一种基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法及装置

1.本技术涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法及装置。


背景技术：

2.航天结构件精密制造车间中以铣削和车削加工为主，针对航天各型号结构和机构产品中的金属及非金属零件、部组件、大型舱段和卫星星体进行加工。航天结构件具有产品类型复杂、形状结构各异，整体化、大型化，工艺难度大等特点，且航天产品研制具有多品种、小批量、批次滚动研制的特点，属于典型的离散制造。而在日常生产加工过程中，机床各类运行数据(主轴功率、转台转速、主轴转速等)的精确性成为了影响产品加工质量、加工效率的重要影响因素。
3.目前，企业和研究机构利用物联网技术实现离散加工制造车间中制造资源的互联互通，以实现对人员、物资、设备和生产过程的有效控制与管理，且能够提高制造效率、降低制造成本并合理化生产周期。虽然检测技术、网络技术和计算机技术已经逐渐成熟，但由于多种因素的影响，采集得到的检测数据存在差异性，如数据采集设备性能的差异、生产设备性能的差异、工作环境的差异和传输距离的差异。另外，离散制造中存在生产环境多样性和制造信息不确定性，导致同类检测数据间存在数值差异性，严重影响系统决策的准确性和实时性。


技术实现要素：

4.本技术实施例要达到的技术目的是提供一种基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法及装置，用以解决当前离散制造中，同类检测数据间存在数值差异性，严重影响系统决策的准确性和实时性的问题。
5.为解决上述技术问题，本技术实施例提供了一种基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法，包括：
6.获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据，各所述传感设备分别对应一个机床，且所述传感设备用于检测同类型的数据；
7.根据所述待融合检测数据确定对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子；
8.根据所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据；
9.根据所述加权因子对所述初步融合数据进行加权融合处理，得到各所述采样时间点对应的目标融合数据。
10.具体地，如上所述的方法，所述获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据，包括：
11.获取多个所述传感设备在多个所述采样时间点上传的原始检测数据；
12.根据预设滤波器对所述原始检测数据进行滤波处理，得到所述待融合检测数据，
其中，所述预设滤波器为经过分数阶积分处理的滤波器。
13.进一步的，如上所述的方法，所述根据所述待融合检测数据确定对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子，包括：
14.分别获取各所述传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据的第一标准差以及第一方差，确定所述第一标准差为各所述传感设备对应的所述设备影响因子；
15.根据所述第一方差以及第一预设公式，确定所述加权因子；
16.获取同一采样时间点下各所述传感设备的所述待融合检测数据的第二标准差，确定所述第一标准差为对应所述采样时间点的所述环境影响因子。
17.具体地，如上所述的方法，在确定所述设备影响因子和所述环境影响因子之后，所述方法还包括：
18.根据所述设备影响因子和/或所述环境影响因子的取值区间，确定分数阶融合时所述设备影响因子和所述环境影响因子分别对应的步长。
19.进一步的，如上所述的方法，所述根据所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据，包括：
20.获取所述设备影响因子和所述环境影响因子与所述待融合检测数据的关系函数；
21.根据所述关系函数以及预先获取的分数阶次和步长，确定所述待融合检测数据基于分数阶偏微分的差异数据融合模型；
22.根据所述差异数据融合模型对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到所述初步融合数据。
23.具体地，如上所述的方法，所述获取所述设备影响因子和所述环境影响因子与所述待融合检测数据的关系函数，包括：
24.根据第一预设算法分别获取所述待融合检测数据与所述设备影响因子之间的第一函数关系式，以及所述待融合检测数据与所述环境影响因子之间的第二函数关系式；
25.根据所述第一函数关系式、所述第二函数关系式以及所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据的影响程度，确定所述关系函数。
26.本技术的另一实施例还提供了一种控制装置，包括：
