[发明专利]一种基于改进的EMD和神经网络模型的异常数据检测方法在审
| 申请号： | 202110397166.1 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113065498A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 朱敏;李创;吕巧玲;刘唐丁;龚亦昕;柴秋子;杨春节 | 申请（专利权）人： | 杭州哲达科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/045 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 emd 神经网络 模型 异常 数据 检测 方法 | ||
1.一种基于改进的EMD和神经网络模型的异常数据检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤(1.1)、使用envelope函数在原始信号上画出包络线；
步骤(1.2)、将画好包络线的信号输入到改进的EMD中提取出其特征变量，即IMF分量；采用改进的EMD提取特征变量时，将提取流程中的三次样条插值函数修改为fminbnd函数，包络函数采用envelope函数；
步骤(1.3)、将提取出的特征变量输入到神经网络模型中，经过神经网络模型的三层筛选，与故障原因的频谱相匹配后，找出故障点及故障原因。
2.根据权利要求1所述的基于改进的EMD和神经网络模型的异常数据检测方法，其特征在于，所述步骤(1.2)具体包括如下步骤：
(1)、使用fminbnd函数确定原始信号x(t)的所有极值点，使用envelope函数拟合出上下极值点的包络线，并计算上下包络线的平均值曲线m(t)；
(2)、在x(t)中减去包络的平均值曲线h(t)＝x(t)-m(t)，根据筛选条件判断h(t)是否为IMF；所述筛选条件为：a.极值点数和零点数最多相差1，b.上包络和下包络的均值必须等于零；
(3)、如果不满足筛选条件，则以h(t)代替x(t)，重复以上步骤直到h(t)满足筛选条件，则h(t)就是需要提取的IMF分量；
(4)、每得到一阶IMF，就从原信号中扣除它，重复以上步骤直到信号最后剩余部分rn只是单调序列或者常值序列；
(5)、将原始信号x(t)分解成一系列IMF以及剩余部分的线性叠加：
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州哲达科技股份有限公司，未经杭州哲达科技股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110397166.1/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种可调整锥形螺旋桨叶搅拌装置
- 下一篇：一种农业用土壤治理修复装置
