CN117309299B - 伺服驱动器振动试验方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种伺服驱动器振动试验方法、装置、设备及介质，应用于振动试验技术领域，其方法包括：获取音频数据；基于所述音频数据判断试验是否存在异常；若试验存在异常，则获取视频数据以及监测数据；基于所述视频数据以及所述监测数据确定异常情况；基于所述异常情况确定修正策略；基于所述修正策略进行修正。本申请具有提高振动试验的效率的效果。
Description
技术领域
本申请涉及振动试验的技术领域，尤其是涉及一种伺服驱动器振动试验方法、装置、设备及介质。
背景技术
伺服驱动器(servo drives)又称为“伺服控制器”、“伺服放大器”，是用来控制伺服电机的一种控制器。
伺服驱动器应用于各种各样的场景中，在伺服驱动器的使用过程中，往往会伴随强烈的振动，因此，在生产出伺服驱动器后，出厂之前需要对伺服驱动器进行振动试验，检测出不符合振动试验要求的伺服驱动器以停止出厂，而仅出厂试验合格的伺服驱动器，以减小出厂后的伺服驱动器出现质量问题的几率。
在进行振动试验时，需要将伺服驱动器固定在振动试验台上，通过振动试验台带动伺服驱动器振动，同时监测振动试验结果，然而若伺服驱动器与振动试验台之间的固定松动，会导致试验结果不准确，现阶段的解决方法为工作人员重新进行固定，且重新进行试验，降低了振动试验的效率。
发明内容
为了提高振动试验的效率，本申请提供一种伺服驱动器振动试验方法、装置、设备及介质。
第一方面，本申请提供一种伺服驱动器振动试验方法，采用如下的技术方案：
一种伺服驱动器振动试验方法，包括：
获取音频数据；
基于所述音频数据判断试验是否存在异常；
若试验存在异常，则获取视频数据以及监测数据；
基于所述视频数据以及所述监测数据确定异常情况；
基于所述异常情况确定修正策略；
基于所述修正策略进行修正。
通过采用上述技术方案，根据音频数据判断振动试验过程中是否存在松动异常，若存在松动异常，则获取试验过程中的视频数据以及监测数据，根据视频数据以及监测数据确定异常情况，并根据异常情况确定修正策略，按照修正策略进行修正，当待测伺服驱动器与振动试验台的固定发生松动时，根据松动的情况确定修正策略，无需固定后重新进行振动试验，提高了振动试验的效率。
可选的，所述基于所述音频数据判断试验是否存在异常，包括：
获取试验参数；
基于所述试验参数确定音频数据范围；
基于所述音频数据以及所述音频数据范围判断试验是否存在异常。
通过采用上述技术方案，通过振动试验过程中的音频数据判断是否发生异常，使得判断异常的过程更加方便，能够及时判断是否存在异常，并且能够及时进行修正，提高了振动试验的效率。
可选的，所述异常情况包括松动异常情况以及数据异常情况，所述基于所述视频数据以及所述监测数据确定异常情况，包括：
对所述视频数据进行图像识别，得到识别结果；
基于所述识别结果确定松动异常情况；
将所述监测数据与预设数据进行比较，得到比较结果；
基于所述比较结果，确定数据异常情况。
通过采用上述技术方案，根据视频数据以及监测数据确定异常情况，使得确定的异常情况更加准确，且无需人工进行查看，节省了时间，减少了人力物力资源的浪费，且提高了振动试验的效率。
可选的，所述修正策略包括修正类型以及修正方法，所述基于所述异常情况确定修正策略，包括：
基于所述松动异常情况，确定松动异常等级；
基于所述数据异常情况，确定数据异常等级；
基于所述松动异常等级、所述数据异常等级以及权重值确定修正类型，所述修正类型包括试验参数修正以及试验结果修正；
基于所述修正类型以及所述异常情况确定修正方法。
通过采用上述技术方案，对松动异常情况进行分析，确定松动异常等级，对数据异常情况进行分析，确定数据异常等级，根据松动异常等级、数据异常等级以及对应的权重值确定修正类型，并根据修正类型以及异常情况确定修正方法，使得修正策略更加准确，提高了试验结果的准确性。
可选的，所述松动异常等级包括第一松动异常等级、第二松动异常等级以及第三松动异常等级，所述数据异常等级包括第一数据异常等级、第二数据异常等级以及第三数据异常等级，所述权重值包括第一权重值以及第二权重值，所述基于所述松动异常等级、所述数据异常等级以及权重值确定修正类型，包括：
基于所述松动异常等级、所述数据异常等级以及权重值计算修正值；
若所述修正值小于第一修正值，则修正类型为试验参数修正；
若所述修正值大于等于所述第一修正值且小于第二修正值，则修正类型为试验结果修正；
若所述修正值大于等于所述第二修正值，则修正类型为试验参数修正以及试验结果修正；
其中，所述第一修正值小于所述第二修正值。