27.第一处理模块，用于获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据，各所述传感设备分别对应一个机床，且所述传感设备用于检测同类型的数据；
28.第二处理模块，用于根据所述待融合检测数据确定对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子；
29.第三处理模块，用于根据所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据；
30.第四处理模块，用于根据所述加权因子对所述初步融合数据进行加权融合处理，得到各所述采样时间点对应的目标融合数据。
31.本技术的再一实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的步骤。
32.本技术的又一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介
质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的步骤。
33.与现有技术相比，本技术实施例提供的一种基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法及装置，至少具有以下有益效果：
34.本技术通过对离散制造中的同类型数据进行分数阶融合和加权融合得到最终的目标融合数据，有效的提高了融合数据的精度，从而实现了散制造车间检测数据的有效融合，并提升了机床运行数据的准确性。
附图说明
35.图1为本技术的基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的流程示意图之一；
36.图2为本技术的基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的流程示意图之二；
37.图3为本技术的基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的流程示意图之三；
38.图4为本技术在一实际应用中的多个算法处理结果的对比示意图；
39.图5为本技术的控制装置的结构示意图。
具体实施方式
40.为使本技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。在下面的描述中，提供诸如具体的配置和组件的特定细节仅仅是为了帮助全面理解本技术的实施例。因此，本领域技术人员应该清楚，可以对这里描述的实施例进行各种改变和修改而不脱离本技术的范围和精神。另外，为了清楚和简洁，省略了对已知功能和构造的描述。
41.应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本技术的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。
42.在本技术的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
43.应理解，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“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
44.在本技术所提供的实施例中，应理解，“与a相应的b”表示b与a相关联，根据a可以确定b。但还应理解，根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其它信息确定b。
45.参见图1，本技术的一实施例提供了一种基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法，包括：
46.步骤s101，获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据，各所述传感设备分别对应一个机床，且所述传感设备用于检测同类型的数据；
47.步骤s102，根据所述待融合检测数据确定对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子；
48.步骤s103，根据所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据；
49.步骤s104，根据所述加权因子对所述初步融合数据进行加权融合处理，得到各所述采样时间点对应的目标融合数据。
50.在本实施例中，在对差异性数据进行数据融合时，会先获取需要融合的待融合检测数据，具体可以为多个传感设备在多个采样时间点对应的数据，其中，本文中所述的传感设备用于检测同类型的数据，且每个传感设备对应一个机床。具体地，以车床为例，传感设备用于检测主轴功率(％)、车床转台转速(r/min)或主轴转速(r/min)，采样时间点的时长为1分钟。
51.由于传感设备之间的差异以及传感设备对应的机床的位置差异，使得各传感设备得到的待融合检测数据之间至少受传感设备自身以及其所处环境(机床位置、采样时间点)的影响，因此在得到待融合检测数据后，会确定与待融合检测数据对应的设备影响因子和环境影响因子，同时为提高最终拟合时的准确性，还会确定传感设备对应的加权因子即权值。
