CN111624977A - 一种电容触摸屏设备的机械控制装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于机械控制技术领域，公开了一种电容触摸屏设备的机械控制装置及方法，所述电容触摸屏设备的机械控制装置包括：供电模块、控制程序加载模块、控制参数配置模块、中央控制模块、触控模块、机械数据处理模块、机械数据分析模块、机械故障诊断模块、云存储模块、显示模块。本发明通过机械数据处理模块能够共享从工程机械的主数据中生成的设定文件，能够将一个种类的数据收集单元和软件共同地适用于所有工程机械，大大节省软件更新所需要的通信费用和管理费用以及软件开发费用；同时通过机械故障诊断模块结合生成模型和深度卷积神经网络，能够有效地在小样本数据下对机械设备进行故障诊断，提高了小样本数据下对机械设备故障诊断的准确率。

Description

一种电容触摸屏设备的机械控制装置及方法

技术领域

本发明属于机械控制技术领域，尤其涉及一种电容触摸屏设备的机械控制装置及方法。

背景技术

目前，机械自动化，自动化是指机器或装置在无人干预的情况下按预定的程序或指令自动进行操作或控制的过程，而机械自动化就是机器或者装置通过机械方式来实现自动化控制的过程。然而，现有电容触摸屏设备的机械控制装置对机械数据处理成本高；同时，在机械实际工况中很难获得机械设备的故障信号，获取到的故障信号数量少，种类也少，故障诊断误差大。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有电容触摸屏设备的机械控制装置对机械数据处理成本高；同时在机械实际工况中很难获得机械设备的故障信号，获取到的故障信号数量少，种类也少，故障诊断误差大。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种电容触摸屏设备的机械控制装置及方法。

本发明是这样实现的，一种电容触摸屏设备的机械控制方法，所述电容触摸屏设备的机械控制方法，包括

步骤一，供电模块为电容触摸屏设备的机械控制装置供电；

步骤二，触控模块通过触控屏进行触控操作，控制程序加载模块通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序，控制参数配置模块通过配置程序配置电容触摸屏设备的机械控制参数；

步骤三，配置电容触摸屏设备的机械控制参数完成后，中央控制模块控制机械数据处理模块通过数据处理程序对机械数据进行处理，控制机械数据分析模块通过分析程序对机械数据进行分析；

步骤四，根据机械数据分析的结果，中央控制模块控制机械故障诊断模块通过诊断设备对电容触摸屏设备的机械控制装置故障进行诊断；

步骤五，故障诊断完成后，中央控制模块控制云存储模块通过云服务器对机械数据进行存储；

步骤六，中央控制模块控制显示模块通过显示器显示控制程序、控制参数、机械数据；

所述步骤四中，机械故障诊断模块诊断方法如下：

1)通过诊断设备以机械设备各种运行状态下的机械信号作为数据集合，对获取到的机械信号进行标准化预处理；

2)建立用于机械信号生成的生成对抗复合神经网络模型，该复合神经网络模型包含生成器以及带有辅助分类器的判别器两个网络子结构；

3)对步骤2)建立的复合神经网络模型，结合Wasserstein距离以及梯度惩罚方法，进行对抗式地训练并更新生成器和带有辅助分类器的判别器的网络参数，从而使生成器实现使用高斯噪声生成带标签数据的功能，进而获得带有运行状态标签的机械信号；

4)建立使用机械信号对机械设备运行状态进行分类识别的神经网络模型，模型输入数据为小于总数据量5％的真实机械信号以及由步骤3的生成器生成的带运行状态标签的机械信号，模型输出为每一条数据所对应的运行状态的概率值；

5)对步骤4)所建立的卷积神经网络状态分类模型，使用Dropout以及Batchnormalization参数正则化方法防止训练过拟合及稳定训练过程，从而使网络更快速更稳定完成状态分类工作；

6)结合步骤3)所设计的生成对抗复合神经网络模型以及步骤5)所设计的卷积神经网络状态分类模型，使用小于总数据量5％的真实机械信号训练两个网络，从而使生成对抗复合神经网络模型能够生成和真实机械信号具有相同分布的数据，并使卷积神经网络状态分类模型能够获得95％以上的状态分类正确率，最终实现小样本数据下的对机械设备的智能故障诊断。

