本發(fā)明屬于混合動(dòng)力起重裝置故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種混合動(dòng)力起重裝置故障預(yù)示平臺(tái)及其數(shù)據(jù)樣本獲取方法。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有技術(shù)中的混合動(dòng)力起重裝置一般在環(huán)境復(fù)雜且惡劣的環(huán)境中工作，在信號(hào)檢測(cè)過程中，故障信號(hào)很容易遭受環(huán)境干擾，容易被各種噪聲淹沒，加之液壓系統(tǒng)故障具有隱蔽性、多樣性、隨機(jī)性和因果關(guān)系復(fù)雜性等特點(diǎn)，故障機(jī)理復(fù)雜多樣，單一傳感器提供的故障特征信息常常是模糊的、不完整的和不確定的，有時(shí)甚至是錯(cuò)誤的，故其不能提供系統(tǒng)運(yùn)行過程中完整的狀態(tài)信息。為了后期能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)混合動(dòng)力起重裝置全面而準(zhǔn)確故障診斷，使診斷系統(tǒng)具有更高的精度、可靠性，則需要綜合利用多傳感器獲得多路故障信號(hào)，這樣獲得的數(shù)據(jù)樣本產(chǎn)生比單一傳感器得到的關(guān)于被測(cè)環(huán)境的數(shù)據(jù)有更全面和合理的解釋。

大多數(shù)的機(jī)械設(shè)備都采用潤滑油或其它潤滑劑進(jìn)行潤滑,這些油液在機(jī)器內(nèi)部循環(huán),像人體的血液一樣含有豐富的有關(guān)機(jī)體運(yùn)行狀況的信息,通過油液檢測(cè)分析方法可以提取潤滑油中所包含的設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)狀況的信息。目前的油液分析技術(shù)通常采用鐵譜分析、光譜分析，理化分析法，盡管這些技術(shù)各有特點(diǎn)、適用范圍，但單一的分析手段，不能完全的提取出油液中的特征參數(shù)，所以我們將這些技術(shù)得到的分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，通過相互校驗(yàn)得到最好的數(shù)據(jù)樣本。分析技術(shù)綜合利用，可以提取出完備有用的特征數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀況有更豐富的診斷數(shù)據(jù)，為后期建立基于油液分析上的故障診斷人工免疫算法和案例推理機(jī)制等做出貢獻(xiàn)。

目前，對(duì)于故障信號(hào)提取問題，無論在實(shí)踐中或者理論上都有較為成熟的技術(shù)和成就。國內(nèi)外現(xiàn)在都致力于將混合動(dòng)力起重裝置和智能算法相結(jié)合，利用算法更好的實(shí)現(xiàn)對(duì)大型機(jī)電裝備故障的診斷和預(yù)測(cè)，而在算法的驗(yàn)證中，需要較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)樣本。而目前提供這樣的數(shù)據(jù)樣本多為單一數(shù)據(jù)，且在實(shí)際作業(yè)中較難獲得，因此，混合動(dòng)力起重裝置故障預(yù)示實(shí)驗(yàn)平臺(tái)能提供的數(shù)據(jù)樣本就具有了現(xiàn)實(shí)意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種混合動(dòng)力起重裝置故障預(yù)示平臺(tái)，該平臺(tái)可以為各種故障診斷和預(yù)測(cè)算法的驗(yàn)證來提供壓力信號(hào)樣本數(shù)據(jù)和油液信息樣本數(shù)據(jù)，可以為后期智能算法進(jìn)行的故障診斷和預(yù)測(cè)提供更為全面的數(shù)據(jù)支持。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種混合動(dòng)力起重裝置故障預(yù)示平臺(tái)，其特征在于：包括信號(hào)采集單元、故障模擬制動(dòng)系統(tǒng)、信號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元、上位機(jī)，信號(hào)采集單元與故障模擬制動(dòng)系統(tǒng)連接，信號(hào)采集單元輸出端與信號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元連接，信號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元輸出信號(hào)傳遞至上位機(jī)，

