【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法。
技术介绍
1、在汽车发动机下方的油底壳中装载着润滑油。在发动机工作过程中，润滑油起到减小金属部件间的摩擦和磨损的作用，为发动机提供持久的保护，从而提高发动机的效率和性能，降低摩擦产生的热量，保持发动机在合适的工作温度。良好的润滑油可以有效减少杂质和残留物，保持发动机内部清洁，并防止腐蚀和氧化。因此，需要对润滑油的使用寿命进行预测，并在必要时对油底壳中的润滑油进行更换，确保发动机长时间高效运转。
2、废油分析是评估车辆润滑油寿命的常用方法，在废油分析测量的数据中润滑油的酸值是用于评估润滑油中使用寿命的重要参数。现有技术使用stl分解获得趋势项，在此过程中，对去除了季节项的初始残差使用局部加权回归平滑方法进行拟合获得趋势项。但是在使用局部加权回归平滑进行拟合时，由于局部加权回归平滑的拟合过程是直接根据窗口中数据与拟合点的距离进行权值分配，导致拟合过程容易陷入局部最优，拟合结果不能很好地反映整体时序数据的趋势变化，进而使趋势项的预测结果不准确，降低了润滑...
【技术保护点】
1.基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述对酸值时序序列进行分解，获得酸值更新序列，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述将酸值更新序列等分为若干个酸值子序列，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据酸值子序列中相邻序列值的差异，得到酸值子序列中每个序列值的变化率，包括的具体步骤如
5...
【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述对酸值时序序列进行分解，获得酸值更新序列，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述将酸值更新序列等分为若干个酸值子序列，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据酸值子序列中相邻序列值的差异，得到酸值子序列中每个序列值的变化率，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据酸值子序列中每个序列值以及每个序列值的变化率，得到酸值子序列每个序列值的权重因子，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据主区间内每个序列值的变化率以及目标子序列中每个序列值，得到目标值的权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵之玉，付涛，张景华，郑艳，杨仁朋，郭孟凯，
申请(专利权)人：卡松科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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