进一步，所述步骤二中，控制程序加载模块通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序的过程为：

初始化全局电容触摸屏设备的机械控制服务器配置，配置完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器加载含有机械控制程序的文件，并且使用默认配置。

加载完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器继续对server变量初始化，创建共享对象；加载数据库，并进行网络监听。

进一步，所述初始化全局电容触摸屏设备的机械控制服务器配置包括：初始化全局电容触摸屏设备的机械控制服务器配置包括：网络监听相关；虚拟内存相关，保存机制，复制相关，Hash相关设置，初始化命令表。

进一步，所述步骤二中，电容触摸屏对触摸点的处理过程为：

A、对触摸屏接口的坐标设置相应的模拟量，并进行采样，选取合适的采集次数；

B、根据采样采集的次数数据，进行分组，以一个分组中的平均值为该分组的数值；

C、根据分组的数值，计算各个分组之间的差值和绝对差值；同时设置相应的差值门限；

D、判断绝对值是否超过差值门限，以不超过差值门限的绝对值为采样点。

进一步，所述步骤二中，电容触摸屏对采用点的滤波过程为：将符合触摸屏范围的数据若干次，并对数据进行排序。

排序完成后，取中间两位的差值；若差值大于阈值，则丢弃。

进一步，所述步骤三中，机械数据处理模块处理方法如下：

(1)通过数据处理程序从存储在服务器的工程机械的主数据中生成设定文件；

(2)将所述设定文件传输至所述工程机械，以使所述服务器和所述工程机械共享所述设定文件；

(3)利用所述设定文件选择性地收集所述工程机械的新的数据；将所述收集的数据传输至所述服务器。

进一步，所述生成所述设定文件的步骤包括以下步骤：

从所述主数据中选择待收集的数据；

对所述选择的所述数据进行处理；

将所述处理的数据分组为多个组，以及在所述分组的数据中设定待传输至所述工程机械的优先顺序。

进一步，所述收集所述工程机械的新的数据的步骤包括以下步骤：

从所述工程机械的新的数据中选择待收集的数据，设定待收集所述数据的条件；对根据所述收集的条件选择的所述数据进行处理，以及在所述处理的数据中设定待传输至所述服务器的优先顺序。

本发明另一目的在于提供一种实施所述的电容触摸屏设备的机械控制方法的电容触摸屏设备的机械控制装置，所述电容触摸屏设备的机械控制装置包括：

供电模块、控制程序加载模块、控制参数配置模块、中央控制模块、触控模块、机械数据处理模块、机械数据分析模块、机械故障诊断模块、云存储模块、显示模块；

控制程序加载模块，与中央控制模块连接，用于通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序；初始化全局电容触摸屏设备的机械控制服务器配置，配置完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器加载含有机械控制程序的文件，并且使用默认配置；加载完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器继续对server变量初始化，创建共享对象；加载数据库，并进行网络监听；

控制参数配置模块，与中央控制模块连接，用于通过配置程序配置电容触摸屏设备的机械控制参数；

中央控制模块，与控制程序加载模块、控制参数配置模块、触控模块、机械数据处理模块、机械数据分析模块、机械故障诊断模块连接，用于通过主控器控制各个模块正常工作；

触控模块，与中央控制模块连接，用于通过触控屏进行触控操作；电容触摸屏对触摸点的处理过程为：对触摸屏接口的坐标设置相应的模拟量，并进行采样，选取合适的采集次数；根据采样采集的次数数据，进行分组，以一个分组中的平均值为该分组的数值；根据分组的数值，计算各个分组之间的差值和绝对差值；同时设置相应的差值门限；判断绝对值是否超过差值门限，以不超过差值门限的绝对值为采样点；

机械数据处理模块，与中央控制模块连接，用于通过数据处理程序对机械数据进行处理；通过数据处理程序从存储在服务器的工程机械的主数据中生成设定文件；将所述设定文件传输至所述工程机械，以使所述服务器和所述工程机械共享所述设定文件；利用所述设定文件选择性地收集所述工程机械的新的数据；将所述收集的数据传输至所述服务器；