所述故障模擬制動(dòng)系統(tǒng)包括

供能裝置，包括供給、調(diào)節(jié)制動(dòng)所需能量以及改善傳能介質(zhì)狀態(tài)的液壓缸，液壓缸中設(shè)有將液壓缸分成液壓腔和活塞腔的活塞，活塞一端通過活塞桿伸出液壓缸之外，活塞另一端設(shè)有彈簧，活塞桿和彈簧分別位于液壓腔和活塞腔中；

控制裝置，包括產(chǎn)生制動(dòng)動(dòng)作和控制制動(dòng)效果的制動(dòng)踏板；

傳動(dòng)裝置，包括將制動(dòng)能量傳輸?shù)街苿?dòng)器的真空助力泵和制動(dòng)主缸；

制動(dòng)器，包括產(chǎn)生阻礙起重裝置制動(dòng)運(yùn)動(dòng)或運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)的力的制動(dòng)盤和閘瓦，制動(dòng)盤和閘瓦之間留有閘瓦間隙，閘瓦通過閘盤與活塞桿連接；

制動(dòng)踏板通過所述真空助力泵與制動(dòng)主缸連接，制動(dòng)主缸通過油管與液壓缸的液壓腔連接，活塞桿一端伸出液壓腔之外與閘盤聯(lián)動(dòng)連接，

所述信號(hào)采集單元包括油壓傳感器、壓力傳感器、位移傳感器和彈簧座傳感器，

油壓傳感器安裝于液壓缸的液壓腔中，液壓缸中的彈簧通過彈簧后座安裝于活塞腔中，彈簧座傳感器安裝于彈簧后座上，液壓缸的液壓腔中還設(shè)有油液取樣口，

位移傳感器安裝于閘盤上部，

壓力傳感器安裝于制動(dòng)盤朝向閘瓦的端面，壓力傳感器位于閘瓦間隙中。

進(jìn)一步的，所述位移傳感器、壓力傳感器、油壓傳感器和彈簧座傳感器分別安裝于4個(gè)壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)，4個(gè)壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)分別分布在閘盤上部、制動(dòng)盤表面、液壓缸內(nèi)部、彈簧底部處，所述壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)位置經(jīng)打磨成光滑平面，光滑平面涂抹耐高溫真空脂，位移傳感器、壓力傳感器、油壓傳感器和彈簧座傳感器分別與各自壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)位置接觸，位移傳感器通過支架固定在閘盤上，壓力傳感器和油壓傳感器分別經(jīng)高強(qiáng)磁力座固定，彈簧座傳感器嵌設(shè)于彈簧后座的凹腔中。

發(fā)明目的二：本發(fā)明還提供了一種混合動(dòng)力起重裝置故障數(shù)據(jù)樣本獲取方法，其特征在于，包括壓力信號(hào)數(shù)據(jù)樣本獲取部分和油液信號(hào)數(shù)據(jù)樣本獲取部分，

所述壓力信號(hào)數(shù)據(jù)樣本獲取部分包括以下步驟：①建立混合動(dòng)力起重裝置故障預(yù)示平臺(tái)，②將壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)分布在閘盤上部、制動(dòng)盤表面、液壓缸內(nèi)部、彈簧底部，在4個(gè)壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)處分別安裝位移傳感器、壓力傳感器、油壓傳感器和彈簧座傳感器，③模擬故障模擬制動(dòng)系統(tǒng)的正常、故障、嚴(yán)重故障3種模式，并于3種模式下分別采集位移傳感器、壓力傳感器、油壓傳感器和彈簧座傳感器的三組樣本數(shù)據(jù)，④將在3種故障模式下采集到的數(shù)據(jù)樣本傳輸?shù)叫盘?hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元，完成模數(shù)轉(zhuǎn)換后和上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交流、分析和存儲(chǔ)；

