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      測(cè)量數(shù)據(jù)野值的局部化處理模型與算法

      2021-08-02 08:03:32代美泉
      關(guān)鍵詞:野值均方試驗(yàn)臺(tái)

      代美泉

      (西安職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院,西安 710077)

      0 引言

      工程實(shí)踐中,液壓試驗(yàn)臺(tái)多用于液壓泵、液壓閥、液壓馬達(dá)等的功能與性能測(cè)試,主要采集油壓、轉(zhuǎn)速、流量、振動(dòng)等數(shù)據(jù)[1-2]。受多重因素影響,測(cè)量數(shù)據(jù)中往往含有大量的偏離被測(cè)信號(hào)目標(biāo)真值的成分,這類(lèi)成分的數(shù)據(jù)點(diǎn)被定義為野值,一般分為孤立型與斑點(diǎn)型兩種類(lèi)型[3-4]。相比連續(xù)型野值成片出現(xiàn)的情況,孤立型野值是更為普遍的一類(lèi)野值,其剔除方法主要有門(mén)限法、均方值法、肖維勒法等[5-6]。近年來(lái),朱新巖等基于殘差特性分析,研究了野值檢測(cè)與剔除方法[7];金學(xué)軍基于最小二乘擬合方法,對(duì)數(shù)據(jù)野值進(jìn)行了剔除[8];史椸等研究了基于方差聚類(lèi)的時(shí)序數(shù)據(jù)野值識(shí)別算法[9];葉艷等基于奇異值分解和小波分析對(duì)數(shù)據(jù)野值進(jìn)行了綜合處理[10];李釘云等以卡爾曼濾波的殘差絕對(duì)值作為判別標(biāo)準(zhǔn),對(duì)野值點(diǎn)進(jìn)行判別和剔除[11]。由于測(cè)量數(shù)據(jù)種類(lèi)較多,不同領(lǐng)域測(cè)量數(shù)據(jù)的野值特性有很大不同,以上方法在具體應(yīng)用上均有一定的局限性。

      本文在分析液壓試驗(yàn)臺(tái)測(cè)量數(shù)據(jù)野值特性的基礎(chǔ)上,提出了一種新型的局部化模型以滿足野值快速處理的需要,研究了一階差分野值識(shí)別算法與改進(jìn)的均方誤差野值識(shí)別算法,對(duì)理論研究與工程實(shí)踐具有一定的參考價(jià)值。

      1 測(cè)量數(shù)據(jù)野值特性分析

      受工況調(diào)整、油泵轉(zhuǎn)動(dòng)、馬達(dá)振動(dòng)等因素影響,液壓試驗(yàn)臺(tái)測(cè)量數(shù)據(jù)中常常混入大量的野值數(shù)據(jù)。根據(jù)不同統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行分類(lèi),測(cè)量數(shù)據(jù)可分為時(shí)不變的平穩(wěn)信號(hào)與時(shí)變的非平穩(wěn)信號(hào)[12]。試驗(yàn)臺(tái)油壓、轉(zhuǎn)速、流量等測(cè)量數(shù)據(jù),其統(tǒng)計(jì)量不隨時(shí)間而變化,一般可視為平穩(wěn)信號(hào);試驗(yàn)臺(tái)振動(dòng)數(shù)據(jù)則表現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)特性。

      油泵轉(zhuǎn)速時(shí)序數(shù)據(jù)如圖1所示,可以看到:目標(biāo)值為時(shí)不變的平穩(wěn)信號(hào),野值點(diǎn)具有孤立性。

      圖1 轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)時(shí)序圖

      馬達(dá)振動(dòng)時(shí)序數(shù)據(jù)如圖2所示,可以看到:目標(biāo)值為時(shí)變的非平穩(wěn)信號(hào),野值點(diǎn)同樣具有孤立性。

      圖2 振動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)序圖

      2 測(cè)量數(shù)據(jù)野值的局部化處理模型

      在分析液壓試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)野值特性的基礎(chǔ)上,論文提出局部化處理模型:

      (1)

      局部化處理模型主要思想為:將測(cè)量數(shù)據(jù)以n點(diǎn)為一個(gè)數(shù)據(jù)幀劃分為連續(xù)的m個(gè)局部幀,然后對(duì)每個(gè)局部幀進(jìn)行野值判別與修補(bǔ)。主要算法包括信號(hào)局部化、基于一階差分的野值識(shí)別算法、改進(jìn)的均方誤差野值識(shí)別算法和野值修補(bǔ)算法。

