买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明公开了一种基于PCR仪的设备状态检测系统，属于设备状态检测领域，包括数据收集模块、清洗处理模块、特征抽取模块、状态检测模块、参数优化模块、解释分类模块、状态识别模块、实时监测模块、异常预警模块、状态报告生成模块、数据存档模块以及系统维护模块；本发明能够有效捕捉复杂的数据模式，提高状态检测的准确性，且具有很强的抗过拟合能力，确保模型在新数据上的良好泛化性能，有助于进一步优化和改进检测模型，有效避免局部最优陷阱，显著提高模型参数优化的效率，能够动态监测设备的隐含状态变化，提供实时的状态评估，提高系统的鲁棒性和稳定性，能够应对多种复杂的故障模式和运行状态，同时提升隐含状态预测的精确性和可靠性。

主权项：1.一种基于PCR仪的设备状态检测系统，其特征在于，包括数据收集模块、清洗处理模块、特征抽取模块、状态检测模块、参数优化模块、解释分类模块、状态识别模块、实时监测模块、异常预警模块、状态报告生成模块、数据存档模块以及系统维护模块；所述数据收集模块用于实时获取PCR仪的运行数据；所述清洗处理模块用于将收集的数据处理成后续分析和建模所需的信号数据；所述特征抽取模块用于从预处理后的数据中提取关键特征数据；所述状态检测模块包括模型构建单元以及深度优化单元；其中，所述模型构建单元用于构建初步的设备状态检测模型，识别PCR仪的一般运行状态；所述深度优化单元用于优化设备状态检测模型；所述参数优化模块用于实时采集设备状态检测模型运行信息，并优化模型参数；所述解释分类模块用于处理状态检测中的不确定性和模糊性，并对检测结果进行解释和分类；所述状态识别模块用于监测PCR仪的隐含状态变化；所述实时监测模块用于提供实时监测PCR仪运行状态的用户界面，显示关键参数和检测结果；所述异常预警模块用于在检测到异常状态时，及时发出预警信号，通过短信以及邮件各项方式通知工作人员；所述状态报告模块用于定期生成设备状态检测报告，详细记录设备运行情况、检测结果及维护建议；所述数据存档模块用于对收集到的运行数据和检测结果进行分类存储，建立历史数据库；所述系统维护模块用于管理系统的用户权限以及记录操作日志；所述特征抽取模块时频特征提取具体步骤如下：步骤一：初始化各组信号数据，遍历信号数据的每个数据点，其中代表在第个时间点的信号数据值，记录当前数据点及其相邻点与，并依据收集的数据点检测局部极大值以及局部极小值，记录各组局部极大值点与局部极小值点的位置和对应的值；步骤二：构造局部极大值点序列和局部极小值点序列，并排除由于噪声或数据异常导致的伪极值点，再使用样条插值法分别连接所有局部最大值和最小值，构造上包络线与下包络线，并计算上包络线和下包络线的均值，从原始信号数据中减去均值，以获取对应细节分量；步骤三：若满足IMF条件，且在任何点其包络线的局部均值为零，则将其作为一个IMF分量，否则，将视为新的信号数据，并重新寻找局部极值点以及计算新的细节分量，以分解新IMF分量，重复IMF分量的分解步骤，直至分解出所有直至IMF分量；步骤四：对于每组进行希尔伯特变换，并基于变换结果构造解析信号，通过瞬时频率和瞬时振幅的变化来表征信号的时频特性，标准化处理各组数据，并计算标准化数据的协方差矩阵，同时对协方差矩阵进行特征值分解，以获取对应特征值和特征向量，并选择多组最大的特征值对应的特征向量，作为新的基向量，并将原数据投影到这些基向量上，以获取降维后的关键特征数据；所述模型构建单元设备状态检测模型构建具体步骤如下：步骤1：收集温度变化率、压力变化率、振动频率、瞬时功率以及提取的关键特征数据，并将其整合为特征数据集，之后将特征数据集划分为训练集和测试集，初始化一个常数模型，再设置梯度提升树模型的树的数量、树的最大深度以及学习率各项超参数；步骤2：对训练集中的每个样本，计算当前模型预测值的负梯度，将计算得到的负梯度作为新目标变量，构建用于拟合的新训练数据集，遍历所有特征和所有可能的分裂点，计算每个分裂点的损失函数的减少量，并选择能够最大程度减少损失函数的分裂点；步骤3：根据选择的分裂点，将数据分为左子节点和右子节点，对于每个子节点，