所述油液信號(hào)數(shù)據(jù)樣本獲取部分包括以下步驟：①從液壓缸的油液取樣口定期獲取液壓缸油液，②對(duì)采集的油樣的進(jìn)行油液分析，③對(duì)油液分析測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除數(shù)據(jù)中的人為誤差，降低觀測(cè)誤差對(duì)數(shù)據(jù)的影響，去除噪聲，排除數(shù)據(jù)分析的外在干擾因素，提取有用的特征信息，預(yù)處理包括以下步驟：

a光譜分析數(shù)據(jù)處理：光譜數(shù)據(jù)的中心化、正規(guī)化；

b數(shù)據(jù)的平滑處理：移動(dòng)平均值法、Savitsky-Golay法；

c異常值的修正：采用F分布的假設(shè)檢驗(yàn)法，算出置信區(qū)間，對(duì)采集的數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)逐個(gè)檢驗(yàn)是否為異常值；

d異常值的代替：先計(jì)算刪除了異常點(diǎn)自己后的剩余樣本的平均值，將樣本均值與異常值的前一點(diǎn)樣本采集值的差作為異常點(diǎn)的修正數(shù)值；其中Z_K異常值修正值；Z_K-1異常值點(diǎn)前一個(gè)正常樣本點(diǎn)的觀測(cè)值或已經(jīng)過修正的值；E(Z_正常)除去異常值點(diǎn)后的樣本均值；

Z_k＝2E(Z_正常)-Z_K-1

④對(duì)預(yù)處理后得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊聚類數(shù)據(jù)簡化，利用各個(gè)數(shù)據(jù)的屬性之間的相似程度來分組，對(duì)油液中特征參數(shù)進(jìn)行模糊聚類分組，選出屬性相近的分類，具體如下：

a選擇待分類對(duì)象的全體U＝{x₁,x₂,,,x_n},其中n為被分類對(duì)象的個(gè)數(shù)，其中x_i是分類對(duì)象的樣本，每個(gè)樣本再由m個(gè)指標(biāo)劃分，x_i’＝{x_i1’,x_i2’,...,x_im’},這樣得到原始數(shù)據(jù)矩陣，X’＝(x_ij’)nxm，

b數(shù)據(jù)正規(guī)化，采用如下公式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，

通過標(biāo)準(zhǔn)化把指標(biāo)數(shù)據(jù)X_ij壓縮在[0，1]閉區(qū)間,得到正規(guī)化矩陣，

c確定U上的相似關(guān)系矩陣R，采用數(shù)量積法、指數(shù)相似系數(shù)法、平均差距法、平均幾何最小值法中的任意一種或以上方法，

d求模糊等價(jià)矩陣，通過平方法求出模糊相似矩陣R的最小閉包，也就是R2k＝Rk。

e聚類，采用絕對(duì)值減數(shù)法得到相似矩陣，進(jìn)一步求出最小傳遞閉包矩陣，在該矩陣上選定適當(dāng)?shù)摩恕蔥0,1]，對(duì)象進(jìn)行分類，

⑤將模糊聚類簡化后的數(shù)據(jù)樣本傳輸?shù)叫盘?hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元，完成模數(shù)轉(zhuǎn)換后和上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交流、分析和存儲(chǔ)。

進(jìn)一步的，所述油液信號(hào)數(shù)據(jù)樣本獲取部分的步驟②中利用三種分析手段進(jìn)行油液分析，a采用常規(guī)理化性能分析，對(duì)采集的油樣的理化性能指標(biāo)做實(shí)驗(yàn)分析，主要針對(duì)油樣的粘度、酸堿值、水分，閃點(diǎn)等參數(shù)；b采用鐵譜分析，在高梯度強(qiáng)磁場中分離出油樣中磨損顆粒，借助監(jiān)測(cè)儀器檢驗(yàn)分析，提取出磨粒的類別和數(shù)量的信息；c采用光譜分析，來檢測(cè)發(fā)射出特定波長的金屬類型和含量，給出油液中各種元素含量的濃度情況。

采用上述方案，本發(fā)明與傳統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)方法相比，該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)通過故障模擬模塊改變故障模式，使得數(shù)據(jù)樣本全面；且在不同的壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)安裝不同的傳感器以及通過多種手段進(jìn)行油液分析，使得存儲(chǔ)在上位機(jī)的樣本數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確可靠。

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

附圖說明

附圖1為本發(fā)明具體實(shí)施例混合動(dòng)力輪胎吊制動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

