还包括：利用所述测试集数据对所述目标模糊宽度学习模型进行测试，并根据测试结果判断所述目标模糊宽度学习模型是否合格；若是，则执行利用所述目标模糊宽度学习模型计算出待测试轴承振动信号数据的隶属度值的步骤。
11.优选的，所述目标模糊宽度学习模型包括模糊宽度学习算法，利用所述目标模糊宽度学习模型计算出待测试轴承振动信号数据的隶属度值，并根据所述隶属度值判断相应的待测试轴承的故障类型的步骤包括：通过所述模糊宽度学习算法计算出待测试轴承振动信号数据的隶属度值，并根据所述隶属度值计算出所述待测试轴承振动信号数据的分类矩阵；根据故障样本特征库和所述分类矩阵判断所述待测试轴承的故障类型。
12.优选的，根据故障样本特征库和所述分类矩阵判断所述待测试轴承的故障类型之前，所述方法还包括：构建故障样本特征库，所述故障样本特征库包括多个带有故障类型标签的历史轴
承振动信号样本，各所述故障类型标签匹配有一个标签矩阵。
13.优选的，所述构建故障样本特征库之后，所述方法还包括：基于所述故障样本特征库，通过所述模糊宽度学习模型对已知故障类型的样本进行分类。
14.优选的，所述分类矩阵的计算公式如下所示：其中，为目标函数，为任意数据点相对聚类中心的隶属度值，为任意数据点相对聚类中心的欧氏距离，为分类矩阵，为聚类中心向量，为第个输入样本，为第个聚类中心向量，为聚类中心向量的数量，为输入样本的数量，为模糊加权指数，为转置符号。
15.优选的，所述初始模糊宽度学习模型包括模糊子系统、增强节点和系统输出，通过所述训练集数据对所述初始模糊宽度学习模型进行训练，得到目标模糊宽度学习模型的步骤包括：将所述训练集数据输入至所述初始模糊宽度学习模型后，持续调整所述模糊子系统、所述增强节点以及所述系统输出的参数值，直至输出最优结果，以得到目标模糊宽度学习模型。
16.本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
17.图1为本发明实施例提供的基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法的流程图；图2为本发明实施例提供的初始模糊宽度学习模型的结构框架图；图3为本发明实施例提供的目标模糊宽度学习模型的结构框架图；图4为本发明实施例提供的步骤s104的流程图；图5为本发明实施例提供的步骤s106的流程图。
18.如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
19.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。基于本技术提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
20.显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本技术应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本技术公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本技术揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本技术公开的内容不充分。
21.在本技术中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本技术所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
22.除非另作定义，本技术所涉及的技术术语或者科学术语应当为本技术所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本技术所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本技术所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块（单元）的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本技术所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本技术所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本技术所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