机械数据分析模块，与中央控制模块连接，用于通过分析程序对机械数据进行分析；

机械故障诊断模块，与中央控制模块连接，用于通过诊断设备对电容触摸屏设备的机械控制装置故障进行诊断。

进一步，所述中央控制模块还分别与云存储模块、显示模块和供电模块连接，

云存储模块，用于通过云服务器对机械数据进行存储；

显示模块，用于通过显示器显示控制程序、控制参数、机械数据。

供电模块，用于为电容触摸屏设备的机械控制装置供电。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明通过机械数据处理模块能够共享从工程机械的主数据中生成的设定文件；能够将一个种类的数据收集单元和软件共同地适用于所有工程机械；能够大大节省软件更新所需要的通信费用和管理费用以及软件开发费用；同时，通过机械故障诊断模块使用深度卷积神经网络对机械信号进行特征提取和运行状态识别，能够有效提取出机械信号中的敏感特征，摆脱了传统上特征提取过程对人工经验的依赖性；本发明通过生成模型的对抗式训练，使用一种网络模型同时生成了多种不同运行状态的机械信号，有效地扩充了机械设备故障信号数据集；本发明通过结合生成模型和深度卷积神经网络，能够有效地在小样本数据下对机械设备进行故障诊断，提高了小样本数据下对机械设备故障诊断的准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的电容触摸屏设备的机械控制装置结构框图。

图2是本发明实施例提供的电容触摸屏设备的机械控制方法流程图。

图3是本发明实施例提供的控制程序加载模块通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序方法流程图。

图4是本发明实施例提供的电容触摸屏对触摸点的处理方法流程图。

图5是本发明实施例提供的机械数据处理模块处理方法流程图。

图中：1、供电模块；2、控制程序加载模块；3、控制参数配置模块；4、中央控制模块；5、触控模块；6、机械数据处理模块；7、机械数据分析模块；8、机械故障诊断模块；9、云存储模块；10、显示模块。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种电容触摸屏设备的机械控制装置及方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的电容触摸屏设备的机械控制装置包括：供电模块1、控制程序加载模块2、控制参数配置模块3、中央控制模块4、触控模块5、机械数据处理模块6、机械数据分析模块7、机械故障诊断模块8、云存储模块9、显示模块10。

供电模块1，与中央控制模块4连接，用于为电容触摸屏设备的机械控制装置供电；

控制程序加载模块2，与中央控制模块4连接，用于通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序；

控制参数配置模块3，与中央控制模块4连接，用于通过配置程序配置电容触摸屏设备的机械控制参数；

中央控制模块4，与供电模块1、控制程序加载模块2、控制参数配置模块3、触控模块5、机械数据处理模块6、机械数据分析模块7、机械故障诊断模块8、云存储模块9、显示模块10连接，用于通过主控器控制各个模块正常工作；

触控模块5，与中央控制模块4连接，用于通过触控屏进行触控操作；

机械数据处理模块6，与中央控制模块4连接，用于通过数据处理程序对机械数据进行处理；

机械数据分析模块7，与中央控制模块4连接，用于通过分析程序对机械数据进行分析；

机械故障诊断模块8，与中央控制模块4连接，用于通过诊断设备对电容触摸屏设备的机械控制装置故障进行诊断；

云存储模块9，与中央控制模块4连接，用于通过云服务器对机械数据进行存储；

显示模块10，与中央控制模块4连接，用于通过显示器显示控制程序、控制参数、机械数据。

如图2所示，本发明实施例提供的电容触摸屏设备的机械控制方法，包括：

S101：供电模块为电容触摸屏设备的机械控制装置供电。

S102：触控模块通过触控屏进行触控操作,控制程序加载模块通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序，控制参数配置模块通过配置程序配置电容触摸屏设备的机械控制参数。

S103：配置电容触摸屏设备的机械控制参数完成后，中央控制模块控制机械数据处理模块通过数据处理程序对机械数据进行处理，控制机械数据分析模块通过分析程序对机械数据进行分析。