附圖2為本發(fā)明具體實(shí)施例模擬故障關(guān)系圖；

附圖3為本發(fā)明具體實(shí)施例油液信息獲取部分關(guān)系圖；

附圖4為本發(fā)明具體實(shí)施例油液信息樣本數(shù)據(jù)獲取框圖；

制動(dòng)踏板1、真空助力泵2、制動(dòng)主缸3、油管31、液壓缸4、取樣口41、活塞42、活塞桿43、蝶型彈簧5、彈簧座51、彈簧座傳感器61、壓力傳感器62、位移傳感器63、油壓傳感器64、閘瓦71、閘盤72、閘瓦間隙73、制動(dòng)盤8。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明的具體實(shí)施例如圖1-4所示是混合動(dòng)力起重裝置故障預(yù)示平臺(tái)，其包括信號(hào)采集單元、故障模擬制動(dòng)系統(tǒng)、信號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元、上位機(jī)，信號(hào)采集單元與故障模擬制動(dòng)系統(tǒng)連接，信號(hào)采集單元輸出端與信號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元連接，信號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元輸出信號(hào)傳遞至上位機(jī)，

故障模擬制動(dòng)系統(tǒng)包括液壓缸4、制動(dòng)踏板1、真空助力泵2、制動(dòng)主缸3、制動(dòng)盤8和閘瓦71，液壓缸4中設(shè)有將液壓缸4分成液壓腔和活塞腔的活塞42，活塞42一端通過活塞桿43伸出液壓缸4之外，活塞42另一端設(shè)有蝶型彈簧5，活塞桿43和彈簧分別位于液壓腔和活塞腔中；

制動(dòng)盤8和閘瓦71之間留有閘瓦間隙73，閘瓦71通過閘盤72與活塞桿43連接；

制動(dòng)踏板1通過真空助力泵2與制動(dòng)主缸3連接，制動(dòng)主缸3通過油管31與液壓缸4的液壓腔連接，活塞桿43一端伸出液壓腔之外與閘盤72聯(lián)動(dòng)連接，

信號(hào)采集單元包括油壓傳感器64、壓力傳感器62、位移傳感器63和彈簧座傳感器61，

油壓傳感器64安裝于液壓缸4的液壓腔中，液壓缸4中的蝶型彈簧5通過彈簧后座安裝于活塞腔中，彈簧座傳感器61安裝于彈簧后座上，液壓缸4的液壓腔中還設(shè)有油液取樣口41，

位移傳感器63安裝于閘盤72上部，

壓力傳感器62安裝于制動(dòng)盤8朝向閘瓦71的端面，壓力傳感器62位于閘瓦間隙73中。

進(jìn)一步的，位移傳感器63、壓力傳感器62、油壓傳感器64和彈簧座傳感器61分別安裝于4個(gè)壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)，4個(gè)壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)分別分布在閘盤72上部、制動(dòng)盤8表面、液壓缸4內(nèi)部、彈簧底部處，在這些位置安裝不同類型的傳感器檢測(cè)制動(dòng)系統(tǒng)在抱閘和松閘過程中的壓力信號(hào)，用來獲取制動(dòng)盤8、液壓缸4以及蝶型彈簧5等主要部件在不同故障模式下的壓力信號(hào)數(shù)據(jù)樣本。壓力傳感器62和彈簧座傳感器61都安裝方便且易更換應(yīng)變片，其中，壓力傳感器62對(duì)由于液壓泵等外力引起的壓力脈動(dòng)有一定的抗沖擊能力。上述各傳感器的安裝方式主要是將與傳感器接觸的測(cè)點(diǎn)位置表面打磨光滑，然后涂抹上耐高溫的真空脂，使傳感器直接與被測(cè)物表面接觸，用高強(qiáng)度磁力座進(jìn)行固定，而碟簧座傳感器因?yàn)楹偷螐椈珊笞螤钗呛?，所以直接安置在蝶型彈?后座即可；位移傳感器63也可通過支架固定在閘瓦71襯板上，傳感器表面平行于制動(dòng)盤8，通過測(cè)量端面到制動(dòng)盤8的距離變化可間接測(cè)得閘瓦間隙73變化等故障模式數(shù)據(jù)。

