CN108764088A - 一种基于证据k-nn分类器的设备状态检测及预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于证据K‑NN分类器的设备状态检测及预警方法，涉及最邻近分类器技术领域，本发明使用处理器接收传感器控制信号和过程中的噪声相关的传感器信号，识别所述传感器控制信号的频率特性，别传感器控制信号中与传感器控制信号的频率特性足够近而导致测量不准确的噪声频率，检测在传感器信号中出现噪声的噪声频率，处理器发出控制信号使警报器发出预警警报，本发明通过对传感器控制信号和噪声信号进行区分和存储，并通过检测比较做出判断，一旦产生噪声影响就发出预警，能够在进行训练时提供噪声检测，既不会对训练产生影响，又同时可以区分噪声，并及时产生预警警报，使训练工作可以及时中断，免得造成大量的时间浪费。

Description

一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法
技术领域
本发明属于最邻近分类器技术领域，特别是涉及一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法。
背景技术
K-NN分类器又称最近邻分类器，其将学习与分类过程融为一起，在分类过程中需要保护所有训练集样本，对于未知样本X，首先需要利用某种相似度评价标准，从训练集中获取与其最相似的K个样本，再利用k个样本的类别预测预测样本X的类别，因此K-NN算法没有单独的学习阶段，是一种在分类过程中实现学习的监督分类方法，近邻法分类，对被识别样本某个给定近邻域中的已知类别的学习样本数量进行统计，并以其中数量最多的那一类作为分类结果的分类方法。最近邻分类器把每个训练样例看做d维空间上的一个点，其中d是属性个数，给定一个测试样例z，计算z与每个训练样例的邻近度，找出与之最近的k个训练样例，将这k个训练样例中出现最多的类标号赋给z，显然，这里k的取值对分类结果的影响很大：如果kk太小，最近邻分类器容易受到训练样例中的噪声而产生过拟合的影响；如果kk太大，最近邻分类器容易误分类，因为最近邻列表中可能包含远离近邻的数据点。因此最近领分类器的最大缺点就是容易受噪声影响，目前最近领分类器在训练时，并没有噪声检测和预警功能，一旦发生噪声影响，训练用的大量时间就都被白白浪费了。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，通过对传感器控制信号和噪声信号进行区分和存储，并通过检测比较做出判断，一旦产生噪声影响就发出预警，解决了现有的最近领分类器在训练时，并没有噪声检测和预警功能，一旦发生噪声影响，训练用的大量时间就都被白白浪费了问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，所述方法包括：
SS01
使用处理器接收传感器控制信号和过程中的噪声相关的传感器信号；
SS02
识别所述传感器控制信号的频率特性；
SS03
识别传感器控制信号中与传感器控制信号的频率特性足够近而导致测量不准确的噪声频率；
SS04
检测在所述传感器信号中出现噪声的噪声频率；
SS05
处理器发出控制信号使警报器发出预警警报。
进一步地，所述方法还包括：
所述传感器将传感器控制信号发送给处理器，所述传感器为声音传感器，所述处理器包括输入 / 输出 (I/O) 电路，或者，可以分离地提供 I/O 电路，I/O 电路通过控制电流，以数字格式或者以模拟格式来发送信息，在识别所述传感器控制信号的频率特性之后，处理器将所述传感器控制信号的频率特性存储于数据存储器中，所述所述数据存储器为非易失性存储器。
进一步地，所述方法还包括：
所述传感器中将导致测量不准确的噪声信号发送给处理器，在识别出所述导致测量不准确的噪声频率之后，处理器将所述导致测量不准确的噪声频率特性存储于数据存储器中。
进一步地，所述方法还包括：
在检测所述噪声频率时，所述传感器将信号发送给处理器，处理器将信号发送给数据比较器，处理器通过数据比较器将所述传感器信号与数据存储器中的所述传感器控制信号的频率特性和所述导致测量不准确的噪声频率特性进行比较。
进一步地，所述方法还包括：
通过所述数据比较器比较后，若所述噪声频率与所述传感器控制信号的频率特性相同，则数据比较器不发送信号，若所述噪声频率与所述导致测量不准确的噪声频率特性足够接近，则数据比较器发出信号给处理器。
进一步地，所述方法还包括：
所述处理器只有在接收到数据比较器发出的信号后，才会发出控制信号使警报器发出预警警报。
