[發明專利]一種基于數理統計的傳感器異常數據識別方法在審
| 申請號： | 202011290995.1 | 申請日： | 2020-11-18 |
| 公開（公告）號： | CN112528227A | 公開（公告）日： | 2021-03-19 |
| 發明（設計）人： | 王鳳;夏忠武;周威杰;趙克建 | 申請（專利權）人： | 浙江藍卓工業互聯網信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/18 | 分類號： | G06F17/18 |
| 代理公司： | 杭州華鼎知識產權代理事務所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 項軍 |
| 地址： | 315171 浙江省寧波市海曙*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 數理統計 傳感器 異常 數據 識別 方法 | ||
1.一種基于數理統計的傳感器異常數據識別方法，其特征在于，包括：
S1：獲取傳感器的歷史數據，并標注為異常數據和正常數據；
S2：利用數理統計，計算單個采集周期內歷史數據變化幅度的絕對值；
S3：通過異常數據變化幅度的絕對值和正常數據變化幅度的絕對值確定閾值；
S4：獲取該傳感器的當前數據，并計算當前數據變化幅度的絕對值；
S5：將當前數據變化幅度的絕對值與閾值比較判斷當前數據是否異常。
2.根據權利要求1所述的一種基于數理統計的傳感器異常數據識別方法，其特征在于，所述計算單個采集周期內歷史數據變化幅度的絕對值采用公式為：
其中，ai,j是傳感器j在i時刻的變化率絕對值，xi,j為傳感器j在i時刻的值。
3.根據權利要求1所述的一種基于數理統計的傳感器異常數據識別方法，其特征在于，所述閾值大于正常數據變化幅度的絕對值且小于異常數據變化幅度的絕對值。
4.根據權利要求1所述的一種基于數理統計的傳感器異常數據識別方法，其特征在于，所述將當前數據變化幅度的絕對值與閾值比較判斷當前數據是否異常包括：
若當前數據變化幅度的絕對值小于閾值，則判斷當前數據為正常數據；
若當前數據變化幅度的絕對值大于或等于閾值，則判斷當前數據為異常數據。
5.根據權利要求1～4任一項所述的一種基于數理統計的傳感器異常數據識別方法，其特征在于，還包括：
S6：重復步驟S1～S5，直到完成對同一設備不同傳感器當前數據的異常識別；
S7：若所有傳感器的當前數據均為正常，輸出所屬設備的預測故障診斷結果；若至少存在一個傳感器的當前數據均為異常，則屏蔽當前時刻所屬設備的預測故障信號。
6.根據權利要求5所述的一種基于數理統計的傳感器異常數據識別方法，其特征在于，還包括：
S8：找到當前數據均為異常的傳感器，獲取從當前時刻起X個周期的數據；
S9：若X個周期的數據均一致，則判斷該傳感器異常；若不滿足X個周期的數據均一致的條件，則判斷該傳感器正常，恢復并輸出所屬設備的預測故障診斷結果。
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