在傳感器已安裝成功的基礎(chǔ)之上提取壓力信號(hào)，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)需進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M不同部位的故障模式，從而得到所需數(shù)據(jù)。本發(fā)明中，實(shí)驗(yàn)?zāi)M混合動(dòng)力起重裝置制動(dòng)系統(tǒng)正常、故障、嚴(yán)重故障3種故障模式，根據(jù)3種故障模式收集3組傳感器的樣本數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中由壓力信號(hào)引起的起重裝置制動(dòng)系統(tǒng)故障最直接原因就是制動(dòng)力矩過大或過小，而制動(dòng)力矩三個(gè)主要因素為閘瓦間隙73、蝶型彈簧5彈力、液壓系統(tǒng)油壓，所以只要從這三方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M。其中閘瓦間隙73的故障數(shù)據(jù)可通過使制動(dòng)盤8出現(xiàn)偏擺、閘瓦71及制動(dòng)盤8出現(xiàn)磨損得到，其偏擺程度或磨損程度決定故障模式是正常、故障還是嚴(yán)重故障；蝶型彈簧5彈力引發(fā)的故障模式下的壓力信號(hào)數(shù)據(jù)樣本可通過替換為疲勞失效的彈簧模擬故障；液壓系統(tǒng)殘壓信號(hào)的變化可通過油路堵塞以及局部液壓缸4內(nèi)壁破裂進(jìn)行故障模擬；制動(dòng)力矩除了通過上述的方法間接得到樣本，也可通過壓力傳感器62直接獲得樣本。

定期抽取液壓缸4中的油液后，對(duì)油液采用理化分析、鐵譜分析、光譜分析等方法進(jìn)行分析，將三種分析結(jié)果進(jìn)行比較和綜合，對(duì)油液分析的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取出有用的特征數(shù)據(jù)，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊聚類數(shù)據(jù)簡化，能更加精確地表達(dá)系統(tǒng)的真實(shí)情況，將更好的數(shù)據(jù)提供給實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。油液分析主要檢測(cè)油液的污染信息、零部件的磨損信息、油液的品質(zhì)以及三者的關(guān)聯(lián)狀態(tài)，通過不同的檢測(cè)手段得到的前三種信息具有相應(yīng)的決定作用和反作用，從中可以看出顯著的重要關(guān)系，獲得系統(tǒng)狀態(tài)的磨損和油品的信息，經(jīng)過合適的方法處理后，從而對(duì)狀態(tài)和已有或?qū)淼目赡芄收献龀雠袛嗪蜎Q策。

上述混合動(dòng)力起重裝置故障數(shù)據(jù)樣本獲取方法，包括壓力信號(hào)數(shù)據(jù)樣本獲取部分和油液信號(hào)數(shù)據(jù)樣本獲取部分，

壓力信號(hào)數(shù)據(jù)樣本獲取部分包括以下步驟：①建立上述的混合動(dòng)力起重裝置故障預(yù)示平臺(tái)，②將壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)分布在閘盤72上部、制動(dòng)盤8表面、液壓缸4內(nèi)部、彈簧底部，在4個(gè)壓力信號(hào)測(cè)點(diǎn)處分別安裝位移傳感器63、壓力傳感器62、油壓傳感器64和彈簧座傳感器61，③模擬故障模擬制動(dòng)系統(tǒng)的正常、故障、嚴(yán)重故障3種模式，并于3種模式下分別采集位移傳感器63、壓力傳感器62、油壓傳感器64和彈簧座傳感器61的三組樣本數(shù)據(jù)，④將在3種故障模式下采集到的數(shù)據(jù)樣本傳輸?shù)叫盘?hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元，完成模數(shù)轉(zhuǎn)換后和上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交流、分析和存儲(chǔ)；