进一步地，所述传感器包括噪声传感器，在传感器信号中检测具有噪声频率的噪声。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过对传感器控制信号和噪声信号进行区分和存储，并通过检测比较做出判断，一旦产生噪声影响就发出预警，能够在最近领分类器进行训练时提供噪声检测，既不会对训练产生影响，又同时可以区分噪声，并及时产生预警警报，使训练工作可以及时中断，免得造成大量的时间浪费。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明处理器识别频率信号的操作流程图；
图2为本发明的系统原理框图；
图3为本发明检测噪声的操作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3所示，本发明为一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，所述方法包括：
SS01
使用处理器接收传感器控制信号和过程中的噪声相关的传感器信号；
SS02
识别传感器控制信号的频率特性；
SS03
识别传感器控制信号中与传感器控制信号的频率特性足够近而导致测量不准确的噪声频率；
SS04
检测在传感器信号中出现噪声的噪声频率；
SS05
处理器发出控制信号使警报器发出预警警报。
其中，传感器将传感器控制信号发送给处理器，传感器为声音传感器，处理器包括输入 / 输出 (I/O) 电路，或者，可以分离地提供 I/O 电路，I/O 电路通过控制电流，以数字格式或者以模拟格式来发送信息，在识别传感器控制信号的频率特性之后，处理器将传感器控制信号的频率特性存储于数据存储器中，数据存储器为非易失性存储器。
其中，传感器中将导致测量不准确的噪声信号发送给处理器，在识别出导致测量不准确的噪声频率之后，处理器将导致测量不准确的噪声频率特性存储于数据存储器中。
其中，在检测噪声频率时，传感器将信号发送给处理器，处理器将信号发送给数据比较器，处理器通过数据比较器将传感器信号与数据存储器中的传感器控制信号的频率特性和导致测量不准确的噪声频率特性进行比较。
其中，通过数据比较器比较后，若噪声频率与传感器控制信号的频率特性相同，则数据比较器不发送信号，若噪声频率与导致测量不准确的噪声频率特性足够接近，则数据比较器发出信号给处理器。
其中，处理器只有在接收到数据比较器发出的信号后，才会发出控制信号使警报器发出预警警报。
其中，传感器包括噪声传感器，在传感器信号中检测具有噪声频率的噪声。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，其特征在于：所述方法包括：
SS01
使用处理器接收传感器控制信号和过程中的噪声相关的传感器信号；
SS02
识别所述传感器控制信号的频率特性；
SS03
识别传感器控制信号中与传感器控制信号的频率特性足够近而导致测量不准确的噪声频率；
SS04
检测在所述传感器信号中出现噪声的噪声频率；
SS05
处理器发出控制信号使警报器发出预警警报。
2.根据权利要求1所述的一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
在识别所述传感器控制信号的频率特性之后，处理器将所述传感器控制信号的频率特性存储于数据存储器中。
3.根据权利要求1所述的一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
在识别出所述导致测量不准确的噪声频率之后，处理器将所述导致测量不准确的噪声频率特性存储于数据存储器中。
4.根据权利要求1所述的一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
在检测所述噪声频率时，处理器通过数据比较器将所述传感器信号与数据存储器中的所述传感器控制信号的频率特性和所述导致测量不准确的噪声频率特性进行比较。
5.根据权利要求4所述的一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过所述数据比较器比较后，若所述噪声频率与所述传感器控制信号的频率特性相同，则数据比较器不发送信号，若所述噪声频率与所述导致测量不准确的噪声频率特性足够接近，则数据比较器发出信号给处理器。
6.根据权利要求1所述的一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述处理器只有在接收到数据比较器发出的信号后，才会发出控制信号使警报器发出预警警报。
7.根据权利要求1所述的一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法，其特征在于，所述传感器包括噪声传感器，在传感器信号中检测具有噪声频率的噪声。
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