52.在获取到上述加权因子、设备影响因子和环境影响因子后，即可进行数据融合，其中，在进行融合时，首先根据设备影响因子和环境影响因子对待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据，通过分数阶融合初步提高检测数据的准确性；进一步的，根据加权因子对各初步融合数据进行加权融合处理，通过根据加权因子，整合总体传感设备网络中每个传感设备个体的局部估计，得到整体传感器系统的全局估计，进一步的提高融合数据的精度。
53.其中，加权融合时根据预设的加权融合算法融合，该加权融合算法为：
[0054][0055]
其中，y(t)i为采样时间点t下的目标融合数据，w(t)i为采样时间点t下传感设备i对应的加权因子，u(t)i为采样时间点t下传感设备i对应的初步融合数据，n为传感设备的数量。
[0056]
综上所述，本技术通过对离散制造中的同类型数据进行分数阶融合和加权融合得到最终的目标融合数据，有效的提高了融合数据的精度，从而实现了散制造车间检测数据的有效融合，并提升了机床运行数据的准确性。
[0057]
需要说明的是，当机床上存在多种类型的传感设备的情况下，在接受传感设备上传的数据后，会根据传感设备的类型对数据进行分类，并对同类型的数据执行本文中所述的技术方案。
[0058]
参见图2，具体地，如上所述的方法，所述获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据，包括：
[0059]
步骤s201，获取多个所述传感设备在多个所述采样时间点上传的原始检测数据；
[0060]
步骤s202，根据预设滤波器对所述原始检测数据进行滤波处理，得到所述待融合检测数据，其中，所述预设滤波器为经过分数阶积分处理的滤波器。
[0061]
在本实施例中，在获取待融合数据时，会先获取各传感设备上传的原始检测数据，并对原始检测数据进行滤波处理，来去除信号中的噪声，例如高频噪声。在本实施例中，在对原始检测数据进行滤波时采用经过分数阶积分处理的滤波器进行滤波，通过对滤波器进行分数阶微积分变换，并根据噪声情况调整分数阶微积分阶次，可以使其函数形式产生不同的改变，进而增加滤波器的灵活性和多样性，实现更好的滤波效果。采用分数阶微积分变换的滤波器可以适应不同的噪声环境，并提供更好的滤波效果，并且，分数阶微积分变换也使得滤波器的设计更具有针对性，更加适应实际应用环境。
[0062]
需要说明的是，本实施例中的滤波器优先为巴特沃斯低通滤波器。
[0063]
进一步的，如上所述的方法，所述根据所述待融合检测数据确定对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子，包括：
[0064]
分别获取各所述传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据的第一标准差以及第一方差，确定所述第一标准差为各所述传感设备对应的所述设备影响因子；
[0065]
根据所述第一方差以及第一预设公式，确定所述加权因子；
[0066]
获取同一采样时间点下各所述传感设备的所述待融合检测数据的第二标准差，确定所述第一标准差为对应所述采样时间点的所述环境影响因子。
[0067]
在本技术的一具体实施例中，在确定加权因子、设备影响因子和环境影响因子时，分别获取各传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据的第一标准差以及第一方差，其中，由于第一标准差对应的是同一个传感设备在不同采样时间点的待融合数据，即第一标准差仅与传感设备的设备性能相关，因此可确定第一标准差为各传感设备对应的设备影响因子。进一步的，根据该第一预设公式和上述得到的第一方差，确定加权因子，其中，第一预设公式为：
[0068][0069]
其中，wi为各传感设备对应的加权因子，i为传感设备编号，n为传感设备总数，为第一方差。
[0070]
获取同一采样时间点下各传感设备的待融合检测数据的第二标准差，确定第一标准差为对应采样时间点的所述环境影响因子；其中，由于第二标准差对应的是同一个采样时间点下不同传感设备的待融合数据，即第二标准差主要与不同采样时间点下的环境相关，因此确定第二标准差为对应采样时间点的环境影响因子。
[0071]
具体地，如上所述的方法，在确定所述设备影响因子和所述环境影响因子之后，所述方法还包括：
[0072]
根据所述设备影响因子和/或所述环境影响因子的取值区间，确定分数阶融合时所述设备影响因子和所述环境影响因子分别对应的步长。
[0073]
根据分数阶微积分变换的幅频特性，可知所需计算步长和影响因素的取值区间以及检测信号的频率高低相关联。在分数阶次与影响因素取值区间为固定值时，融合后的检
测数据值随着步长的减少而略有提升，同时步长的减少意味着融合过程所需的步数增加，数据融合过程所需的时间变长，时效性变差。因此在本实施例中，在确定设备影响因子和环境影响因子后，为保证后续分数阶融合处理时的时效性，会根据设备影响因子和/或环境影响因子的取值区间，确定分数阶融合时所述设备影响因子和所述环境影响因子分别对应的步长，其中，设备影响因子的取值区间为根据得到的设备影响因子的极大值和极小值确定，环境影响因子的取值区间为根据得到的环境影响因子的极大值和极小值确定。通过设备影响因子和/或环境影响因子的取值区间可以保证融合数据的时效性和融合数据的准确度。
