一种基于数据分析的测量数据异常监管系统及方法
申请人信息
- 申请人:玻尔兹曼(广州)科技有限公司
- 申请人地址:510000 广东省广州市花都区狮岭镇瑞园路16号自编6号厂房第2层西侧
- 发明人: 玻尔兹曼(广州)科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于数据分析的测量数据异常监管系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410033208.7 |
| 申请日 | 2024/1/10 |
| 公告号 | CN117556362A |
| 公开日 | 2024/2/13 |
| IPC主分类号 | G06F18/2433 |
| 权利人 | 玻尔兹曼(广州)科技有限公司 |
| 发明人 | 肖文科; 范国军; 曾群芳; 李成新 |
| 地址 | 广东省广州市花都区狮岭镇瑞园路16号自编6号厂房第2层西侧 |
摘要文本
来源：专利查询网 。本发明公开了一种基于数据分析的测量数据异常监管系统及方法，包括：损耗累积模块、刚性测量模块、神经网络模块、回归调校模块和异常归类模块，损耗累积模块用于计算仪器的动态损耗，并折算影响值，刚性测量模块用于评估材料的刚性程度，计算分散率区间，神经网络模块用于构建神经网络模型，回归调校模块用于处理测量点，并将其拟合为线性回归函数，异常归类模块用于提取异常点，计算异常点的分散率，并对异常点分类，本发明能够有效缓解由于设备仪器故障、数据采集错误或实验操作失误等原因而产生的数据污染，提高了测量的准确性，使实际测量数据能够为测量人员带来更高的参考价值。
专利主权项内容
1.一种基于数据分析的测量数据异常监管方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100.测量前，读取设备的初始累积损耗，测量过程中，读取每个测量点的两个相邻测量点，计算三个测量点的变化率，得到仪器的损耗累加值；S200.测量结束后，读取已测量部分的测量数据，构建测量结果与测量次数的函数，使用双指数模型平滑方法将其拟合，得到目标函数，通过计算目标函数二阶导数的总变异量，得到材料的刚性系数；S300.根据步骤S100中每一个点的累积损耗，折算出测量数据的偏移量函数，分析偏移量函数的变化率，结合步骤S200中得到的刚性系数，计算出材料的粗糙度；S400.根据仪器测量特征构建神经网络模型，将已测量数据与损耗函数输入神经网络进行线性回归拟合，得到测量数据的标准回归函数，并计算出测量点的分散率区间；S500.计算每个测量点与标准回归函数的偏差值，将偏差值超过材料粗糙度的测量点标记为异常测量点，进一步计算每一个异常测量点的分散程度，将分散程度位于分散率区间的异常测量点标记为材料异常，其余标记为设备异常，对设备异常的测量点数据进行清洗后，将数据输出给用户。 更多数据：