[发明专利]一种设备一致性分析方法

权利要求书

1.一种设备一致性分析方法，其特征在于，包括设备性能参数一致性比对和设备图像一致性对比两部分，其中：

所述设备性能一致性对比由数据采集、归一化处理、置信区间规划、数据一致性对比、数据可视化五个环节组成；

所述设备图像一致性对比部分由图像采集、图像预处理、特征提取，相似性度量、可视化展示五个环节组成；

最终通过综合一致性判别，得出整体设备综合一致性。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备性能一致性对比的具体实现方法是：

(1)数据采集

记实验室性能测试数据为D_l，工业性试验测试数据为D_f；假设实验室性能测试共采集n项数据进行性能测试，以1项实验数据表示为d_l1，那么一次数据采集的结果可以表示为：

D_l1＝[d_l1 d_l2 … d_ln]

为了保证实验的准确性，避免实验误差和错误造成的影响，通过多次实验进行数据验证，假设共进行m次实验，那么记一次依据时间序列，实验室性能测试数据D_l的矩阵形式如下：

同理可得，工业性试验测试数据为D_f的矩阵形式如下：

(2)数据归一化

为了消除不同特征数据由于不在同一个数量级造成的计算错误，需要对实验室性能测试数据D_l和工业性试验测试数据D_f采用极值归一化进行数据处理，其中，极大值X_max和极小值X_min为各项数据理论上的最大值和最小值，也可以是实验室测量数据中多次实验累积出的经验值，为确保计算的准确性，优先采用实验室测量数据中多次实验累积出的经验值；

记归一化的实验室性能测试数据D_l和工业性试验测试数据D_f分别为nor(D_l)和nor(D_f)；

(3)置信区间规划

数据的置信区间用[μ-2σ,μ+2σ]表示，其中，μ为实验室数据均值，σ为工业数据标准差；

那么置信区间可表示为：

式中，nor(D_l)表示实验室性能测试数据，nor(D_f)表示工业性试验测试数据；

(4)数据一致性对比

为了验证实验室性能测试数据nor(D_l)和工业性试验测试数据nor(D_f)的一致性，首先对工业性试验测试数据nor(D_f)进行随机抽样，生成和实验室性能测试数据nor(D_l)尺寸相同的新矩阵nnor(D_l)，并通过计算nor(D_f)和nnor(D_l)的相关系数cor(nor(D_l)，nnor(D_l))来衡量nor(D_l)和nor(D_f)的一致性；且记为C_D；

如果cor(nor(D_l)，nnor(D_l))大于0.95，则认为数据一致；

(5)数据可视化

为了解决计算整体相关系数无法直观的看到各个分量的一致性的问题，对实验室性能测试数据nor(D_l)和工业性试验测试数据nor(D_f)各个分量进行可视化展示，绘制数据走势的折线图及数据分布的散点图，直观可见数据一致性判别的各个指标，基于每个指标输出一致性相似度，同时结合所有指标合理分组生成综合性能一致性分析雷达图，完成性能数据一致性的比对。