[發明專利]一種汽車起動機耐久測試數據的快速聚類方法

有效

• 申請號: 201711462914.X
• 申請日: 2017-12-28
• 公開（公告）號: CN108197647B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 趙穎;盛英帥;王磊;李世杰;魏水潤;周芳芳
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所(普通合伙) 43114
• 代理人: 楊萍

本發明提供了一種汽車起動機耐久測試數據的快速聚類方法。其步驟為：1)對汽車起動機耐久測試數據進行標準化預處理。2)對標準化處理后的測試數據集的每次測試進行特征提取。3)用隨機抽樣獲得樣本數量為2000～3000的樣本集。4)用參數自適應的DBSCAN聚類算法對樣本數據進行聚類，獲得樣本數據所屬的起動機起動測試類型。5)根據未分類數據與各已知類型的數據的距離，對剩余未分類數據進行分類。本發明能夠快速實現大規模耐久測試數據的聚類，并保證聚類結果有較高的正確率。

技術領域

本發明屬于數據挖掘的聚類方法領域，特別涉及一種大規模汽車起動機耐久測試數據的 快速聚類方法。

背景技術

隨著工業4.0時代的到來，工業領域以意想不到的速度創新、發展，依托于信息通訊技 術，現代工業將產品、機器、資源和人力有機地結合在一起，推動制造業向基于大數據分析 與應用的“智能工業”轉型。智能制造時代的到來，推動著大數據在工業領域的不斷發展， 這預示著在新時代，制造企業對工業大數據的處理和應用能力將成為企業發展的重要驅動力。

在汽車制造業領域，對于汽車起動機的生產，大型的汽車零部件制造商都有一套成熟且 完備的制造體系來保證起動機產品的質量，耐久測試就是其中重要一環。起動機的耐久測試 是這樣一個過程：由控制臺控制待測的起動機循環起動，起動機一次起動過程持續幾秒，起 動完成后在極短時間內再次起動，這樣持續進行。一次起動測試完成的同時，控制臺會記錄 下該次測試監控的所有測試指標，并生成該次測試日志文件。整個耐久測試持續約幾個月， 會產生大量的耐久測試數據。

生成的耐久測試數據集是一個高維的大規模時序數據集。在該類數據集中，一方面，由 于數據的復雜性和異構性，常需要對原始數據進行數據規整、數據清洗、數據過濾等預處理， 同時為降低大規模數據處理帶來的處理效率問題，實際應用中常常結合主成分分析(PCA)、 多維尺度分析(MDS)等數據降維技術，以及基于統計學的數據抽樣、特征提取等方法來提 高處理效率。但對于知識背景不同的數據集，其處理方式并沒有統一且普適的規范，在起動 機耐久測試數據領域，這樣的應用更可以說是空白；另一方面，機器學習、深度學習是目前 用以解決高維、大規模時序數據聚類問題的主流方案，但傳統的機器學習聚類算法需要依托 大規模的硬件設備才能滿足工業應用需求，算法本身的處理速度不高，因此，如何對算法改 進，如何對大規模時序數據進行快速、準確的聚類分析已成為目前工業大數據處理領域亟待 解決的問題之一。

發明內容

本發明所解決的技術問題是，針對現有技術的不足，提供一種汽車起動機耐久測試數據 的快速聚類方法，通過對大規模的耐久測試數據提取特定特征，用有效的采樣策略獲取局部 樣本進行聚類，由局部推廣到整個大規模數據集，這種方法能夠快速實現大規模耐久測試數 據的聚類，并保證聚類結果有較高的正確率。

本發明所提供的技術方案為：

一種汽車起動機耐久測試數據的快速聚類方法，包含以下步驟：

步驟1)：對汽車起動機耐久測試數據進行預處理，獲得標準耐久測試數據集合T，該數 據集是高維大規模時序數據集：T＝{T₁,T₂,T₃,…,T_N}，其中元素T_i表示第i次起動測試的數據： T_i＝{t_i1,t_i2,t_i3,…,t_in}，T_i是關于時間t的高維時間序列，其中元素t_ij＝(α₁,α₂,α₃,…,α_m)是 一個m維向量，表示第i次起動測試中第j個時刻起動機k個測試指標的值，向量的每個元素 對應一個測試指標，其中i＝1,2,3,…,N，j＝1,2,3,…,n，N表示起動機耐久測試過程中執行 起動測試的次數，n表示第i次起動測試中的采樣時間點個數；