[发明专利]一种基于数据的轴温关联分析方法

摘要

本发明公开了一种基于数据的轴温关联分析方法，包括以下步骤：步骤1.在通过对实际采集得到的数据进行特征选择，以得到后期分析的原始数据，原始数据按照时间序列进行采集，每秒采集一次；然后将原始数据进行预处理，得到预处理后数据；步骤2.对步骤1中得到的预处理后的数据找出强关联规则R，即找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。本发明将关联挖掘算法Apriori算法应用于轴温数据的关联分析中，用现有采集到的数据挖掘出影响轴温变化的关联规则，通过观察规则中属性的变化，进而判断轴温的老化程度和其他部件的故障，为车轴的异常发现和预警提供决策支持。

主权项

1.一种基于数据的轴温关联分析方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1.在通过对实际采集得到的数据进行特征选择，以得到后期分析的原始数据，原始数据按照时间序列进行采集，每秒采集一次；然后将原始数据进行预处理，得到预处理后数据；包括以下几步：步骤1.1、采用线性插值法对缺失数据进行处理：针对极少个别点缺失数据的情况，将原始数据进行插值处理之后，得到矩阵A_m*n，矩阵A_m*n按照时间序列进行采集，A_m*n表示的含义为第m个时刻的第n个属性；步骤1.2、利用步骤1.1得到的矩阵A_m*n生成0‑1矩阵，将该0‑1矩阵表示为矩阵D：将第1个时刻的第1个属性A₁₁和第2个时刻的第1个属性A₂₁的数据进行对比，如果A₂₁大于等于A₁₁，将矩阵D的第1行第1列D₁₁标记为1，否则标记为0；然后将第1个时刻的第2个属性A₁₂和第2个时刻的第2个属性A₂₂的数据进行对比，如果A₂₂大于等于A₁₂，将矩阵D的第1行第2列D₁₂标记为1，否则标记为0；以此类推，…，直到将第1个时刻的第n个属性A_1n和第2个时刻的第n个属性A_2n的数据进行对比，如果A_2n大于等于A_1n，将矩阵D的第1行第n列D_1n标记为1，否则标记为0；然后用同样的方法将第2个时刻的n个属性和第3个时刻的n个属性数据进行对比，将得到的标记存入矩阵D的第2行，以此类推，…，直到将第m‑1个时刻的n个属性和第m个时刻的n个属性数据进行对比并将标记存入矩阵D的第m‑1行，即得到矩阵D，矩阵D称为预处理后数据：步骤2.对步骤1中得到的预处理后的数据找出强关联规则R，即找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。