通过采用上述技术方案，根据松动异常等级、数据异常等级以及权重值计算修正值，根据计算得到的修正值确定修正类型，使得修正类型更加合理，提高了试验结果的准确性。
可选的，所述基于所述修正类型以及所述异常情况确定修正方法，包括：
若修正类型为试验参数修正，则获取历史试验参数；
基于所述历史试验参数以及所述松动异常等级确定修正方法。
通过采用上述技术方案，若修正类型为试验参数修正，则根据历史试验参数以及松动异常等级确定修正方法，即根据松动异常等级以及历史试验参数确定新的试验参数，从而减小松动对试验结果造成的影响，使得试验结果更加准确。
可选的，所述基于所述修正类型以及所述异常情况确定修正方法，包括：
若修正类型为试验结果修正，则获取历史试验结果以及对应的历史试验参数；
基于所述历史试验结果以及所述对应的历史试验参数进行曲线拟合，得到试验结果曲线；
基于所述试验结果曲线确定修正方法。
通过采用上述技术方案，若修正类型为试验结果修正，则获取历史试验结果以及对应的历史试验参数，将历史试验结果以及对应的历史试验参数进行曲线拟合，得到试验结果曲线，并根据试验结果曲线对当前的试验结果进行修正，使得修正后的试验结果更加准确。
第二方面，本申请提供一种伺服驱动器振动试验装置，采用如下的技术方案：
一种伺服驱动器振动试验装置，包括：
第一获取模块，用于获取音频数据；
异常判断模块，用于基于所述音频数据判断试验是否存在异常；
第二获取模块，用于若试验存在异常，则获取视频数据以及监测数据；
情况确定模块，用于基于所述视频数据以及所述监测数据确定异常情况；
策略确定模块，用于基于所述异常情况确定修正策略；
修正模块，用于基于所述修正策略进行修正。
通过采用上述技术方案，通过第一获取模块获取音频数据，通过异常判断模块根据音频数据判断振动试验过程中是否存在松动异常，若存在异常，则通过第二获取模块获取试验过程中的视频数据以及监测数据，通过情况确定模块根据视频数据以及监测数据确定异常情况，并通过策略确定模块根据异常情况确定修正策略，通过修正模块按照修正策略进行修正，当待测伺服驱动器与振动试验台的固定发生松动时，根据松动的情况确定修正策略，无需固定后重新进行振动试验，提高了振动试验的效率。
第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
一种电子设备，包括处理器，所述处理器与存储器耦合；
所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的伺服驱动器振动试验方法的计算机程序。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的伺服驱动器振动试验方法的计算机程序。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种伺服驱动器振动试验方法的流程示意图。
图2是本申请实施例提供的一种伺服驱动器振动试验装置200的结构框图。
图3是本申请实施例提供的电子设备300的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例提供一种伺服驱动器振动试验方法，该伺服驱动器振动试验方法可由电子设备执行，该电子设备可以为服务器也可以为终端设备，其中该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、台式计算机等，但并不局限于此。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种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。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
如图1所示，一种伺服驱动器振动试验方法，该方法主要流程描述如下（步骤S101～S106）：
步骤S101、获取音频数据。
在振动试验的过程中，由于振动会产生很大的声音，所以振动试验是在一个较为封闭的环境下进行的，为了能够及时地了解振动试验的情况，在振动试验处安装有分贝仪，用于实时监测振动试验所在环境的声音，故而可以从分贝仪处获取音频数据。
步骤S102、基于音频数据判断试验是否存在异常。
具体地，基于音频数据判断试验是否存在异常，包括：获取试验参数；基于试验参数确定音频数据范围；基于音频数据以及音频数据范围判断试验是否存在异常。
在进行振动试验时，会将待测伺服驱动器的四个角固定在振动试验台上，通过使振动试验台振动从而带动待测伺服驱动器振动，达到振动试验的效果，但若待测伺服驱动器与振动试验台之间的连接松动，会影响振动试验的效果，所以需要实时监测振动试验过程中待测伺服驱动器与振动试验台之间的连接关系，若待测伺服驱动器与振动试验台之间的连接松动，则会在振动的同时产生其他的声音，故而可以通过声音判断是否发生松动的异常。
在振动试验过程中，为了更好地得到试验效果，会设置不同的试验参数，从而产生不同的振动强度，由于振动强度的不同，产生的声音也会有不同的范围，同时在振动试验过程中，若待测伺服驱动器与振动试验台之间的固定产生松动，则产生的其他的声音也会不同。
从振动试验台处获取试验参数，基于试验参数从音频数据库中查找音频数据范围，即在该试验参数下进行振动试验所产生声音正常的范围，若获取到的音频数据在音频数据范围内，则试验不存在异常，若获取到的音频数据不在音频数据范围内，则试验存在异常，例如：若音频数据范围为120-125分贝，音频数据为123分贝，则试验不存在异常，若音频数据为126分贝，则试验存在异常。
步骤S103、获取视频数据以及监测数据。
若试验存在异常，即待测伺服驱动器与振动试验台之间的连接松动，则需要根据视频数据以及监测数据判断松动的具体情况，在振动试验处安装有摄像头，用于拍摄振动试验过程，同时在待测伺服驱动器上安装有监测传感器，用于实时监测振动试验过程中的振动数据，即监测数据，监测数据以振动频谱曲线的形式体现，故而可以从摄像头处获取视频数据以及从监测传感器处获取监测数据。
步骤S104、基于视频数据以及监测数据确定异常情况。
其中，异常情况包括松动异常情况以及数据异常情况。
松动异常情况即松动的具体情况，例如：存在松动的位置的个数、松动导致伺服驱动器发生倾斜的角度，数据异常情况即监测数据的异常情况。
具体地，基于视频数据以及监测数据确定异常情况，包括：对视频数据进行图像识别，得到识别结果；基于识别结果确定松动异常情况；将监测数据与预设数据进行比较，得到比较结果；基于比较结果，确定数据异常情况。
对视频数据进行图像识别，得到识别结果，识别结果即发生松动的位置以及对应的倾斜角度，对识别结果进行统计汇总得到松动异常情况，预设数据即在试验参数下正确的监测数据，将监测数据与预设数据进行比较，比较结果包括数据相同与数据不同，若数据不同，则比较结果还包括不同的数据以及监测数据与预设数据的差值，将比较结果进行统计汇总，得到数据异常情况。
步骤S105、基于异常情况确定修正策略。
其中，修正策略包括修正类型以及修正方法。
具体地，基于异常情况确定修正策略，包括：基于松动异常情况，确定松动异常等级；基于数据异常情况，确定数据异常等级；基于松动异常等级、数据异常等级以及权重值确定修正类型，修正类型包括试验参数修正以及试验结果修正；基于修正类型以及异常情况确定修正方法。
其中，松动异常等级包括第一松动异常等级、第二松动异常等级以及第三松动异常等级，第一松动异常等级、第二松动异常等级以及第三松动异常等级的异常情况依次更加严重，数据异常等级包括第一数据异常等级、第二数据异常等级以及第三数据异常等级，第一数据异常等级、第二数据异常等级以及第三数据异常等级的异常情况依次更加严重。
在本实施例中，若松动异常情况为只有一个位置发生松动，且松动导致的倾斜角度小于5度，则松动异常等级为第一松动异常等级，若松动异常情况为有至多两个位置发生松动，且松动导致的倾斜角度均小于5度，则松动异常等级为第二松动异常等级，否则松动异常等级为第三松动异常等级。
若数据异常情况为监测数据与预设数据之间的差值均小于第一预设差值，则数据异常等级为第一数据异常等级，若数据异常情况为监测数据与预设数据之间的差值均小于第二预设差值，且存在差值大于等于第一预设差值，则数据异常等级为第二数据异常等级，否则，数据异常等级为第三数据异常等级，其中，第一预设差值小于第二预设差值。
根据松动异常等级、数据异常等级以及权重值进行计算，根据计算结果确定修正类型，并根据修正类型以及异常情况确定修正方法。
更具体地，基于松动异常等级、数据异常等级以及权重值确定修正类型，包括：基于松动异常等级、数据异常等级以及权重值计算修正值；若修正值小于第一修正值，则修正类型为试验参数修正；若修正值大于等于第一修正值且小于第二修正值，则修正类型为试验结果修正；若修正值大于等于第二修正值，则修正类型为试验参数修正以及试验结果修正。
其中，第一修正值小于第二修正值，权重值包括第一权重值以及第二权重值。