23.本发明实施例提提供了一种基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法，该基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法基于模糊宽度学习模型对对铁路列车轴承的轴承振动信号进行诊断，其中，模糊宽度学习模型（fuzzy broad learning system, fbls）则是将模糊系统（takagi sugeno，ts）与宽度学习系统（broad learning system，bls）相融合，将传统的宽度学习系统的特征节点替换为模糊系统中的模糊子系统，再将所有模糊子系统产生的中间输出作为向量连接发送到增强结点进行进一步非线性变换，最后整合来自模糊子系统和增强结点的输入来生成输出。fbls模型省去了bls中稀疏自编码器的调整过程，降低了模型的结构复杂度；另一方面，与传统的ts相比它的规则更少，运行时间更短，运行效果更好。能够用于对铁路列车轴承进行故障诊断，且利用本发明可根据轴承振动信号对铁路列车轴承的故障类型进行快速、精准地诊断。
24.图1是本技术实施例的基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法流程图，如图1所示，所述方法包括如下步骤：步骤s101，采集运行中的轴承上的振动信号数据，并对所述振动信号数据进行预处理；其中，对所述振动信号数据进行预处理的步骤包括：步骤s1011，从所述振动信号数据中提取不同振动信号数据特征；
步骤s1012，裁剪所述振动信号数据，得到多个振动信号样本，各所述振动信号样本均匹配一个所述振动信号数据特征。
25.步骤s102，从预处理后的所述振动信号数据中提取时域特征参数、频域特征参数以及时频域特征参数；其中，从裁剪后的振动信号样本中提取出时域特征参数、频域特征参数以及时频域特征参数，所述时域特征参数和所述频域特征参数均包括最大值、最小值、平均值、峰-峰值、整流平均值、有效值、峰值、方差、标准差、峭度、偏度、均方根、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、重心频率、均方频率、频率方差。
26.需要说明的是，通过小波包能量熵进行时频域的特征提取从而获得信息量更多的特征，即使用db5小波包对振动信号执行三层小波包分解，并生成8个频率子带的能量比。可以理解的，所提取出的时域特征参数、频域特征参数以及时频域特征参数进行归一化处理后作为输入特征序列。
27.步骤s103，对所述时域特征参数、所述频域特征参数以及所述时频域特征参数依次进行融合及归一化处理，得到融合数据集，并将所述融合数据集按照预设比例划分为训练集数据和测试集数据；其中，其中，所述归一化处理的函数表达式如下所示：其中，为所述时域特征参数、所述频域特征参数和所述时频域特征参数融合后构成的总特征集，为归一化后的特征集，为总特征集的最小值，为总特征集的最大值。
28.可以理解的，所述预设比例可以进行自定义，且在本实施例中所述预设比例为8:2，即所述融合数据集按照8:2的比例进行划分得到所述训练集数据和测试集数据，所述测试集数据用于对所述训练好的所述目标模糊宽度学习模型进行测试。
29.步骤s104，构建基于宽度学习系统和模糊系统的初始模糊宽度学习模型；其中，所述初始模糊宽度学习模型是由所述宽度学习系统和所述模糊系统相结合构成的，所述初始模糊宽度学习模型的构建具体为，将所述宽度学习系统的特征节点替换为一组所述模糊系统中的模糊子系统，并去掉用于微调特征层权值的稀疏自编码器，降低了结构复杂度，且该初始模糊宽度学习模型的基础结构如图2所示。
30.具体地，步骤s104具体包括如下步骤：步骤s1041，将所述模糊系统中的模糊子系统替换所述宽度学习系统中的特征节点；步骤s1042，将替换至所述宽度学习系统中的模糊子系统产生的中间输出发送至所述宽度学习系统的增强节点进行非线性变换；步骤s1043，整合来自替换至所述宽度学习系统中的模糊子系统和所述宽度学习系统的增强节点的输入，以构建初始模糊宽度学习模型，所述初始模糊宽度学习模型根据整合后的来自替换至所述宽度学习系统中的模糊子系统和所述宽度学习系统的增强节点的输入来生成模型输出。
31.步骤s105，通过所述训练集数据对所述初始模糊宽度学习模型进行训练，得到目标模糊宽度学习模型；其中，通过所述训练集数据对所述初始模糊宽度学习模型进行训练的过程中，需要计算模糊宽度学习参数为增强层输出到最终输出层的权值，以及模糊子系统中所有规则后续部分的一阶多项式系数。
32.需要说明的是，所述目标模糊宽度学习模型通过伪逆的岭回归逼近能够快速进行处理计算，与其他采用bp或其他迭代训练算法的神经模糊模型相比，大大缩短了学习时间，而且，由于所述目标模糊宽度学习模型保留了所述宽度学习系统的结构，因此所述目标模糊宽度学习模型可以很容易地适应输入、特征节点和增强节点的增量，不需要对整个模型网络进行再训练，也就是说，所述宽度学习系统的增量学习算法可以推广到模糊子系统的增量，以及输入和增强节点的增量，其中，可增强输入和增强节点的所述目标模糊宽度学习模型的结构如图3所示。