      (1)信號(hào)局部化

      定義向量矩陣化算子mat,對(duì)信號(hào)向量x進(jìn)行矩陣化運(yùn)算,可得到局部信號(hào)矩陣X[13]。X的每列由局部信號(hào)xi構(gòu)成,xi長(zhǎng)度為n,i=1,2…,m,32≤n≤256。

      (2)

      (2)基于一階差分的野值識(shí)別算法

      第1步:計(jì)算局部信號(hào)xi的一階差分[14]

      定義向量一階差分求解算子var,可得到局部信號(hào)xi的一階差分:

      (3)

      第2步:野值判別

      如果

      (4)

      則判斷xij為野值。

      (3)改進(jìn)的均方誤差野值識(shí)別算法

      第1步:局部信號(hào)xi的線性變換

      定義向量均值求解算子mean與方差求解算子std[15],可得到局部信號(hào)xi的均值和方差:

      均值:

      μ=mean(xi)

      (5)

      方差:

      σ=std(xi)

      (6)

      (7)

      第2步:野值判別

      (8)

      則判斷xij為野值。

      其中,k的取值與局部向量xi的長(zhǎng)度n有關(guān),經(jīng)驗(yàn)取值:

      k=2.50+n/160

      (9)

      (4)野值修補(bǔ)算法

      如果xij判別為野值,采用該野值點(diǎn)前后各兩個(gè)數(shù)值的加權(quán)值來(lái)替代該野值點(diǎn)數(shù)據(jù)。

      xij=0.2xi,j-2+0.3xi,j-1+0.3xi,j+1+0.2xi,j+2

      (10)

      3 基于一階差分的數(shù)據(jù)野值處理

      應(yīng)用一階差分算法,對(duì)圖1所示的平穩(wěn)數(shù)據(jù)野值點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與修補(bǔ),數(shù)據(jù)長(zhǎng)度2048點(diǎn),迭代2次的識(shí)別結(jié)果如圖3所示,修補(bǔ)結(jié)果如圖4所示,可以看到:論文算法對(duì)這部分野值可以進(jìn)行有效地識(shí)別處理。

      圖3 轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)野值識(shí)別結(jié)果圖

      圖4 轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)野值修補(bǔ)結(jié)果圖

      4 基于改進(jìn)均方誤差算法的數(shù)據(jù)野值處理

      用論文改進(jìn)的均方誤差算法,對(duì)圖2的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)野值進(jìn)行自動(dòng)判別與修補(bǔ),數(shù)據(jù)長(zhǎng)度2048點(diǎn),迭代2次的識(shí)別結(jié)果如圖5所示,修補(bǔ)結(jié)果如圖6所示??梢钥吹剑核幸爸稻徽_識(shí)別并得到了恰當(dāng)修補(bǔ)。

      圖5 馬達(dá)振動(dòng)數(shù)據(jù)野值識(shí)別結(jié)果圖

      圖6 馬達(dá)振動(dòng)數(shù)據(jù)野值修補(bǔ)結(jié)果圖

      5 論文算法效率

      在CPU為i7-7700、內(nèi)存為8G的計(jì)算機(jī)上,用研究的一階差分算法與改進(jìn)的均方誤差算法對(duì)液壓試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行野值判別與修補(bǔ),每次處理算法迭代運(yùn)行4次,耗時(shí)見(jiàn)表1所示,當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí),其高效性顯而易見(jiàn)。

      表1 野值判別與修補(bǔ)算法耗時(shí)

      6 結(jié)束語(yǔ)

      (1)測(cè)量數(shù)據(jù)中常常出現(xiàn)大量野值,研究提出的局部化處理模型可用于長(zhǎng)數(shù)據(jù)序列野值的快速處理;

      (2)研究了一階差分野值判別算法并應(yīng)用到平穩(wěn)信號(hào)數(shù)據(jù)處理,該類(lèi)數(shù)據(jù)野值均被正確判別并得到了恰當(dāng)修補(bǔ);

      (3)改進(jìn)了均方誤差算法并應(yīng)用到非平穩(wěn)信號(hào)處理,局部處理細(xì)節(jié)顯示了算法在野值判別方面的有效性。

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