一种智能工控板屏参设置系统及方法与流程

本发明涉及自动化控制，更具体地说，本发明涉及一种智能工控板屏参设置系统及方法。

背景技术：

1、在当今的工业自动化领域，工控板作为核心组件，广泛应用于各种工业设备和生产线上，负责实现设备的自动化控制、数据处理和通信等功能。随着工业4.0和智能制造的推进，工控板的性能和功能要求越来越高，其配套的显示屏也日益成为操作人员与设备交互的重要界面。

2、申请公开号为cn111708502a的专利公开了一种屏幕适配方法及装置，所述方法包括：对于预先设置的每个显示屏像素参数类型，分别生成对应的配置文件；根据当前设备的显示屏像素宽度类型对应的配置文件，对待显示的图像进行屏幕适配；其中，所述显示屏像素参数类型包括标准尺寸显示屏的像素参数类型和非标准尺寸显示屏的像素参数类型；所述配置文件含有根据该配置文件对应的显示屏像素参数类型计算出的与设定的基准显示屏像素参数类型的等比值。上述技术方案可以根据显示屏的像素参数类型对图像进行屏幕适配。

3、现有的工控板需要根据显示屏的接口方式、分辨率和刷新率等，单独构建版本，如果装配多种显示屏，需要同时维护多个软件版本，导致软件版本维护的工作量和费用提高；不同品牌和型号的显示屏往往具有不同的参数设置，工控板与显示屏之间的兼容性测试和配置往往需要专业的开发人员现场提供技术支持，导致在产品运行的过程中需要投入更多的技术支持费用；

4、未去除方差小于方差阈值的特征，模型可能会受到噪声和不重要信息的干扰，导致预测准确性下降。未评估剩余特征与目标变量之间的线性相关性，可能会忽略对模型预测有重要影响的特征，同样影响模型性能；未预设目标触发函数，数据处理过程可能不够灵活，无法根据实时数据的变化自动调整预处理策略。

5、鉴于此，本发明提出一种智能工控板屏参设置系统及方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能工控板屏参设置系统，包括：构建智能屏参配置助手，所述智能屏参配置助手包括：

2、参数配置模块，用于采集不同型号的显示屏参数数据和对应的屏参设置数据；对不同型号的显示屏参数数据和对应的屏参设置数据进行预处理，得到屏参模版数据库；对屏参模版数据库内的数据进行特征提取得到综合特征数据集；

3、命令解析模块，用于获取配置命令，通过智能屏参配置助手进行解析判断命令类型；

4、自动适配模块，用于执行命令，进行屏参设置匹配；构建显示效果评估模型，将获取的综合特征数据集输入训练好的显示效果评估模型中，得到显示屏显示效果；

5、效果评估模块，用于将预测的显示效果与预设的显示效果阈值进行比对，判断匹配的屏参设置数据是否适用于当前连接的显示屏；若未超出预设阈值，则匹配的屏参设置数据适用于当前连接的显示屏；若超出预设阈值，则匹配的屏参设置数据不适用于当前连接的显示屏；

6、屏参设置优化模块，用于当匹配的屏参设置数据不适用于当前连接的显示屏时，通过智能屏参配置终端发出校准指令，重新配置屏参设置数据匹配连接显示屏；各个模块之间通过有线和或无线的方式进行连接。

7、进一步地，所述不同型号显示屏的参数数据包括分辨率、刷新率、屏幕型号、接口类型、像素深度和时序参数；所述屏参设置数据包括默认屏参设置数据和用户偏好数据；

8、所述默认屏参设置数据包括屏幕色彩配置、对比度设置、亮度调整和色温设置；用户偏好数据包括用户偏好的屏幕色彩配置、对比度设置、亮度调整和色温设置。

9、进一步地，所述对不同型号的显示屏参数数据和对应的屏参设置数据进行预处理的方法包括；

10、通过lof算法识别和剔除显示屏参数数据和对应的屏参设置数据中的异常数据，得到处理后的显示屏参数特征数据集和对应的屏参设置特征数据集；

11、将显示屏参数特征数据集和对应的屏参设置特征数据集进行归一化处理，转换为标准正态分布，得到归一化后的显示屏参数特征数据集和对应的屏参设置特征数据集；将归一化后的显示屏参数特征数据集和对应的屏参设置特征数据集整合在一起，得到屏参模板数据库。