在本实施例中，松动异常等级对应第一权重值，数据异常等级对应第二权重值，第一松动异常等级与第一数据异常等级均对应第一系数，第二松动异常等级与第二数据异常等级均对应第二系数，第三松动异常等级与第三数据异常等级均对应第三系数，修正值的计算方法为修正值=系数*权重值之和，例如：若第一系数为10，第二系数为20，第三系数为30，第一权重值为2，第二权重值为3，且振动试验1的松动异常等级为第一松动异常等级，数据异常等级为第二数据异常等级，则修正值为10*2+20*3=80，若第一修正值为60，第二修正值为120，则振动试验1的修正类型为试验结果修正，在此只是进行举例说明，不做具体限定。
具体地，基于修正类型以及异常情况确定修正方法，包括：若修正类型为试验参数修正，则获取历史试验参数；基于历史试验参数以及松动异常等级确定修正方法。
在本实施例中，若修正类型为试验参数修正，即只需要对试验参数进行修正则不会影响试验结果，从数据库中获取历史试验参数，修正方法为调整试验参数，具体调整的情况与历史试验参数以及松动异常等级有关，将历史试验参数根据数值大小依次划分为三个等级，分别为第一参数等级、第二参数等级以及第三参数等级，其中，第一参数等级、第二参数等级以及第三参数等级的数值逐渐增大，若松动异常等级为第一松动异常等级，则修正方法为调整试验参数为第二参数等级中的历史试验参数；若松动异常等级为第二松动异常等级以及第三松动异常等级，则修正方法为调整试验参数为第一参数等级中的历史试验参数。
具体地，基于修正类型以及异常情况确定修正方法，包括：若修正类型为试验结果修正，则获取历史试验结果以及对应的历史试验参数；基于历史试验结果以及对应的历史试验参数进行曲线拟合，得到试验结果曲线；基于试验结果曲线确定修正方法。
在本实施例中，若修正类型为试验结果修正，则试验结果需要进行修正后才可正常使用，从数据库中获取历史试验结果以及对应的历史试验参数，将历史试验结果以及对应的历史试验参数进行曲线拟合，得到试验结果曲线，使用曲线拟合工具进行曲线拟合，曲线拟合工具可以是curve软件，还可以是MATLAB软件，修正方法为从试验结果曲线中找到本次试验参数对应的历史试验结果，并将该历史试验结果确定为本次振动试验的试验结果。
若修正类型为试验参数修正以及试验结果修正，则修正方法为按照上述步骤对试验参数以及试验结果进行修正。
步骤S106、基于修正策略进行修正。
根据修正策略中的修正类型以及修正方法对试验结果和/或试验参数进行修正，从而得到正确的试验结果，无需重新进行试验。
图2为本申请实施例提供的一种伺服驱动器振动试验装置200的结构框图。
如图2所示，伺服驱动器振动试验装置200主要包括：
第一获取模块201，用于获取音频数据；
异常判断模块202，用于基于音频数据判断试验是否存在异常；
第二获取模块203，用于若试验存在异常，则获取视频数据以及监测数据；
情况确定模块204，用于基于视频数据以及监测数据确定异常情况；
策略确定模块205，用于基于异常情况确定修正策略；
修正模块206，用于基于修正策略进行修正。
作为本实施例的一种可选实施方式，异常判断模块202还具体用于基于音频数据判断试验是否存在异常，包括：获取试验参数；基于试验参数确定音频数据范围；基于音频数据以及音频数据范围判断试验是否存在异常。
作为本实施例的一种可选实施方式，异常情况包括松动异常情况以及数据异常情况，情况确定模块204还具体用于基于视频数据以及监测数据确定异常情况，包括：对视频数据进行图像识别，得到识别结果；基于识别结果确定松动异常情况；将监测数据与预设数据进行比较，得到比较结果；基于比较结果，确定数据异常情况。
作为本实施例的一种可选实施方式，修正策略包括修正类型以及修正方法，策略确定模块205还具体用于基于异常情况确定修正策略，包括：基于松动异常情况，确定松动异常等级；基于数据异常情况，确定数据异常等级；基于松动异常等级、数据异常等级以及权重值确定修正类型，修正类型包括试验参数修正以及试验结果修正；基于修正类型以及异常情况确定修正方法。
作为本实施例的一种可选实施方式，松动异常等级包括第一松动异常等级、第二松动异常等级以及第三松动异常等级，数据异常等级包括第一数据异常等级、第二数据异常等级以及第三数据异常等级，权重值包括第一权重值以及第二权重值，策略确定模块205还具体用于基于松动异常等级、数据异常等级以及权重值确定修正类型，包括：基于松动异常等级、数据异常等级以及权重值计算修正值；若修正值小于第一修正值，则修正类型为试验参数修正；若修正值大于等于第一修正值且小于第二修正值，则修正类型为试验结果修正；若修正值大于等于第二修正值，则修正类型为试验参数修正以及试验结果修正；其中，第一修正值小于第二修正值。
作为本实施例的一种可选实施方式，策略确定模块205还具体用于基于修正类型以及异常情况确定修正方法，包括：若修正类型为试验参数修正，则获取历史试验参数；基于历史试验参数以及松动异常等级确定修正方法。