油液信號(hào)數(shù)據(jù)樣本獲取部分包括以下步驟：①從液壓缸4的油液取樣口41定期獲取液壓缸4油液，②對(duì)采集的油樣的進(jìn)行理化性能指標(biāo)分析，主要針對(duì)油樣的粘度、酸堿值、水分，閃點(diǎn)等參數(shù)；鐵譜分析，即在高梯度強(qiáng)磁場中分離出油樣中磨損顆粒，借助不同監(jiān)測(cè)儀器檢驗(yàn)分析比如顯微鏡，提取出磨粒的類別和數(shù)量的信息；光譜分析，即檢測(cè)發(fā)射出特定波長的金屬類型和含量，給出油液中各種元素含量的濃度情況。③對(duì)油液分析測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除數(shù)據(jù)中的人為誤差，降低觀測(cè)誤差對(duì)數(shù)據(jù)的影響，去除噪聲，排除數(shù)據(jù)分析的外在干擾因素，提取有用的特征信息，預(yù)處理包括以下步驟：

a光譜分析數(shù)據(jù)處理：光譜數(shù)據(jù)的中心化、正規(guī)化；

b數(shù)據(jù)的平滑處理：移動(dòng)平均值法、Savitsky-Golay法；

c異常值的修正：采用F分布的假設(shè)檢驗(yàn)法，算出置信區(qū)間，對(duì)采集的數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)逐個(gè)檢驗(yàn)是否為異常值；

d異常值的代替：先計(jì)算刪除了異常點(diǎn)自己后的剩余樣本的平均值，將樣本均值與異常值的前一點(diǎn)樣本采集值的差作為異常點(diǎn)的修正數(shù)值；其中Z_K異常值修正值；Z_K-1異常值點(diǎn)前一個(gè)正常樣本點(diǎn)的觀測(cè)值或已經(jīng)過修正的值；E(Z_正常)除去異常值點(diǎn)后的樣本均值；

Z_k＝2E(Z_正常)-Z_K-1

④對(duì)預(yù)處理后得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊聚類數(shù)據(jù)簡化，利用各個(gè)數(shù)據(jù)的屬性之間的相似程度來分組，使同一組的數(shù)據(jù)具有較高的相似度，不同組的數(shù)據(jù)之間具有較高的相異度，簡化數(shù)據(jù)的同時(shí)又不失精確性地表征系統(tǒng)的工作狀態(tài)，對(duì)油液中特征參數(shù)進(jìn)行模糊聚類分組，選出屬性相近的分類，具體如下：

a選擇待分類對(duì)象的全體U＝{x₁,x₂,,,x_n},其中n為被分類對(duì)象的個(gè)數(shù)，其中x_i是分類對(duì)象的樣本，每個(gè)樣本再由m個(gè)指標(biāo)劃分，x_i’＝{x_i1’,x_i2’,...,x_im’},這樣得到原始數(shù)據(jù)矩陣，X’＝(x_ij’)nxm。

b數(shù)據(jù)正規(guī)化，為了便于指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較，避免數(shù)據(jù)指標(biāo)被埋沒，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化處理，采用如下公式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，

通過標(biāo)準(zhǔn)化把指標(biāo)數(shù)據(jù)X_ij壓縮在[0，1]閉區(qū)間,得到正規(guī)化矩陣，

c確定U上的相似關(guān)系矩陣R，采用數(shù)量積法、指數(shù)相似系數(shù)法、平均差距法、平均幾何最小值法中的任意一種或以上方法，

d求模糊等價(jià)矩陣，通過平方法求出模糊相似矩陣R的最小閉包，也就是R2k＝Rk,

e聚類，采用絕對(duì)值減數(shù)法得到相似矩陣，進(jìn)一步求出最小傳遞閉包矩陣，在該矩陣上選定適當(dāng)?shù)摩恕蔥0,1]，對(duì)象進(jìn)行分類，其中不同的λ水平之下，聚類的結(jié)果不相同，λ取值越小，分類結(jié)果越精細(xì)。

⑤將模糊聚類簡化后的數(shù)據(jù)樣本傳輸?shù)叫盘?hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換單元，完成模數(shù)轉(zhuǎn)換后和上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交流、分析和存儲(chǔ)。

此外，還可以在平臺(tái)上安裝外接式檢測(cè)端子，可對(duì)各傳感器、執(zhí)行器等部件進(jìn)行檢測(cè)維修。

本發(fā)明不局限于上述具體實(shí)施方式，本領(lǐng)域一般技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明公開的內(nèi)容，可以采用其他多種具體實(shí)施方式實(shí)施本發(fā)明的，或者凡是采用本發(fā)明的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)和思路，做簡單變化或更改的，都落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。