基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法技术

基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法，包括以下步骤：Step1、对目标计量器具的原始数据进行批量提取，再对提取的数据进行分类并处理异常数据，得到具有统计意义的正常数据，对数据进行预处理，确定计量器具的评价参数；Step2、建立目标计量器具的评价模型，选取目标计量器具评价参数的均值、稳定性、标准偏差作为评价指标参与评价；Step3、对Step2中评价参数的三种评价进行归一化和加权处理，得到评价参数的综合评分；Step4、对评分超出预设值的参数进行超限预警。通过建立计量器具的评价模型，能对不同类型不同规格的计量器具的以往数据进行数据分析，对计量器具的的性能评价提供了很好的数学模型。供了很好的数学模型。供了很好的数学模型。

【技术实现步骤摘要】
基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法


[0001]本专利技术涉及计量器具的性能评价
，具体涉及一种基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法。

技术介绍

[0002]计量器具是用于直接或间接计量对象量值的仪器仪表，包括压力表、百分表、数字万用表等。这些计量器具相互配合，广泛应用于生产、科研领域和生活等方面，具有重要的科学研究意义和价值，其在计量活动中产生的原始数据及其衍生数据，是国家大数据体系的重要组成部分，也是重要基础性战略资源。
[0003]目前行业内并没有没有统一的计量器具评价的标准。为了适应技术进步，提升计量工作的数字化、智能化水平，建立一套计量器具的统一评价标准，对计量器具测量的稳定性、偏差等相关评价指标进行统一、科学的评估尤为重要。
[0004]在构建计量器具通用性的评价模型及预警模型的过程中，一个比较好的评价模型是基于Vague集决策理论实现的。Vague集的特点是由一个真隶属函数和一个假隶属函数来描述隶属度的界，这个界同时给出了隶属、非隶属与未知三方面的信息。这一特点使得Vague集的评判方法在处理不确定性信息时比一般的模糊评判方法有更强的判断能力，目前已在智能决策、模糊控制、图像检索、模式识别等诸多领域得到成功的应用。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种光纤测温系统自适应报警定值整定方法，基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法，该方法能对不同类型不同规格的计量器具的以往数据进行数据分析，为计量器具的购买提供较好的策略。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
[0007]基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法，包括以下步骤：
[0008]Step1、对目标计量器具的原始数据进行批量提取，再对提取的数据进行分类并处理异常数据，得到具有统计意义的正常数据，对数据进行预处理，确定计量器具的评价参数；
[0009]Step2、建立目标计量器具的评价模型，选取目标计量器具评价参数的均值、稳定性、标准偏差作为评价指标参与评价；
[0010]Step3、对Step2中评价参数的三种评价进行归一化和加权处理，得到评价参数的综合评分；
[0011]Step4、对评分超出预设值的参数进行超限预警。
[0012]上述的目标计量器具包括压力表、百分表和数字万用表。
[0013]上述的Step1的具体步骤包括：
[0014]Step1.1、数据提取：
[0015]从原始数据中批量提取出计量器具的实测数据，包括百分表中的示值误差和回程
误差，数字万用表中的标准值和测量值，以及压力表的零位误差、示值误差、回程误差和轻敲误差；
[0016]Step1.2、数据清理:
[0017]首先，对三种计量器具基于量程进行分类；其中压力表按照准确度等级进行分类，百分表按照测量范围进行分类，数字万用表按照显示位数进行分类，在分类同时，将其中重复、缺失以及记录有误的异常数据剔除，得到有统计意义的正常数据；
[0018]然后，对正常数据进行计算；将数字万用表的测量值减去标准值的差再除以标准值的结果命名为相对示值误差，压力表的零位误差、示值误差、回程误差和轻敲误差分别除以各自的满量程的结果命名为零位误差的相对值、示值误差的相对值、回程误差的相对值和轻敲误差的相对值；