S104：根据机械数据分析的结果，中央控制模块控制机械故障诊断模块通过诊断设备对电容触摸屏设备的机械控制装置故障进行诊断。

S105：故障诊断完成后，中央控制模块控制云存储模块通过云服务器对机械数据进行存储。

S106：中央控制模块控制显示模块通过显示器显示控制程序、控制参数、机械数据。

本发明提供的S102中，控制程序加载模块通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序的过程为：

S201：初始化全局电容触摸屏设备的机械控制服务器配置。

S202：配置完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器加载含有机械控制程序的文件，并且使用默认配置。

S203：加载完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器继续对server变量初始化，创建共享对象。

S204：加载数据库，并进行网络监听。

所述初始化全局电容触摸屏设备的机械控制服务器配置包括：网络监听相关，如绑定地址，TCP端口等；虚拟内存相关，如swap文件、page大小等；保存机制，多长时间内有多少次更新才进行保存；复制相关，如是否是slave，master地址、端口；Hash相关设置，初始化命令表。

本发明提供的S102中，本发明提供的电容触摸屏对触摸点的处理过程为：

S301：对触摸屏接口的坐标设置相应的模拟量，并进行采样，选取合适的采集次数。

S302：根据采样采集的次数数据，进行分组，以一个分组中的平均值为该分组的数值。

S303：根据分组的数值，计算各个分组之间的差值和绝对差值；同时设置相应的差值门限。

S304：判断绝对值是否超过差值门限，以不超过差值门限的绝对值为采样点。

本发明提供的电容触摸屏对采用点的滤波过程为：将符合触摸屏范围的数据若干次，并对数据进行排序。

排序完成后，取中间两位的差值；若差值大于阈值，则丢弃。

本发明提供的S103中，机械数据处理模块6处理方法如下：

S401：通过数据处理程序从存储在服务器的工程机械的主数据中生成设定文件。

S402：将所述设定文件传输至所述工程机械，以使所述服务器和所述工程机械共享所述设定文件。

S403：利用所述设定文件选择性地收集所述工程机械的新的数据；将所述收集的数据传输至所述服务器。

本发明提供的生成所述设定文件的步骤包括以下步骤：

从所述主数据中选择待收集的数据；

对所述选择的所述数据进行处理；

将所述处理的数据分组为多个组；以及

在所述分组的数据中设定待传输至所述工程机械的优先顺序。

本发明提供的收集所述工程机械的新的数据的步骤包括以下步骤：

从所述工程机械的新的数据中选择待收集的数据；

设定待收集所述数据的条件；

对根据所述收集的条件选择的所述数据进行处理；以及

在所述处理的数据中设定待传输至所述服务器的优先顺序。

本发明提供的机械故障诊断模块8诊断方法如下：

1)通过诊断设备以机械设备各种运行状态下的机械信号作为数据集合，对获取到的机械信号进行标准化预处理；

2)建立用于机械信号生成的生成对抗复合神经网络模型，该复合神经网络模型包含生成器以及带有辅助分类器的判别器两个网络子结构；

3)对步骤2)建立的复合神经网络模型，结合Wasserstein距离以及梯度惩罚方法，进行对抗式地训练并更新生成器和带有辅助分类器的判别器的网络参数，从而使生成器实现使用高斯噪声生成带标签数据的功能，进而获得带有运行状态标签的机械信号；

4)建立使用机械信号对机械设备运行状态进行分类识别的神经网络模型，模型输入数据为小于总数据量5％的真实机械信号以及由步骤3的生成器生成的带运行状态标签的机械信号，模型输出为每一条数据所对应的运行状态的概率值；

5)对步骤4)所建立的卷积神经网络状态分类模型，使用Dropout以及Batchnormalization参数正则化方法防止训练过拟合及稳定训练过程，从而使网络更快速更稳定完成状态分类工作；

6)结合步骤3)所设计的生成对抗复合神经网络模型以及步骤5)所设计的卷积神经网络状态分类模型，使用小于总数据量5％的真实机械信号训练两个网络，从而使生成对抗复合神经网络模型能够生成和真实机械信号具有相同分布的数据，并使卷积神经网络状态分类模型能够获得95％以上的状态分类正确率，最终实现小样本数据下的对机械设备的智能故障诊断。