12、进一步地，所述对屏参模板数据库内的数据进行特征提取得到综合特征数据集的方法包括：

13、屏参模版数据库内的数据包括显示屏参数特征数据集和对应的屏参设置特征数据集；预设方差阈值为θ，对屏参模版数据库内的数据使用方差阈值公式去除方差小于方差阈值θ的特征，得到剩余特征x；

14、所述方差阈值公式为：；其中，xj为第j个屏参模版数据库内的数据特征；xi为第i个数据点；n为数据点的总数；μ为屏参模版数据库内的数据的均值；

15、预设一个目标变量为y,计算剩余特征x与目标变量y之间的皮尔逊相关系数r来评估二者之间的线性相关性；

16、具体公式为；其中，xi和yi分别为第i个剩余特征值和目标变量值，和分别为剩余特征均值和目标变量均值；i为特征值的索引；

17、使用递归特征消除法移除不重要特征，每次迭代选择最不重要的特征；使用主成分分析法进行降维，通过保留数据中最大的方差来减少特征数量；

18、预设目标触发函数，当运行的目标触发函数达到预设关联模型的影响系数阈值时，自动触发主成分分析对剩余特征进行预处理；

19、所述关联模型为：

20、；其中，y'为关联模型的因变量；p(y'=1)为关联模型的因变量为1的概率；为关联模型自变量为0时，因变量的值；为关联模型的自变量；为自变量的系数；

21、所述目标触发函数为：

22、；其中，b1为实时获取的显示屏参数特征数据集；为预设的显示屏参数特征数据集；b2为实时获取的屏参设置特征数据集；为预设的屏参设置特征数据集；

23、通过协方差计算公式计算剩余特征的协方差矩阵、计算特征值和特征向量，将数据投影到由剩余特征向量组成的新的特征空间中；协方差计算公式为：；其中，c为剩余特征的协方差矩阵；为剩余特征x矩阵的转置；

24、对剩余特征的协方差矩阵c进行特征值分解，得到剩余特征值和特征向量：cwi=λiwi；其中，λi为第i个特征值，wi为第i个特征向量；

25、按照剩余特征值从大到小排序，并计算屏参模版数据库内数据的累计方差解释率：；其中，ple为屏参模版数据库内数据的累计方差解释率；d为原始剩余特征的总数量；k为选取的主成分数量；

26、预设累计方差解释率阈值，选择最小的k使得累计方差解释率大于累计方差解释率阈值；用选择的k个特征向量将原始剩余特征x投影到新的低维空间，得到综合特征数据集。

27、进一步地，所述通过智能屏参配置助手进行解析判断命令类型的方法包括：

28、若是读命令，将智能工控板目前使用的屏参读出，将读出的屏参通过数据通信模块传输到显示屏；

29、若是写命令，则初始化屏参数，根据识别到的显示屏参数数据，匹配屏参设置，将匹配的屏参设置通过数据通信模块传输到显示屏。

30、进一步地，所述显示效果评估模型的训练方法包括：

31、将数据集划分为训练集、验证集和测试集，训练模型和评估模型性能；构建显示效果评估模型，包括输入层、隐藏层和输出层；隐藏层使用relu激活函数；

32、显示效果评估模型的输入层为历史综合特征数据集，输入层的神经元数目应与历史综合特征数据集的特征数目相匹配；模型的输出层为显示屏显示效果，输出层的神经元数量对应于预测目标的数量，通过一个神经元来输出预测值；所述显示效果评估模型为全连接神经网络模型；

33、使用均方误差作为损失函数，衡量模型的预测值和实际值之间的误差；所述均方误差损失函数为：；其中，n'为数据集数量；yf为数据集中数据点f的实际值；为数据集中数据点f的预测值；

34、使用训练集数据进行模型训练，通过adam优化器来最小化损失函数，对模型的超参数进行调优；

35、通过测试集来评估模型，当模型在预测任务中的表现性能达到预设表现性能阈值时停止测试，得到显示效果评估模型；将当前综合特征数据集输入至显示效果评估模型中，得到显示屏显示效果。