[0074]
在一具体实施例中，该步长优选为取值区间的上下限之间的差值除以预设步数得到，其中，该预设步数优先为10步，或与10步临近的步数，例如：8步、9步、11步等。
[0075]
在另一实施例中，还可在获取到设备影响因子和环境影响因子后，将设备影响因子和环境影响因子输出显示，并接收用户输入的关于设备影响因子和/或环境影响因子的步长或预设步数，进而根据输入的步长或预设步数确定对应设备影响因子和环境影响因子的步长。
[0076]
需要说明的是，设备影响因子和环境影响因子的步长相同。
[0077]
还需要说明的是，步长的最后一个非零数字的位置(例如：十分位、百分位、千分位等)大于或等于对应取值上限或取值下限的最后一个非零数字的位置，例如：步长的最后一个非零数字的位置为百分位，取值上限的最后一个非零数字的位置为百分位或千分位。
[0078]
参见图3，进一步的，如上所述的方法，所述根据所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据，包括：
[0079]
步骤s301，获取所述设备影响因子和所述环境影响因子与所述待融合检测数据的关系函数；
[0080]
步骤s302，根据所述关系函数以及预先获取的分数阶次和步长，确定所述待融合检测数据基于分数阶偏微分的差异数据融合模型；
[0081]
步骤s303，根据所述差异数据融合模型对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到所述初步融合数据。
[0082]
在本实施例中根据设备影响因子和环境影响因子对待融合检测数据进行分数阶融合处理时，优先获取设备影响因子和环境影响因子与待融合检测数据的关系函数，其中，根据第一预设算法(例如：加权最小二乘(weighted least squares，简称wls)拟合算法求)分别获取所述待融合检测数据与所述设备影响因子之间的第一函数关系式，以及所述待融合检测数据与所述环境影响因子之间的第二函数关系式；具体地，第一函数关系式为：
[0083]
s(x)＝a0+a1x+a2x2+
…
+anxn[0084]
第二函数关系式为：
[0085]
s(y)＝b0+b1y+b2y2+
…
+bmym[0086]
其中，x为设备影响因子；y为环境影响因子；n为传感设备数量；m为采样时间点数量；a、b为拟合参数。
[0087]
根据所述第一函数关系式、所述第二函数关系式以及所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据的影响程度，确定所述关系函数。具体地，在一具体实施例中，以设备影响因子和环境影响因子对待融合检测数据的影响程度相同，此时可得到关
系函数为：s(x,y)＝z1s(x)+z2s(y)
[0088]
其中，s(x,y)为待融合检测数据，z1为设备影响因子对待融合检测数据的影响程度，z2为环境影响因子对待融合检测数据的影响程度，且z1+z2＝1。
[0089]
在得到设备影响因子和环境影响因子与述待融合检测数据的关系函数后，根据该关系函数以及预先获取的分数阶次和步长，确定待融合检测数据基于分数阶偏微分的差异数据融合模型；其中，分数阶次为固定数值，在一具体实施例中分数阶次为一固定值例如：0.5；步长为一固定值或者为上述根据设备影响因子和/或所述环境影响因子的取值区间确定，例如关于设备影响的步长为10，关于环境影响的步长为8。
[0090]
在一具体实施例中z1＝z2＝0.5。
[0091]
在一具体实施例中，确定的差异数据融合模型为：
[0092][0093]
其中：
[0094][0095]
其中，v为分数阶次，x为设备影响因子，y为环境影响因子，h1为对应设备影响因子的步长，h2为对应环境影响因子的步长，i为设备编号，j为采样时间点编号，n为设备数量，m为采样时间点数量，γ为伽玛函数，d为分数阶函数，λ为一预设参数，s0为待融合检测数据的值。
[0096]
在得到上述的差异数据融合模型后，即可根据该差异数据融合模型对各待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到初步融合数据，其中处理的具体过程在此不再赘述。
[0097]
需要说明的是，分数阶微积分理论及其应用方向现今已成为多个领域内专家学者的研究对象，而分数阶微积分理论于百年前被提出，直至目前还尚未形成一个严谨的具体定义。当前较为常用的定义有caputo定义、grunwald-letnikov(g-l)定义和riemann-liouville(r-l)三种类型，其中由于g-l定义具备运算处理过程简洁、时效性强的优点而被广泛应用于工程制造领域，故本技术中应用分数阶微积分的g-l定义来研究差异性检测数据融合算法，且将分数阶微分拓展至二维空间，以精确描述多个影响监测数据精准度的因素，得到待融合检测数据的分数阶偏微分表达式。其中，物联网采集获取的机床运行数据主要受到传感设备性能和生产环境两个因素的影响，假设两个影响因子对检测数据值的影响独立作用，因此根据差异化检测数据融合的有界变差bvv(ω)空间函数，可得物联网下基于分数阶偏微分理论的检测数据融合算法的变分模型，进一步根据待融合检测数据的分数阶偏微分表达式可以得到g-l定义下基于分数阶偏微分理论的差异性数据融合算法模型，即上述的差异数据融合模型。
