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申请/专利权人：四川观想科技股份有限公司

摘要：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及智能推理备试对象安全范围数据模型提取方法。所述方法包括：步骤1：采集备试对象的时序信号数据，对时序信号数据进行哈尔小波变换，得到中间信号；步骤2：使用预训练的生长神经元网络，提取中间信号的特征向量；步骤3：利用布尔函数对中间信号的特征向量进行逻辑化简；步骤4：设定备试对象的状态，每个状态由一个时序信号数据对应的中间信号的特征向量表示，所有的状态组成状态空间；步骤5：得到备试对象的目标数值对应的安全范围数据。实现了实现对复杂系统安全范围的智能推理和高效监测。

主权项：1.智能推理备试对象安全范围数据模型提取方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：采集备试对象的时序信号数据，对时序信号数据进行哈尔小波变换，以提取多尺度特征，得到中间信号；步骤2：使用预训练的生长神经元网络，提取中间信号的特征向量；所述预训练的生长神经元网络通过采集到的不同的时间的历史时序信号数据对应的历史中间信号进行训练；步骤3：利用布尔函数对中间信号的特征向量进行逻辑化简，找到布尔函数最小化时对应的最优解，确定初步安全边界范围；步骤4：设定备试对象的状态，每个状态由一个时序信号数据对应的中间信号的特征向量表示，所有的状态组成状态空间；计算状态空间中任意两个不同的状态之间的距离，基于距离，使用格林函数计算任意两个不同状态之间的格林函数值，基于所有的格林函数值，构建影响矩阵；步骤5：基于影响矩阵的行列式值，调整初步安全边界范围，得到安全边界范围；确定备试对象的目标数值，将该目标数值乘以安全边界权值范围，得到备试对象的目标数值对应的安全范围数据；所述备试对象为汽车发动机或汽车变速箱；当备试对象为汽车发动机时，所述时序信号数据和历史时序信号数据均至少包括：发动机转速、燃油消耗率、涡轮增压压力、进气温度、排气温度和机油压力；当备试对象为汽车变速箱时，所述时序信号数据和历史时序信号数据均至少包括：变速箱油温、变速箱壳体温度、液压系统压力、离合器压力、输入扭矩、输出扭矩、输入轴转速和输出轴转速；步骤1具体包括：设采集备试对象在时间处的时序信号数据为，设为一个长度为的信号，表示为；对采集到的时序信号数据使用高斯滤波器进行平滑处理，然后将平滑后的时序信号数据进行标准化，使得时序信号数据中所有元素的均值为0，方差为1，得到预处理时序信号数据；对预处理时序信号数据执行以下过程：对预处理时序信号数据进行一次哈尔小波变换，得到第一层的低频系数和第一层的高频系数；对每个低频系数进行进一步的小波变换，得到第二层的系数；以此类推，迭代执行次后，得到多层次的低频系数和高频系数；基于所有的低频系数和高频系数，使用如下公式，得到中间信号： ；其中，为层数索引；为采样点索引；为第层的第个采样点的低频系数；为第层的第个采样点的高频系数；为第层的迭代权重系数，使用如下公式进行表示： 。

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