本发明工作时，首先，通过供电模块1为电容触摸屏设备的机械控制装置供电；通过控制程序加载模块2利用加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序；通过控制参数配置模块3利用配置程序配置电容触摸屏设备的机械控制参数；其次，中央控制模块4通过触控模块5利用触控屏进行触控操作；通过机械数据处理模块6利用数据处理程序对机械数据进行处理；通过机械数据分析模块7利用分析程序对机械数据进行分析；通过机械故障诊断模块8利用诊断设备对电容触摸屏设备的机械控制装置故障进行诊断；然后，通过云存储模块9利用云服务器对机械数据进行存储；最后，通过显示模块10利用显示器显示控制程序、控制参数、机械数据。

以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电容触摸屏设备的机械控制方法，其特征在于，所述电容触摸屏设备的机械控制方法，包括以下步骤：

步骤一，供电模块为电容触摸屏设备的机械控制装置供电；

步骤二，触控模块通过触控屏进行触控操作，控制程序加载模块通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序，控制参数配置模块通过配置程序配置电容触摸屏设备的机械控制参数；

步骤三，配置电容触摸屏设备的机械控制参数完成后，中央控制模块控制机械数据处理模块通过数据处理程序对机械数据进行处理，控制机械数据分析模块通过分析程序对机械数据进行分析；

步骤四，根据机械数据分析的结果，中央控制模块控制机械故障诊断模块通过诊断设备对电容触摸屏设备的机械控制装置故障进行诊断；

步骤五，故障诊断完成后，中央控制模块控制云存储模块通过云服务器对机械数据进行存储；

步骤六，中央控制模块控制显示模块通过显示器显示控制程序、控制参数、机械数据；

所述步骤四中，机械故障诊断模块诊断方法如下：

1)通过诊断设备以机械设备各种运行状态下的机械信号作为数据集合，对获取到的机械信号进行标准化预处理；

2)建立用于机械信号生成的生成对抗复合神经网络模型，该复合神经网络模型包含生成器以及带有辅助分类器的判别器两个网络子结构；

3)对步骤2)建立的复合神经网络模型，结合Wasserstein距离以及梯度惩罚方法，进行对抗式地训练并更新生成器和带有辅助分类器的判别器的网络参数，从而使生成器实现使用高斯噪声生成带标签数据的功能，进而获得带有运行状态标签的机械信号；

4)建立使用机械信号对机械设备运行状态进行分类识别的神经网络模型，模型输入数据为小于总数据量5％的真实机械信号以及由步骤3的生成器生成的带运行状态标签的机械信号，模型输出为每一条数据所对应的运行状态的概率值；

5)对步骤4)所建立的卷积神经网络状态分类模型，使用Dropout以及Batchnormalization参数正则化方法防止训练过拟合及稳定训练过程，从而使网络更快速更稳定完成状态分类工作；

6)结合步骤3)所设计的生成对抗复合神经网络模型以及步骤5)所设计的卷积神经网络状态分类模型，使用小于总数据量5％的真实机械信号训练两个网络，从而使生成对抗复合神经网络模型能够生成和真实机械信号具有相同分布的数据，并使卷积神经网络状态分类模型能够获得95％以上的状态分类正确率，最终实现小样本数据下的对机械设备的智能故障诊断。

2.如权利要求1所述的电容触摸屏设备的机械控制方法，其特征在于，所述步骤二中，控制程序加载模块通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序的过程为：

初始化全局电容触摸屏设备的机械控制服务器配置，配置完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器加载含有机械控制程序的文件，并且使用默认配置；

加载完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器继续对server变量初始化，创建共享对象；加载数据库，并进行网络监听。

3.如权利要求2所述的电容触摸屏设备的机械控制方法，其特征在于，所述初始化全局电容触摸屏设备的机械控制服务器配置包括：网络监听相关；虚拟内存相关，保存机制，复制相关，Hash相关设置，初始化命令表。