[0019]最后，确定评价参数；将数字万用表的相对示值误差；百分表的示值误差和回程误差；以及压力表的零位误差的相对值、示值误差的相对值、回程误差的相对值和轻敲误差的相对值作为每种计量器具的评价参数。
[0020]上述的Step2中评价模型建立的具体步骤包括：
[0021]Step2.1、均值计算
[0022]Step2.1.1、计算均值
[0023]均值是指在一组数据中所有数据之和除以这组数据的总个数，它是反映数据集中趋势的一项指标；
[0024]假设百分表A有n年的示值误差或回程误差的测量数据x1,x2,......,x
n
，将n年内百分表A的示值误差或回程误差的平均值记为均值，则百分表A的均值表示为：
[0025][0026]上式中，n代表年数，即检定周期的数目，x
i
(i＝1,2,3,n)代表第i年的示值误差或回程误差的绝对值，百分表A的均值越小，则百分表的性能越好；
[0027]假设有m个百分表，分别计算每一个百分表的示值误差或回程误差的均值，这些均值构成均值数据集合P＝{p1,p2......p
m
}，其中，p
i
为每一个百分表示值误差或回程误差的均值；
[0028]Step2.1.2、均值等级评定
[0029]按照聚类分析法或比例划分法将分类中均值数据集合P＝{p1,p2......p
m
}，即所有百分表的示值误差或回程误差的均值分成A、B、C三个评价等级；
[0030]Step2.1.3、均值计分规则
[0031]通过Step2.1.2中的均值评级方案，每一个百分表的示值误差或回程误差的均值对应一个评价等级A，B或C；
[0032]假设厂家T有r个百分表，其中示值误差或回程误差的均值评级为A等级的有K1个，评级为B等级的有K2个，评级为C等级的有K3个，且K1+K2+K3＝r，则：t＝K1/r，f＝K3/r，利用记分函数s＝t
‑
f+u(1
‑
t
‑
f)，可以计算出厂家T示值误差或回程误差的均值的评分Tp；
[0033]Step2.2、稳定性计算
[0034]Step2.2.1、计算稳定性
[0035]稳定性表示参数的变化情况，假设百分表A有n年的示值误差或回程误差的测量数
据x1,x2,......,x
n
，将n年内百分表A的示值误差或回程误差的平均差值记为稳定性，则百分表A的稳定性表示为：
[0036][0037]上式中，n代表年数，即检定周期的数目，x
i
(i＝1,2,3,n)代表第i年的示值误差或回程误差的测量值；
[0038]假设有m个百分表，分别计算每一个百分表的示值误差或回程误差的稳定性，这些稳定性构成稳定性据集合Q＝{q1,q2......q
m
}，其中，q
i
为每一个百分表示值误差或回程误差的稳定性；
[0039]Step2.2.2、稳定性等级评定
[0040]按照聚类分析法或比例划分法将分类中稳定性数据集合Q＝{q1,q2......q
m
}，即所有百分表示值误差或回程误差的稳定性集合分成A、B、C三个评价等级；
[0041]Step2.2.3、稳定性计分规则
[0042]通过Step2.2.2中的稳定性评级方案，将每一个百分表的示值误差或回程误差的稳定性对应一个评价等级A，B或C本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1、对目标计量器具的原始数据进行批量提取，再对提取的数据进行分类并处理异常数据，得到具有统计意义的正常数据，对数据进行预处理，确定计量器具的评价参数；Step2、建立目标计量器具的评价模型，选取目标计量器具评价参数的均值、稳定性、标准偏差作为评价指标参与评价；Step3、对Step2中评价参数的三种评价进行归一化和加权处理，得到评价参数的综合评分；Step4、对评分超出预设值的参数进行超限预警。2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法，其特征在于，所述的目标计量器具包括压力表、百分表和数字万用表。3.根据权利要求2所述的基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法，其特征在于，所述的Step1的具体步骤包括：Step1.1、数据提取：从原始数据中批量提取出计量器具的实测数据，包括百分表中的示值误差和回程误差，数字万用表中的标准值和测量值，以及压力表的零位误差、示值误差、回程误差和轻敲误差；Step1.2、数据清理:首先，对三种计量器具基于量程进行分类；其中压力表按照准确度等级进行分类，百分表按照测量范围进行分类，数字万用表按照显示位数进行分类，在分类同时，将其中重复、缺失以及记录有误的异常数据剔除，得到有统计意义的正常数据；然后，对正常数据进行计算；将数字万用表的测量值减去标准值的差再除以标准值的结果命名为相对示值误差，压力表的零位误差、示值误差、回程误差和轻敲误差分别除以各自的满量程的结果命名为零位误差的相对值、示值误差的相对值、回程误差的相对值和轻敲误差的相对值；最后，确定评价参数；将数字万用表的相对示值误差；百分表的示值误差和回程误差；以及压力表的零位误差的相对值、示值误差的相对值、回程误差的相对值和轻敲误差的相对值作为每种计量器具的评价参数。