33.可以理解的，依靠所述初始模糊宽度学习模型的结构特点，可以无需再对数据进行数据降维处理，而是直接在所述初始模糊宽度学习模型中输入所述训练集数据，对模型参数进行调整，从而使模型能够达到最优诊断效果，以得到所述目标模糊宽度学习模型。其中，需要调整的主要模型参数为：fuzzy rule、fuzzy system和enhan，分别代表模糊规则数量、模糊系统的数量和增强节点的数量。
34.步骤s106，利用所述目标模糊宽度学习模型计算出待测试轴承振动信号数据的隶属度值，并根据所述隶属度值判断待测试轴承的故障类型。
35.其中，所述目标模糊宽度学习模型包括模糊宽度学习算法，具体地，步骤s106具体包括如下步骤：步骤s1061，通过模糊宽度学习算法计算出待测试轴承振动信号数据的隶属度值；步骤s1062，根据故障样本特征库和所述隶属度值判断待测试轴承的故障类型；步骤s1063，基于所述隶属度值，通过所述模糊宽度学习算法计算出所述待测试轴承的故障类型对应的分类矩阵，根据所述分类矩阵对所述待测试轴承的故障类型进行分类。
36.其中，所述模糊宽度学习算法为fcm算法，又名为模糊c均值算法。对待测样本提取特征后，基于故障样本特征库通过模糊c均值计算样本间的隶属度值，根据隶属度值的大小判断样本属于哪一类状态下的轴承。定义输入样本判断样本属于哪一类状态下的轴承。定义输入样本的模糊分类矩阵和聚类中心向量和聚类中心向量，其中c为聚类中心个数，n为样本个数，为任意数据点相对于聚类中心的隶属度。为数据点到聚类中心的欧氏距离，则：为了得到分类矩阵，定义fcm的目标函数为：式中，m为模糊加权指数。根据模糊宽度学习算法（模糊c均值算法）的原理进行计
算，可得出最终的分类矩阵，依据来对各故障类型进行分类。
37.需要说明的是，隶属度值它本身是一个原始数据随机生成，后期不停迭代修正的矩阵，且隶属度值的迭代公式如下所示：以及聚类中心的迭代公式如下所示：通过上述两个迭代公式，可以看出隶属度值和聚类中心是相互关联的，彼此包含对方，程序一开始，就会随机生成一个，只要数值满足条件即可，然后开始迭代，通过计算出，有了又可以计算出，反反复复，这个过程中目标函数一直在变化，逐渐趋向稳定。即当不再变化时就认为算法收敛到一个较好的结果。
38.通过上述步骤，构建基于宽度学习系统和模糊系统的初始模糊宽度学习模型，并通过处理后的训练集数据对初始模糊宽度学习模型进行训练，以此得到保留了宽度学习系统结构，并能够推广到模糊系统中模糊子系统的增量、输入和增强节点的目标模糊宽度学习模型，使得目标模糊宽度学习可以很容易地适应输入、特征节点和增强节点的增量，不需要对模型进行再训练，当基于目标模糊宽度学习对待测试轴承振动信号数据计算出相应的隶属度值，以根据该隶属度值判断待测试轴承的故障类型时，不仅大大缩短了学习时间，同时通过本模型来判断待测试轴承的故障类型，鲁棒性强，诊断速度快，故障诊断精度也很高。
39.在其中一些实施例中，通过所述训练集数据对所述初始模糊宽度学习模型进行训练，得到目标模糊宽度学习模型的步骤之后，所述方法还包括：利用所述测试集数据对所述目标模糊宽度学习模型进行测试，并根据测试结果判断所述目标模糊宽度学习模型是否合格；若是，则执行利用所述目标模糊宽度学习模型计算出待测试轴承振动信号数据的隶属度值的步骤。
40.其中，利用所述目标模糊宽度学习模型来对所述测试集数据进行故障类型测试具体为，将测试集输入到已训练好的模型中，计算待测样本数据间的隶属度关系，利用模糊宽度学习算法（模糊c均值算法）判断样本为哪一类故障类型并做出分类，最后给出准确率与训练时间，需要说明的是，当准确率和训练时间均达到预设合格条件时，说明该目标模型宽度学习模型合格。
41.在其中一些实施例中，根据故障样本特征库和所述分类矩阵判断所述待测试轴承的故障类型之前，所述方法还包括：构建故障样本特征库，所述故障样本特征库包括多个带有故障类型标签的历史轴承振动信号样本，各所述故障类型标签匹配有一个标签矩阵。
42.其中，所述故障类型标签的定义具体为，构造不同故障类型的标签矩阵，将故障类型按列打上标签，并将该标签作为所述初始模糊宽度学习模型训练的标签。
43.进一步地，定义故障类型标签的步骤中，对于轴承不同故障的振动信号，通过构造标签矩阵来对故障类别进行标识，即第i类故障在第i列矩阵对应位置上置1，其他位置上置0。
44.在其中一些实施例中，所述构建故障样本特征库之后，所述方法还包括：基于所述故障样本特征库，通过所述模糊宽度学习模型对已知故障类型的样本进行分类。
45.其中，对于检测为已知故障类型的样本作为模型输入，利用所述目标模糊宽度学习模型进行分类。
46.在其中一些实施例中，所述分类矩阵的计算公式如下所示：其中，为目标函数，为任意数据点相对聚类中心的隶属度值，为任意数据点相对聚类中心的欧氏距离，为分类矩阵，为聚类中心向量，为第个输入样本，为第个聚类中心向量，为聚类中心向量的数量，为输入样本的数量，为模糊加权指数，为转置符号。