4.如权利要求1所述的电容触摸屏设备的机械控制方法，其特征在于，所述步骤二中，电容触摸屏对触摸点的处理过程为：

A、对触摸屏接口的坐标设置相应的模拟量，并进行采样，选取合适的采集次数；

B、根据采样采集的次数数据，进行分组，以一个分组中的平均值为该分组的数值；

C、根据分组的数值，计算各个分组之间的差值和绝对差值；同时设置相应的差值门限；

D、判断绝对值是否超过差值门限，以不超过差值门限的绝对值为采样点。

5.如权利要求1所述的电容触摸屏设备的机械控制方法，其特征在于，所述步骤二中，电容触摸屏对采用点的滤波过程为：将符合触摸屏范围的数据若干次，并对数据进行排序；

排序完成后，取中间两位的差值；若差值大于阈值，则丢弃。

6.如权利要求1所述的电容触摸屏设备的机械控制方法，其特征在于，所述步骤三中，机械数据处理模块处理方法如下：

(1)通过数据处理程序从存储在服务器的工程机械的主数据中生成设定文件；

(2)将所述设定文件传输至所述工程机械，以使所述服务器和所述工程机械共享所述设定文件；

(3)利用所述设定文件选择性地收集所述工程机械的新的数据；将所述收集的数据传输至所述服务器。

7.如权利要求6所述的电容触摸屏设备的机械控制方法，其特征在于，所述生成所述设定文件的步骤包括以下步骤：

从所述主数据中选择待收集的数据；

对所述选择的所述数据进行处理；

将所述处理的数据分组为多个组，以及在所述分组的数据中设定待传输至所述工程机械的优先顺序。

8.如权利要求6所述的电容触摸屏设备的机械控制方法，其特征在于，所述收集所述工程机械的新的数据的步骤包括以下步骤：

从所述工程机械的新的数据中选择待收集的数据，设定待收集所述数据的条件；对根据所述收集的条件选择的所述数据进行处理，以及在所述处理的数据中设定待传输至所述服务器的优先顺序。

9.一种实施如权利要求1-9所述的电容触摸屏设备的机械控制方法的电容触摸屏设备的机械控制装置，其特征在于，所述电容触摸屏设备的机械控制装置包括：

供电模块、控制程序加载模块、控制参数配置模块、中央控制模块、触控模块、机械数据处理模块、机械数据分析模块、机械故障诊断模块、云存储模块、显示模块；

控制程序加载模块，与中央控制模块连接，用于通过加载程序加载电容触摸屏设备的机械控制程序；初始化全局电容触摸屏设备的机械控制服务器配置，配置完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器加载含有机械控制程序的文件，并且使用默认配置；加载完成后，电容触摸屏设备的机械控制服务器继续对server变量初始化，创建共享对象；加载数据库，并进行网络监听；

控制参数配置模块，与中央控制模块连接，用于通过配置程序配置电容触摸屏设备的机械控制参数；

中央控制模块，与控制程序加载模块、控制参数配置模块、触控模块、机械数据处理模块、机械数据分析模块、机械故障诊断模块连接，用于通过主控器控制各个模块正常工作；

触控模块，与中央控制模块连接，用于通过触控屏进行触控操作；电容触摸屏对触摸点的处理过程为：对触摸屏接口的坐标设置相应的模拟量，并进行采样，选取合适的采集次数；根据采样采集的次数数据，进行分组，以一个分组中的平均值为该分组的数值；根据分组的数值，计算各个分组之间的差值和绝对差值；同时设置相应的差值门限；判断绝对值是否超过差值门限，以不超过差值门限的绝对值为采样点；

机械数据处理模块，与中央控制模块连接，用于通过数据处理程序对机械数据进行处理；通过数据处理程序从存储在服务器的工程机械的主数据中生成设定文件；将所述设定文件传输至所述工程机械，以使所述服务器和所述工程机械共享所述设定文件；利用所述设定文件选择性地收集所述工程机械的新的数据；将所述收集的数据传输至所述服务器；

机械数据分析模块，与中央控制模块连接，用于通过分析程序对机械数据进行分析；

机械故障诊断模块，与中央控制模块连接，用于通过诊断设备对电容触摸屏设备的机械控制装置故障进行诊断。

10.如权利要求9所述的电容触摸屏设备的机械控制装置，其特征在于，所述中央控制模块还分别与云存储模块、显示模块和供电模块连接；

云存储模块，用于通过云服务器对机械数据进行存储；

显示模块，用于通过显示器显示控制程序、控制参数、机械数据；

供电模块，用于为电容触摸屏设备的机械控制装置供电。

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