[0098]
为便于本领域技术人员理解，以下以一实际应用进行举例说明，其中数据类型为立式车床的主轴功率，采样时间为1min。
[0099]
1)数据获取
[0100]
对主轴功率进行数据处理，经过数据换算后，使用常用的去噪滤波器巴特沃斯低通滤波进行采集信号的处理，可以有效地滤除信号中的高频噪声。并采用分数阶积分对巴特沃斯低通滤波器进行处理，使得滤波算法得到相应的改进。最终去噪处理后得到的立式机床主轴功率采样数据结果(待融合检测数据)如表1所示，其中
①
～
⑧
为各型号机床或各传感设备，no.1～no.10为采样时间点。
[0101]
表1立式车床主轴功率采样数据表(％)
[0102][0103][0104]
其中，我们使用全部检测数据的总标准差作为衡量检测值离散性的标准，标准差越大，代表着检测数据的离散性越强。
[0105]
2)影响因子和加权因子确定
[0106]
根据同一机床在不同采样时间点下的数据，计算标准差并作为设备影响因子x，即衡量设备因素的影响程度；再根据不同机床在同一采样时间点下的数据，计算标准差并作为环境影响因子y，即衡量环境因素的影响程度。从表1中可以得到经过去噪处理后的待融合检测数据的总标准差为0.1299，将其用于后续融合算法处理后的效果对比。
[0107]
由表1中同一机床在不同采样时间点下的数据值计算各机床传感器方差，结合上述的第一预设公式得到如下表2所示的各型号机床传感器加权因子数据表格。
[0108]
表2加权因子数据表格
[0109][0110]
其中，表2所得到的各机床传感器加权因子用于最终的加权数据融合处理，代表着各机床传感器获取数据的可信度。
[0111]
3)差异数据融合模型参数确定
[0112]
首先，由前文中分数阶微积分变换作用于输入信号的幅频特性表明，阶次v在0《v《1区间内时，检测信号强度在高频段会随着v增大而增强；但随着频率的增加，分数阶次的改变对检测信号的增强值差异性降低。本实施例探究分数阶次v＝[0,1]之间的中间值0.5时，分数阶微积分融合算法在机床差异性运行数据融合处理中的应用效果。
[0113]
其次，根据分数阶微积分变换的幅频特性，可知所需计算步长和影响因素的取值区间以及检测信号的频率高低相关联。在分数阶次与影响因素取值区间为固定值时，融合后的检测数据值随着步长的减少而略有提升，同时步长的减少意味着融合过程所需的步数增加，数据融合过程所需的时间变长，时效性变差。因此，本实施例根据表1中所示的影响因子x(表征传感设备性能影响)的取值区间[0.1325,0.1421]和影响因子y(表征生产环境影响)的取值区间[0.0053,0.0128]，综合考虑融合所需时长和融合准确度两方面因素，取融合步长h1＝h2＝0.001，这时融合过程对应设备影响和环境影响所需要的计算步数分别为[0.1421-0.1325]/0.001＝10，[0.0128-0.0053]/0.001＝8。
[0114]
由表2中的影响因子x，y值，以及主轴功率平均值，可通过wls拟合算法求得以下影响因子与待融合检测数据s(x)、s(y)函数关系式，并由此计算出待融合检测数据s(x,y)与影响因子x、y间的数学关系式。
[0115]
例如：
[0116]
s(x)＝374.488-8133.546x+59223.222x
2-143684.489x3[0117]
s(y)＝2.274-35.115y+7409.963y
2-355157.178y3[0118]
s(x,y)＝0.5s(x)+0.5s(y)
[0119]
将上述确定的参数代入预设的差异性数据融合模型中，即可得到对应的进行行运算的差异性数据融合模型。
[0120]
4)分数阶数据融合处理
[0121]
将表1中的数据代入差异性数据融合模型，可得到表3所示的分数阶数据融合处理结果。
[0122]
表3分数阶数据融合处理结果
[0123][0124][0125]
从表3所示的融合结果中我们可以看出差异性检测数据(待融合检测数据)经0.5阶偏微分方程融合处理后，数据呈现以下特点：1)数据的数值明显增大。表3中数据经0.5阶偏微分方程融合处理后数值的平均值为13.484，与融合前的平均值2.289相比，数值为原先的5.89倍，说明经分数阶偏微分方程处理后检测信号强度显著增强；2)为了便于检验算法的应用效果，现将中各传感器的融合结果除以放大系数k＝5.89，得到所示的检测数据，如表4所示。
[0126]
表4除以放大系数后分数阶数据融合处理结果
[0127][0128]
从表4中可以看出，经过分数阶数据融合处理后的初步融合检测数据的总标准差为0.0462，大幅小于待融合检测数据的0.1299，数据精度得到了显著提升，数据离散性减弱。
[0129]
利用表2中的加权因子数据将分数阶数据融合处理后的初步融合检测数据进行进一步的加权融合处理，结果如表5所示。