4.根据权利要求3所述的基于数据挖掘的计量器具性能评价和预警方法，其特征在于，所述的Step2中评价模型建立的具体步骤包括：Step2.1、均值计算Step2.1.1、计算均值均值是指在一组数据中所有数据之和除以这组数据的总个数，它是反映数据集中趋势的一项指标；假设百分表A有n年的示值误差或回程误差的测量数据x1,x2,......,x
n
，将n年内百分表A的示值误差或回程误差的平均值记为均值，则百分表A的均值表示为：上式中，n代表年数，即检定周期的数目，x
i
(i＝1,2,3,n)代表第i年的示值误差或回程误差的绝对值，百分表A的均值越小，则百分表的性能越好；
假设有m个百分表，分别计算每一个百分表的示值误差或回程误差的均值，这些均值构成均值数据集合P＝{p1,p2......p
m
}，其中，p
i
为每一个百分表示值误差或回程误差的均值；Step2.1.2、均值等级评定按照聚类分析法或比例划分法将分类中均值数据集合P＝{p1,p2......p
m
}，即所有百分表的示值误差或回程误差的均值分成A、B、C三个评价等级；Step2.1.3、均值计分规则通过Step2.1.2中的均值评级方案，每一个百分表的示值误差或回程误差的均值对应一个评价等级A，B或C；假设厂家T有r个百分表，其中示值误差或回程误差的均值评级为A等级的有K1个，评级为B等级的有K2个，评级为C等级的有K3个，且K1+K2+K3＝r，则：t＝K1/r，f＝K3/r，利用记分函数s＝t
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f+u(1
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t
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f)，可以计算出厂家T示值误差或回程误差的均值的评分Tp；Step2.2、稳定性计算Step2.2.1、计算稳定性稳定性表示参数的变化情况，假设百分表A有n年的示值误差或回程误差的测量数据x1,x2,......,x
n
，将n年内百分表A的示值误差或回程误差的平均差值记为稳定性，则百分表A的稳定性表示为：上式中，n代表年数，即检定周期的数目，x
i
(i＝1,2,3,n)代表第i年的示值误差或回程误差的测量值；假设有m个百分表，分别计算每一个百分表的示值误差或回程误差的稳定性，这些稳定性构成稳定性据集合Q＝{q1,q2......q
m
}，其中，q
i
为每一个百分表示值误差或回程误差的稳定性；Step2.2.2、稳定性等级评定按照聚类分析法或比例划分法将分类中稳定性数据集合Q＝{q1,q2......q
m
}，即所有百分表示值误差或回程误差的稳定性集合分成A、B、C三个评价等级；Step2.2.3、稳定性计分规则通过Step2.2.2中的稳定性评级方案，将每一个百分表的示值误差或回程误差的稳定性对应一个评价等级A，B或C；若在分类中，厂家T有r个百分表，其中示值误差或回程误差的稳定性评级为A等级的有K1个，评级为B等级的有K2个，评级为C等级的有K3个，且K1+K2+K3＝r，则：t＝K1/r，f＝K3/r，利用记分函数s＝t
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f)，可以计算出厂家T示值误差或回程误差的稳定性的评分Tq；Step2.3、标准偏差计算标准差是方差的算术平方根，它能反映一个数据集的离散程度；假设厂家T中所有百分表的示值误差或回程误差在全周期内有u组测量数据，分别为：x1,x2,......,x
u
，则厂家T示值误差或回程误差的标准偏差可以表示为：
假设有s个厂家，则每个厂家示值误差或回程误差的标准偏差分别为：w1,w2,......,w
s
，构成标准偏差集合W＝{w1,w2,......,w
s
}；数字万用表中的标准值和测量值，以及压力表的零位...

【专利技术属性】
技术研发人员：余芳，谭鋆，李友平，徐铬，易万爽，徐兰兰，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：