36、进一步地，所述对模型的超参数进行调优的方法包括：

37、对于显示效果评估模型，设定一个网格空间，所述网格空间包括至少两组的超参数组合，每组超参数在预设的范围内变化；

38、对于网格空间中的每一组超参数组合，利用这些超参数配置训练模型，并使用准确率评价模型的性能；比较每组超参数对应的模型性能，选择出准确度最高的一组超参数，设定为显示效果评估模型的最优超参数。

39、进一步地，所述将预测的显示效果与预设的显示效果阈值进行比对，判断匹配的屏参设置数据是否适用于当前连接的显示屏的方法包括：

40、若预测的显示效果小于预设的显示效果阈值，则判定匹配的屏参设置数据不适用于当前连接的显示屏；

41、若预测的显示效果大于等于预设的显示效果阈值，则判定匹配的屏参设置数据适用于当前连接的显示屏。

42、进一步地，所述当匹配的屏参设置数据不适用于当前连接的显示屏时，通过智能屏参配置终端发出校准指令，重新配置屏参设置数据匹配连接显示屏的方法包括：

43、智能屏参配置终端对不匹配原因进行初步分析，不匹配原因包括分辨率不匹配、色彩模式设置错误和刷新率设置不当；

44、所述初步分析的步骤为：查看当前屏参配置中的分辨率设置是否与显示屏的物理分辨率相匹配，若不匹配，尝试调整分辨率设置至合适的范围，并观察显示效果是否有所改善；

45、检查当前屏参配置中的色彩模式设置是否正确，是否选择与显示屏或应用场景相匹配的色彩模式，通过对比调整前后的色彩表现，判断色彩模式设置是否对显示效果产生影响；

46、查看当前屏参配置中的刷新率设置是否与显示屏的支持范围相匹配，观察显示屏在播放动态内容时的流畅度和稳定性，以判断刷新率设置是否合适；

47、根据以上排查结果，综合分析不匹配的具体原因，针对分析出的具体原因，对屏参设置数据进行相应的优化调整；调整完成后再次对显示效果进行验证，直到与连接的显示屏相匹配。

48、进一步地，所述的一种智能工控板屏参设置方法，包括：

49、s1、构建智能屏参配置助手，所述智能屏参配置助手用于实现s2到s6；

50、s2、采集不同型号的显示屏参数数据和对应的屏参设置数据；对不同型号的显示屏参数数据和对应的屏参设置数据进行预处理，得到屏参模版数据库；对屏参模版数据库内的数据进行特征提取得到综合特征数据集；

51、s3、获取配置命令，通过智能屏参配置助手进行解析判断命令类型；

52、s4、执行命令，进行屏参设置匹配；构建显示效果评估模型，将获取的综合特征数据集输入训练好的显示效果评估模型中，得到显示屏显示效果；

53、s5、将预测的显示效果与预设的显示效果阈值进行比对，判断匹配的屏参设置数据是否适用于当前连接的显示屏；若未超出预设阈值，则匹配的屏参设置数据适用于当前连接的显示屏；若超出预设阈值，则匹配的屏参设置数据不适用于当前连接的显示屏；

54、s6、当匹配的屏参设置数据不适用于当前连接的显示屏时，通过智能屏参配置终端发出校准指令，重新配置屏参设置数据匹配连接显示屏。

55、本发明一种智能工控板屏参设置系统及方法的技术效果和优点：

56、本发明通过去除方差小于方差阈值的特征，可以减少噪声和不重要的信息，使模型更加关注于与目标变量相关性强的特征；通过计算皮尔逊相关系数，可以评估剩余特征与目标变量之间的线性相关性，进一步筛选出对模型预测有重要影响的特征；使用递归特征消除法移除不重要特征，可以减少模型的复杂度，降低计算成本；

57、通过主成分分析法保留数据中最大的方差来减少特征数量，进一步简化了模型，提高了计算效率；通过预设目标触发函数，当实时数据达到预设条件时，自动触发主成分分析对剩余特征进行预处理，这使得数据处理过程更加灵活和自适应；通过严格的特征选择和降维过程，可以减少过拟合的风险，提升模型在新数据上的泛化能力。