[0130]
表5数据加权融合处理结果
[0131][0132]
从结果可以看出，经过加权融合处理后数据的精度进一步提升，最终标准差为0.0299，小于分数阶融合中的0.0462。
[0133]
通过对表5所示数据的分析，可知应用加权分数阶微积分融合处理后，检测值间的标准差为0.0299，大幅小于融合前的0.1299和卡尔曼滤波算法的0.09，平均值法的0.11。根据表5所示数据以及对比算法处理结果绘制图4所示的各类算法数据融合前后分布曲线，可以看出融合后的检测数据随机分布在测量真值附近，数据间的离散性大幅降低。说明本文提出的加权分数阶微积分算法对于差异性数据具有较高的融合处理精度。参见图5，本技术的另一实施例还提供了一种控制装置，包括：
[0134]
第一处理模块501，用于获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据，各所述传感设备分别对应一个机床，且所述传感设备用于检测同类型的数据；
[0135]
第二处理模块502，用于根据所述待融合检测数据确定对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子；
[0136]
第三处理模块503，用于根据所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据；
[0137]
第四处理模块504，用于根据所述加权因子对所述初步融合数据进行加权融合处理，得到各所述采样时间点对应的目标融合数据。
[0138]
具体地，如上所述的装置，第一处理模块，包括：
[0139]
第一处理单元，用于获取多个所述传感设备在多个所述采样时间点上传的原始检测数据；
[0140]
第二处理单元，用于根据预设滤波器对所述原始检测数据进行滤波处理，得到所述待融合检测数据，其中，所述预设滤波器为经过分数阶积分处理的滤波器。
[0141]
进一步的，如上所述的装置，第二处理模块，包括：
[0142]
第三处理单元，用于分别获取各所述传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据的第一标准差以及第一方差，确定所述第一标准差为各所述传感设备对应的所述设备影响因子；
[0143]
第四处理单元，用于根据所述第一方差以及第一预设公式，确定所述加权因子；
[0144]
第五处理单元，用于获取同一采样时间点下各所述传感设备的所述待融合检测数据的第二标准差，确定所述第一标准差为对应所述采样时间点的所述环境影响因子。
[0145]
具体地，如上所述的装置，所述第二处理模块，还包括：
[0146]
第六处理单元，用于根据所述设备影响因子和/或所述环境影响因子的取值区间，
确定分数阶融合时所述设备影响因子和所述环境影响因子分别对应的步长。
[0147]
进一步的，如上所述的装置，所述第三处理模块，包括：
[0148]
第七处理单元，用于获取所述设备影响因子和所述环境影响因子与所述待融合检测数据的关系函数；
[0149]
第八处理单元，用于根据所述关系函数以及预先获取的分数阶次和步长，确定所述待融合检测数据基于分数阶偏微分的差异数据融合模型；
[0150]
第九处理单元，用于根据所述差异数据融合模型对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到所述初步融合数据。
[0151]
具体地，如上所述的装置，所述第二处理单元，包括：
[0152]
根据第一预设算法分别获取所述待融合检测数据与所述设备影响因子之间的第一函数关系式，以及所述待融合检测数据与所述环境影响因子之间的第二函数关系式；
[0153]
根据所述第一函数关系式、所述第二函数关系式以及所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据的影响程度，确定所述关系函数。
[0154]
本技术的装置实施例是与上述基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的实施例对应的装置，上述方法实施例中的所有实现手段均适用于该系统的实施例中，也能达到相同的技术效果。
[0155]
本技术的再一实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的步骤。
[0156]
本技术的又一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的步骤。此外，本技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。
[0157]
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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。
[0158]
以上所述是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。

技术特征：