47.在其中一些实施例中，所述初始模糊宽度学习模型包括模糊子系统、增强节点和系统输出，通过所述训练集数据对所述初始模糊宽度学习模型进行训练，得到目标模糊宽度学习模型的步骤包括：将所述训练集数据输入至所述初始模糊宽度学习模型后，持续调整所述模糊子系统、所述增强节点以及所述系统输出的参数值，直至输出最优结果，以得到目标模糊宽度学习模型。
48.本实施例中还提供了一个具体实施方法，在具体实施方法中，实施案例的原始数据选用了三个实验台的数据集，分别是美国凯斯西储大学轴承数据中心提供的轴承公开实验数据、学者anil kumar提供的pump轴承数据和本发明自己的试验台所采集的qianpeng轴承数据。
49.上述具体实施方法中的基于模糊宽度学习模型的铁路列车基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法，其实施及试验结果如下：s1：提取特征。先将所采集轴承原始数据进行重构：将第一组凯斯西储大学的数据裁剪成7类*50个样本，选择采样频率为12khz，负载为0hp的工况，七类故障分别为正常状态、损伤直径为0.1778mm和0.533mm的滚动体故障、损伤直径为0.1778mm和0.533mm的内圈故障、损伤直径为0.1778mm和0.533mm的外圈故障这七种状态下的轴承振动信号各50组；将第二组pump轴承数据集裁剪成5类*100个样本，五类故障类型分别为正常状态、内圈故障、
外圈故障、叶轮断裂和叶轮堵塞；将第三组qianpeng轴承数据裁剪成7类*100个样本，选择转速为1188 r/min，采样频率为12 khz，径向没有施加载荷的工况，七类故障分别为正常状态、损伤直径为0.05mm和1.5mm的内圈故障、损伤直径为0.05mm和1.5mm的外圈故障、损伤直径为0.05mm和0.45mm的滚动体故障。然后通过时域、频域和时频域特征提取，得到各数据集提取特征后的特征集，再将各特征集分别归一化，将归一化后的特征集作为输入特征向量。
50.s2：定义标签类型。构造i
×
n的标签矩阵，其中i为故障类型总数，n为样本总数。以pump轴承数据集为例，数据集有七类故障共700个样本，每类故障各100个样本，则第i类样本对应标签矩阵的第i列，按顺序将样本排列。如：前100个样本为故障类型1，则标签矩阵第一列的第一至第一百行数值为1，第一至第一百行对应的其他列的数值为0，依次类推构造出完整的标签矩阵。
51.s3：训练模型。以8:2的比例将数据集划分为训练集和测试集，将训练集输入到初始fbls模型中，由于fbls模型主要由模糊系统、增强节点、系统输出三部分组成，所以在训练模型时需要调整相应的参数来得到最优结果。最终经过调试，将参数值fuzzy rule确定为8，fuzzy system数确定为11，enhan数值确定为20。至此，模型已训练完成。其中，fuzzy rule、fuzzy system和enhan，分别代表模糊规则数量、模糊系统的数量和增强节点的数量。
52.s4：测试故障类型。将划分后的测试集输入到上述完成训练完成的fbls模型中，在进行故障类型划分时，通过模糊c均值计算样本间的隶属度值，根据隶属度值判断样本属于哪一类状态下的轴承。首先定义输入样本的模糊分类矩阵和聚类中心向量，其中c为聚类中心个数，n为样本个数，为任意数据点相对于聚类中心的隶属度。为数据点到聚类中心的欧氏距离，为目标函数，则：式中，m为模糊加权指数。根据模糊宽度学习算法（模糊c均值算法）的原理进行计算，可得出最终的分类矩阵，依据来对各故障类型进行分类。最终通过模糊宽度学习模型输出训练集的准确率、测试集的准确率、训练时间和测试时间。三组数据集的最终诊断结果如下表所示。数据故障类型数训练精度训练时间测试精度测试结果qianpeng777.50％0.32242s81.43％0.09833spump599.25％0.73846s100％0.32178scwru798.57％0.60305s100％0.18561s
53.从表中可以看出使用模糊宽度学习模型进行轴承故障诊断时，不论是训练还是测试，所需时间都不超过1s，且在pump与cwru数据集上都可达到100%的测试精度，虽然qianpeng数据集的测试精度仅81.43%，但考虑到实际应用中，该精度也足够对列车轴承做出快速又准确地诊断，所以本发明可在实际中快速、准确地诊断轴承故障类型的可行性。
54.需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
55.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
56.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。