【技術實現步驟摘要】
本申請涉及計算機領域，具體而言，涉及一種抗氧化性的確定方法及裝置、存儲介質、電子裝置、計算機程序產品。
技術介紹
1、齒輪箱是風機重要傳動設備，大多使用齒輪潤滑油作為齒輪箱的潤滑劑，但在齒輪箱工作時油箱內的油溫很高，潤滑油容易氧化，同時，伴隨著齒輪攪拌、磨屑催化、水分和雜質等作用，潤滑油的氧化過程進一步加速。另外，潤滑油中的極壓劑較多，熱氧化安定性較差，在高溫下容易分解或縮合，使酸值腐蝕性和粘度增加，冷卻效果下降，導致油泥或沉淀的生成影響潤滑油的性能。潤滑油氧化后會引起諸多問題，如油品粘度升高，非油溶性聚合物形成漆膜、沉積物等同時造成發動機系統阻塞，因此要求潤滑油應有良好的抗氧化能力。
2、相關技術中，評價潤滑油抗氧化性的方法包括旋轉氧彈法、高壓差示掃描量熱快速實驗法和紅外光譜法等，但大部分檢測潤滑油抗氧化性能的方法均存在分析周期過長、操作過程繁瑣等不足，雖然紅外光譜法可以鑒定未知物的分子結構或確定其化學基團，也可以進行定量分析和純度鑒定，但由于潤滑油組成結構復雜，紅外光譜技術也很難直接測量出潤滑油中的抗氧化劑含量。
3、針對相關技術中，無法較好檢測潤滑油的抗氧化性的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
4、因此，有必要對相關技術予以改良以克服相關技術中的所述缺陷。
技術實現思路
1、本申請實施例提供了一種抗氧化性的確定方法及裝置、存儲介質、電子裝置、計算機程序產品，以至少解決無法較好檢測潤滑油的抗氧化性的問題。
2、根據本申請實施例的
3、在一個示例性的實施例中，將所述目標特征波段數據輸入至目標反向傳播神經網絡之前，所述方法還包括：獲取訓練樣本集合，其中，所述訓練樣本集合中的每個訓練樣本包括：樣本潤滑油中的目標氧化物的樣本特征波段數據、所述樣本潤滑油的樣本抗氧化性；使用所述訓練樣本集合對待訓練的反向傳播神經網絡進行訓練，直到所述待訓練的反向傳播神經網絡對應的目標損失函數的取值滿足預設收斂條件，將結束訓練時的待訓練的反向傳播神經網絡確定為所述目標反向傳播神經網絡，其中，在所述目標損失函數的取值不滿足所述預設收斂條件的情況下，所述待訓練的反向傳播神經網絡中的參數被調整。
4、在一個示例性的實施例中，使用所述訓練樣本集合對待訓練的反向傳播神經網絡進行訓練，包括：通過以下步驟執行第i輪訓練，其中，i為大于或等于1的正整數，經過第0輪訓練的反向傳播神經網絡是未經過訓練的所述待訓練的反向傳播神經網絡：從所述訓練樣本集合中獲取第i輪使用的訓練樣本，其中，所述第i輪使用的訓練樣本包括第i輪使用的樣本特征波段數據，所述第i輪使用的樣本特征波段數據對應的樣本抗氧化性；將第i輪使用的樣本特征波段數據輸入到經過第i-1輪訓練得到的反向傳播神經網絡中，得到第i輪訓練得到的目標抗氧化性；根據所述第i輪使用的樣本特征波段數據對應的樣本抗氧化性和所述第i輪訓練得到的目標抗氧化性確定第i輪訓練的目標損失函數的取值；在所述第i輪訓練的目標損失函數的取值滿足所述預設收斂條件的情況下，結束訓練；在所述第i輪訓練的目標損失函數的取值不滿足所述預設收斂條件的情況下，調整所述經過第i-1輪訓練得到的反向傳播神經網絡中的參數，得到經過第i輪訓練得到的反向傳播神經網絡。
5、在一個示例性的實施例中，所述方法還包括：通過以下方式確定所述樣本潤滑油的樣本抗氧化性：通過目標檢測方法確定所述樣本潤滑油的旋轉氧氮值；根據所述旋轉氧氮值確定所述樣本潤滑油的樣本抗氧化性。
6、在一個示例性的實施例中，所述反向傳播神經網絡具有輸入層、隱藏層和輸出層，所述輸入層的神經元的數量根據所述樣本特征波段數據確定，所述輸出層的神經元的數量等于1，所述隱藏層的神經元的數量等于m為輸入層的神經元的數量。
7、在一個示例性的實施例中，所述目標氧化物包括以下至少之一：醇、醛、酮、酸、酯。
8、根據本申請實施例的另一方面，還提供了一種抗氧化性的確定裝置，包括：掃描模塊，用于通過紅外光譜儀對目標潤滑油進行掃描，得到目標紅外光譜圖；第一確定模塊，用于從所述目標紅外光譜圖中確定目標氧化物的目標特征波段數據；輸入模塊，用于將所述目標特征波段數據輸入至目標反向傳播神經網絡，得到所述目標潤滑油的抗氧化性，其中，所述目標反向傳播神經網絡用于根據潤滑油中的目標氧化物的特征波段數據確定所述潤滑油的抗氧化性，所述潤滑油包括所述目標潤滑油，所述特征波段數據包括所述目標特征波段數據。
9、根據本申請實施例的又一方面，還提供了一種計算機可讀的存儲介質，所述計算機可讀的存儲介質包括存儲的程序，其中，所述程序被設置為運行時執行上述抗氧化性的確定方法。
10、根據本申請實施例的又一方面，還提供了一種電子裝置，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，其中，所述處理器被設置為通過所述計算機程序執行上述抗氧化性的確定方法。
11、根據本申請實施例的又一方面，還提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時上述抗氧化性的確定方法。
12、本申請，基于目標反向傳播神經網絡，使用潤滑油的紅外光譜圖中的目標氧化物的目標特征波段數據確定潤滑油的抗氧化性，進而可以準確高效地確定潤滑油發的抗氧化性，解決了無法較好檢測潤滑油的抗氧化性的問題。
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1.一種抗氧化性的確定方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述目標特征波段數據輸入至目標反向傳播神經網絡之前，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述訓練樣本集合對待訓練的反向傳播神經網絡進行訓練，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述反向傳播神經網絡具有輸入層、隱藏層和輸出層，所述輸入層的神經元的數量根據所述樣本特征波段數據確定，所述輸出層的神經元的數量等于1，所述隱藏層的神經元的數量等于m為輸入層的神經元的數量。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標氧化物包括以下至少之一：醇、醛、酮、酸、酯。
7.一種抗氧化性的確定裝置，其特征在于，包括：
8.一種計算機可讀的存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀的存儲介質包括存儲的程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至6中任一項所述的方法。
9.一種電子裝置，包括存儲器和處理器，其特征在于，所
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種抗氧化性的確定方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述目標特征波段數據輸入至目標反向傳播神經網絡之前，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述訓練樣本集合對待訓練的反向傳播神經網絡進行訓練，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述反向傳播神經網絡具有輸入層、隱藏層和輸出層，所述輸入層的神經元的數量根據所述樣本特征波段數據確定，所述輸出層的神經元的數量等于1，所述隱藏層的神經元的數量等于m為輸入層的神經元的數量。
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：杜靜宇，任鑫，曹治，劉吉辰，馮笑丹，孟喆，包紫晨，郭巍，徐美嬌，王宏偉，楊家興，李玉冬，
申請(專利權)人：華能新能源股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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