递归地重复选择分裂点和创建节点的过程,当节点中的样本数少于预设的最小样本分裂数时停止分裂，并将各节点内负梯度的均值作为每个叶节点的预测值，以完成新决策树的构建；步骤4：将新决策树的预测结果加到当前模型的预测结果中，并乘以学习率，以更新模型，重复新决策树构建以及模型更新，直至达到预设训练次数后停止，使用测试集数据对训练好的梯度提升树模型进行验证，评估模型的准确率、精确率、召回率和F1分数各项性能指标；步骤5：从新数据中提取特征，并将其输入训练好的状态检测模型，通过该模型对提取的特征进行预测，以得到设备的状态检测结果，并将结果进行可视化展示，反馈给工作人员；所述解释分类模块不确定性和模糊性处理具体步骤如下：步骤①：从状态检测模型中提取的特征数据或检测结果，并对设备的状态按照“正常”、“预警”以及“故障”进行分类，对于每个输入和输出变量，定义相应的模糊集合，并为每个模糊集合定义隶属函数；步骤②：随机生成一定数量的模糊规则集合，每组个体代表一个模糊规则的组合，根据模糊逻辑的输出与实际设备状态的匹配程度来计算适应度值，根据适应度值选择优良个体，保留适应度值高的模糊规则组合进入下一代；步骤③：随机选择两个个体进行交叉操作，生成新的模糊规则组合，再对多组个体进行变异操作，随机改变模糊规则，增加种群的多样性，并将交叉和变异产生的新个体加入种群，更新种群中的模糊规则组合；步骤④：将输入变量值通过隶属函数转换为模糊值，再根据初始种群和优化结果，构建模糊规则库，并使用模糊逻辑推理规则，通过合成推理和隶属度计算，以获取每条规则的输出隶属度，将模糊推理结果进行去模糊化处理转换为具体的输出值，并依据输出值生成各检测结果的状态分类；所述状态识别模块隐含状态变化监测具体步骤如下：第一步：根据设备的不同运行状态，定义一组隐藏状态，选择与设备状态对应的各组观测变量，并依据收集的各观测变量构成观测序列，根据历史数据或专家经验，设定系统在初始时刻属于每个隐藏状态的概率，且各隐藏状态初始状态概率总和为1，同时初始化状态转移概率矩阵以及观测概率矩阵；第二步：随机生成多组候选参数集合，使用前向算法计算各候选参数合集观测序列的对数似然值，并通过递归计算获取最终的对数似然值，之后将各组最终的对数似然值视作一只萤火虫，且各萤火虫所在位置分别对应一组候选参数集合；第三步：依据对数似然值，计算萤火虫对萤火虫的吸引力，并计算每组萤火虫之间的欧几里得距离，根据吸引力和随机因素更新每个萤火虫的位置，并实时检测各萤火虫位置更新后，对应候选参数集合是否在预设参数范围内，若更新后的萤火虫位置，超出允许范围，则采用反射边界条件或循环边界条件将其调整回预设范围内；第四步：对所有萤火虫进行多次迭代，重复计算适应度值和更新位置的过程，在每轮迭代中，根据当前萤火虫的对数似然值和吸引力，更新所有萤火虫的位置，并重新计算适应度值，当对数似然值收敛至预设阈值时，停止迭代，并提取对数似然值最高的萤火虫位置对应的候选参数集合作为最优参数组合；第五步：计算在时刻状态为并观测到时刻1到时刻的各观测序列的概率，并将其作为前向概率，再计算在时刻状态为并观测到时刻到时刻的各观测序列的概率，并将其作为后向概率，之后计算每个状态在时刻的概率和每对相邻状态在时刻和的联合概率，根据获取的概率信息重新估计参数组合，重复进行参数估计步骤，直到达到预设的迭代次数，并比对最优参数组合与二次优化的参数组合对数似然值，选取最高的对数似然值作为最优参数；第六步：初始化时刻，通过公式计算在时刻结束时，到达状态的最高概率路径的概率，其中代表初始状态概率，代表在状态观察到观测值的概率，并记录时刻到达状态最优路径的前一个状态索引，其状态索引初始化为0；第七步：依次计算在后续每个时间步结束时，到达状态的最高概率路径的概率，同时记录各时刻到达状态最优路径的前一个状态索引，确定最后一个时间步的最优终止状态，同时确定最终的最优状态，从终止状态开始，回溯路径以确定隐藏状态序列，并将隐藏状态序列转换为对应的设备状态序列，并输出不同时刻的设备状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州百源基因技术有限公司 一种基于PCR仪的设备状态检测系统