作为本实施例的一种可选实施方式，策略确定模块205还具体用于基于修正类型以及异常情况确定修正方法，包括：若修正类型为试验结果修正，则获取历史试验结果以及对应的历史试验参数；基于历史试验结果以及对应的历史试验参数进行曲线拟合，得到试验结果曲线；基于试验结果曲线确定修正方法。
在一个例子中，以上任一装置中的模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个专用集成电路(application specificintegratedcircuit，ASIC)，或，一个或多个数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)，或这些集成电路形式中至少两种的组合。
再如，当装置中的模块可以通过处理元件调度程序的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，CPU)或其它可以调用程序的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图3为本申请实施例提供的一种电子设备300的结构框图。
如图3所示，电子设备300包括处理器301和存储器302，还可以进一步包括信息输入/信息输出(I/O)接口303、通信组件304中的一种或多种以及通信总线305。
其中，处理器301用于控制电子设备300的整体操作，以完成上述的伺服驱动器振动试验方法的全部或部分步骤；存储器302用于存储各种类型的数据以支持在电子设备300的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备300上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器302可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁存储器、快闪存储器、磁盘或光盘中的一种或多种。
I/O接口303为处理器301和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件304用于电子设备300与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(NearField Communication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件304可以包括：Wi-Fi部件，蓝牙部件，NFC部件。
电子设备300可以被一个或多个应用专用集成电路 (Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field ProgrammableGate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例给出的伺服驱动器振动试验方法。
通信总线305可包括一通路，在上述组件之间传送信息。通信总线305可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA (ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。通信总线305可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
电子设备300可以包括但不限于移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端，还可以为服务器等。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的伺服驱动器振动试验方法的步骤。
该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器 (R ead-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的申请范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (8)
1.一种伺服驱动器振动试验方法，其特征在于，包括：
获取音频数据；
基于所述音频数据判断试验是否存在异常；
若试验存在异常，则获取视频数据以及监测数据；
基于所述视频数据以及所述监测数据确定异常情况，所述异常情况包括松动异常情况以及数据异常情况；
基于所述异常情况确定修正策略，所述修正策略包括修正类型以及修正方法；
