本申请涉及数据处理,尤其涉及一种数据处理方法、装置及电子设备。
背景技术:
1、烘丝环节是一个十分复杂的连续工艺生产过程,在不同的生产时刻,由于进料和出料的速度、走料和堵料故障、不同批次之间的切换等问题,导致在生产过中出现不同的生产状态,在不同的生产状态下,控制条件的差异会导致严重的“干头干尾”现象。因此,需要识别出烘丝机不同的生产状态,才能分别针对性的改进工艺操作,减少“干头干尾”现象,提升产成品的质量和数量。
2、目前,多采用人为规定的方法进行区分,根据对不同阶段的生产过程及不同的生产工艺模式,人为的将烘丝机生产状态标记为干头、中间以及干尾三个状态。
3、但是,人为标记烘丝机生产状态的方式受人为主观因素影响较大,导致所得到的烘丝机生产状态不准确。
技术实现思路
1、有鉴于此,本申请提供一种数据处理方法、装置及电子设备,如下:
2、一种数据处理方法,包括:
3、获取机器运作的历史数据和第一时刻的数据;
4、根据所述历史数据和所述第一时刻的数据,基于智能引擎,确定第二时刻的所述机器的工作状态;
5、其中,所述机器用于调节目标对象的含水率;
6、所述智能引擎至少用于确定所述第二时刻的所述目标对象的含水率;
7、所述目标对象的含水率用于确定所述第二时刻的所述机器的工作状态。
8、上述方法,优选的,所述方法还包括:
9、根据所述第一时刻上所述机器的工作状态,确定所述机器在第一时段的工作状态,所述第一时段为所述第一时刻到所述第二时刻之间的时间段。
10、上述方法,优选的,所述方法还包括:
11、在第一时段,根据所述确定的第二时刻的所述机器的工作状态,确定所述机器在第二时刻的工作参数;所述第一时段为所述第一时刻到所述第二时刻之间的时间段。
12、上述方法,优选的,所述智能引擎包括:第一模块和第二模块;
13、其中,所述第一模块用于根据所述历史数据和所述第一时刻的数据,确定所述第二时刻的所述目标对象的含水率;
14、所述第二模块用于根据所述第二时刻的所述目标对象的含水率、所述历史数据和所述第一时刻的数据,确定所述第二时刻的所述机器的工作状态。
15、上述方法,优选的,所述智能引擎包括至少一个第二模块,且每个所述第二模块的结构不同;
16、其中,每个所述第二模块确定的结果用于确定所述第二时刻的所述机器的工作状态。
17、上述方法,优选的,所述第一模块通过第一训练样本进行训练得到,所述第一训练样本包括第一输入样本和第一输出样本,所述第一输入样本包含所述历史数据中所述机器在历史时刻的数据,所述第一输出样本包含所述历史数据中所述机器在预测时刻上目标对象的含水率,所述预测时刻为在所述历史时刻之后的时刻;
18、所述第二模块通过第二训练样本进行训练得到,所述第二训练样本包括第二输入样本和第二输出样本,所述第二输入样本包含所述历史数据中所述机器在所述历史时刻的数据和所述机器在所述预测时刻上目标对象的含水率,所述第二输出样本包含所述历史数据中所述机器在所述预测时刻上的工作状态。
19、上述方法,优选的,所述方法还包括:
20、根据时间参量确定所述第一时刻与所述第二时刻之间的时间跨度。
21、上述方法,优选的,所述方法还包括:
22、获得所述目标对象在目标时间段中每个时刻上的实际含水率,所述目标时间段为当前时刻与所述当前时刻之前任意一个时刻之间的时间段;
23、根据所述实际含水率之间的差异,对所述时间参量进行调整。
24、一种数据处理装置,包括:
25、数据获取单元,用于获取机器运作的历史数据和第一时刻的数据;
26、状态确定单元,用于根据所述历史数据和所述第一时刻的数据,基于智能引擎,确定第二时刻的所述机器的工作状态;
27、其中,所述机器用于调节目标对象的含水率;
28、所述智能引擎至少用于确定第二时刻的所述目标对象的含水率;
29、所述目标对象的含水率用于确定所述第二时刻的所述机器的工作状态。
30、一种电子设备,包括:
31、存储器,用于存储计算机程序以及所述计算机程序运行所产生的数据;
32、处理器,用于执行所述计算机程序,以实现:获取机器运作的历史数据和第一时刻的数据;根据所述历史数据和所述第一时刻的数据,基于智能引擎,确定第二时刻的所述机器的工作状态;
33、其中,所述机器用于调节目标对象的含水率;所述智能引擎至少用于确定所述第二时刻的所述目标对象的含水率;所述目标对象的含水率用于确定所述第二时刻的所述机器的工作状态。
1.一种数据处理方法,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
3.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
4.根据权利要求1所述的方法,所述智能引擎包括:第一模块和第二模块;
5.根据权利要求4所述的方法,所述智能引擎包括至少一个第二模块,且每个所述第二模块的结构不同;
6.根据权利要求4所述的方法,所述第一模块通过第一训练样本进行训练得到,所述第一训练样本包括第一输入样本和第一输出样本,所述第一输入样本包含所述历史数据中所述机器在历史时刻的数据,所述第一输出样本包含所述历史数据中所述机器在预测时刻上目标对象的含水率,所述预测时刻为在所述历史时刻之后的时刻;
7.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
8.根据权利要求7所述的方法,所述方法还包括:
9.一种数据处理装置,包括:
10.一种电子设备,包括: