The purpose of the invention is to provide an automatic trend extraction method based on data block. Firstly, the axle temperature data of a certain train is collected as the original data, and then the original data curve is drawn; then, the optimal segment value of the original data is searched, the data envelope center line is extracted, and the local extreme point is searched; finally, the data is divided into data blocks according to the local extreme point obtained, and the data is divided into data blocks at each The trend extraction and analysis in the data block can provide theoretical basis for further prediction of axle temperature change and judgment of train fault. The invention solves the problem in the prior art that the collected data is first processed by filtering smoothing and other data processing methods, and then the trend is extracted. The processed data result will directly affect the trend result, and the data smoothness degree is difficult to be determined, and the data feature will be lost in case of excessive smoothing.
【技术实现步骤摘要】
一种基于数据块的趋势自动提取方法
本专利技术属于数据处理
,具体涉及一种基于数据块的趋势自动提取方法。
技术介绍
伴随着大数据的发展,数据处理与分析
也在不断发展,数据的趋势代表了参数的变化状态,在已有海量数据的基础上通过数据趋势提取分析,可以为后面的行为做出指导与决策。在尊重原始数据的基础上如何对数据进行准确的趋势提取,成为了一个要解决的主要问题。直接从工业上采集到的数据受噪声的影响产生的波动大,难以直接提取趋势,若先对采集到的数据先采用滤波平滑等数据处理方法后再提取趋势,处理后的数据结果会直接影响趋势结果,并且数据平滑程度难以确定,当过度平滑时会导致数据特征丢失,故针对此问题,利用一种基于特征保持的方法对数据进行趋势提取,该方法采用寻找原始数据最优包络中心线的方法,在保持数据特征的同时使得数据更平滑,最终得到准确的提取趋势结果。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于数据块的趋势自动提取方法,解决了现有技术中存在的对采集到的数据先采用滤波平滑等数据处理方法后再提取趋势,处理后的数据结果会直接影响趋势结果,并且数据平滑程度难以确定,过度平滑时会导致数据特征丢失的问题。本专利技术所采用的技术方案是,一种基于数据块的趋势自动提取方法,具体按照以下步骤实施:步骤1、采集某列车轴温数据作为原始数据,然后绘制原始数据曲线;步骤2、寻找原始数据的最优分段值,提取出数据包络中心线,并寻找其局部极值点;步骤3、根据步骤2得到的局部极值点将数据划分成数据块,在每个 ...
【技术保护点】
1.一种基于数据块的趋势自动提取方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:/n步骤1、采集某列车轴温数据作为原始数据,然后绘制原始数据曲线;/n步骤2、寻找原始数据的最优分段值,提取出数据包络中心线,并寻找其局部极值点;/n步骤3、根据步骤2得到的局部极值点将数据划分成数据块,在每个数据块内进行趋势提取分析,为后面进一步预测轴温变化、判断列车故障等问题提供理论基础。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于数据块的趋势自动提取方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1、采集某列车轴温数据作为原始数据,然后绘制原始数据曲线;
步骤2、寻找原始数据的最优分段值,提取出数据包络中心线,并寻找其局部极值点;
步骤3、根据步骤2得到的局部极值点将数据划分成数据块,在每个数据块内进行趋势提取分析,为后面进一步预测轴温变化、判断列车故障等问题提供理论基础。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据块的趋势自动提取方法,其特征在于,所述步骤1中原始数据data={x1,x2,...,xN|N∈N*},绘制原始数据data的曲线,其中,xN表示列车轴温,N表示时刻。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据块的趋势自动提取方法,其特征在于,所述步骤2具体按照以下步骤实施:
步骤2.1、求取原始数据长度值的全部约数,除1以外,并按照从小到大顺序排列,得到排序后的约数序列D={d1,d2,...,di|i∈N*},其中,di表示约数值,下标i表示数据点的个数;
步骤2.2、根据步骤2.1得到的序列D的第一个位置开始遍历,根据约数值将原始数据划分为等宽度的段,首先,每段取一个最高点,连接所有最高点得到原始数据的上包络线,然后,每段取一个最低点,连接所有最低点得到原始数据的下包络线,最后,对上下包络线求平均得到包络线的中心线;
步骤2.3、寻找步骤2.2中得到的包络中心线的局部极大值点,局部极大值满足的条件为(data(x)>data(x-1))&&(data(x)>=data(x+1)),...
【专利技术属性】
技术研发人员:谢国,李锦妮,黑新宏,费蓉,姬文江,赵金伟,马维纲,李鑫,上官安琪,
申请(专利权)人:西安理工大学,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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