1.一种基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法，其特征在于，包括：获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据，各所述传感设备分别对应一个机床，且所述传感设备用于检测同类型的数据；根据所述待融合检测数据确定对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子；根据所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据；根据所述加权因子对所述初步融合数据进行加权融合处理，得到各所述采样时间点对应的目标融合数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据，包括：获取多个所述传感设备在多个所述采样时间点上传的原始检测数据；根据预设滤波器对所述原始检测数据进行滤波处理，得到所述待融合检测数据，其中，所述预设滤波器为经过分数阶积分处理的滤波器。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待融合检测数据确定对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子，包括：分别获取各所述传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据的第一标准差以及第一方差，确定所述第一标准差为各所述传感设备对应的所述设备影响因子；根据所述第一方差以及第一预设公式，确定所述加权因子；获取同一采样时间点下各所述传感设备的所述待融合检测数据的第二标准差，确定所述第一标准差为对应所述采样时间点的所述环境影响因子。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述设备影响因子和所述环境影响因子之后，所述方法还包括：根据所述设备影响因子和/或所述环境影响因子的取值区间，确定分数阶融合时所述设备影响因子和所述环境影响因子分别对应的步长。5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据，包括：获取所述设备影响因子和所述环境影响因子与所述待融合检测数据的关系函数；根据所述关系函数以及预先获取的分数阶次和步长，确定所述待融合检测数据基于分数阶偏微分的差异数据融合模型；根据所述差异数据融合模型对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到所述初步融合数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述设备影响因子和所述环境影响因子与所述待融合检测数据的关系函数，包括：根据第一预设算法分别获取所述待融合检测数据与所述设备影响因子之间的第一函数关系式，以及所述待融合检测数据与所述环境影响因子之间的第二函数关系式；根据所述第一函数关系式、所述第二函数关系式以及所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据的影响程度，确定所述关系函数。7.一种控制装置，其特征在于，包括：
第一处理模块，用于获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据，各所述传感设备分别对应一个机床，且所述传感设备用于检测同类型的数据；第二处理模块，用于根据所述待融合检测数据确定对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子；第三处理模块，用于根据所述设备影响因子和所述环境影响因子对所述待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各所述传感设备对应的初步融合数据；第四处理模块，用于根据所述加权因子对所述初步融合数据进行加权融合处理，得到各所述采样时间点对应的目标融合数据。8.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法的步骤。

技术总结
本申请提供了一种基于加权分数阶微积分的差异性数据融合方法及装置，其中，方法包括：获取多个传感设备在多个采样时间点的待融合检测数据；根据待融合检测数据确定传感设备对应的加权因子、设备影响因子和环境影响因子；根据设备影响因子和环境影响因子对待融合检测数据进行分数阶融合处理，得到各传感设备对应的初步融合数据；根据加权因子对初步融合数据进行加权融合处理，得到各采样时间点对应的目标融合数据。本申请通过对离散制造中的同类型数据进行分数阶融合和加权融合得到最终的目标融合数据，有效的提高了融合数据的精度，从而实现了离散制造车间检测数据的有效融合，并提升了机床运行数据的准确性。并提升了机床运行数据的准确性。并提升了机床运行数据的准确性。


技术研发人员：刘检华 敖晓辉 庄存波 袁锟
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：2023.05.10
技术公布日：2023/8/1