基于所述修正策略进行修正；
所述基于所述视频数据以及所述监测数据确定异常情况，包括：
对所述视频数据进行图像识别，得到识别结果；
基于所述识别结果确定松动异常情况；
将所述监测数据与预设数据进行比较，得到比较结果；
基于所述比较结果，确定数据异常情况；
所述基于所述异常情况确定修正策略，包括：
基于所述松动异常情况，确定松动异常等级；
基于所述数据异常情况，确定数据异常等级；
基于所述松动异常等级、所述数据异常等级以及权重值确定修正类型，所述修正类型包括试验参数修正以及试验结果修正；
基于所述修正类型以及所述异常情况确定修正方法。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述音频数据判断试验是否存在异常，包括：
获取试验参数；
基于所述试验参数确定音频数据范围；
基于所述音频数据以及所述音频数据范围判断试验是否存在异常。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述松动异常等级包括第一松动异常等级、第二松动异常等级以及第三松动异常等级，所述数据异常等级包括第一数据异常等级、第二数据异常等级以及第三数据异常等级，所述权重值包括第一权重值以及第二权重值，所述基于所述松动异常等级、所述数据异常等级以及权重值确定修正类型，包括：
基于所述松动异常等级、所述数据异常等级以及权重值计算修正值；
若所述修正值小于第一修正值，则修正类型为试验参数修正；
若所述修正值大于等于所述第一修正值且小于第二修正值，则修正类型为试验结果修正；
若所述修正值大于等于所述第二修正值，则修正类型为试验参数修正以及试验结果修正；
其中，所述第一修正值小于所述第二修正值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述修正类型以及所述异常情况确定修正方法，包括：
若修正类型为试验参数修正，则获取历史试验参数；
基于所述历史试验参数以及所述松动异常等级确定修正方法。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述修正类型以及所述异常情况确定修正方法，包括：
若修正类型为试验结果修正，则获取历史试验结果以及对应的历史试验参数；
基于所述历史试验结果以及所述对应的历史试验参数进行曲线拟合，得到试验结果曲线；
基于所述试验结果曲线确定修正方法。
6.一种伺服驱动器振动试验装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取音频数据；
异常判断模块，用于基于所述音频数据判断试验是否存在异常；
第二获取模块，用于若试验存在异常，则获取视频数据以及监测数据；
情况确定模块，用于基于所述视频数据以及所述监测数据确定异常情况，所述异常情况包括松动异常情况以及数据异常情况；
策略确定模块，用于基于所述异常情况确定修正策略，所述修正策略包括修正类型以及修正方法；
修正模块，用于基于所述修正策略进行修正；
所述情况确定模块还具体用于所述基于所述视频数据以及所述监测数据确定异常情况，包括：
对所述视频数据进行图像识别，得到识别结果；
基于所述识别结果确定松动异常情况；
将所述监测数据与预设数据进行比较，得到比较结果；
基于所述比较结果，确定数据异常情况；
所述策略确定模块还具体用于所述基于所述异常情况确定修正策略，包括：
基于所述松动异常情况，确定松动异常等级；
基于所述数据异常情况，确定数据异常等级；
基于所述松动异常等级、所述数据异常等级以及权重值确定修正类型，所述修正类型包括试验参数修正以及试验结果修正；
基于所述修正类型以及所述异常情况确定修正方法。
7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器与存储器耦合；
所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
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| CN202311600608.3A CN117309299B (zh) | 2023-11-28 | 2023-11-28 | 伺服驱动器振动试验方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN117309299A CN117309299A (zh) | 2023-12-29 |
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