申请/专利权人：重庆大学

申请日：2022-02-21

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN114510516B

主分类号：G06F16/2458

分类号：G06F16/2458;G06F16/215;G06F18/214;G06F18/25;G06F18/2433

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.06.03#实质审查的生效;2022.05.17#公开

摘要：本发明涉及机械装备状态监测领域，具体为一种多传感器数据时间标签对齐方法，包括以下具体步骤：S1、采集机械设备上信息源的数据信息；S2、根据数据源的不同，对采集到的数据进行分类，得到n个数据子集；S3、将不同属性的数据子集放入算法模型中，经过寻找最优匹配位置，得到时间标签已经对齐的数据子集；S4、判断S3得到的数据子集是否是离群数据值；若是，则对离群数据值进行修复；若否，则融合数据子集，得到多维数据时间标签对齐的有序数据集。本发明能将大量数据时间标签对齐，以保证有效进行后续数据融合和数据分析挖掘。

主权项：1.一种多传感器数据时间标签对齐方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、采集机械设备上信息源的数据信息；S2、根据数据源的不同，对采集到的数据进行分类，得到n个数据子集；S3、将不同属性的数据子集放入已设定标准时间偏移量和标准数据值的算法模型中，经过寻找最优匹配位置，得到时间标签已经对齐的数据子集；S4、判断S3得到的数据子集是否是离群数据值；若是，则继续执行S5；若否，则继续执行S6；S5、对离群数据值进行修复；S6、融合数据子集，得到完整的机械设备不同传感器采集的多维数据时间标签对齐的有序数据集；多维数据时间标签对齐的具体算法，包括以下步骤：S61、设定标准时间标签对齐序列模板Tii,Δ,V，生成单数据源数据序列Dii,δ,V，其中，i为数据源序号；δ为数据源实际时间标签偏移量；V是数据源数据值；S62、根据上述序列模板和单数据源数据序列构造n×n单维映射矩阵TDiδ,Δ，矩阵中的值由偏移量特征误差放大函数求得；其中，Δ为标准时间标签偏移量；δ为数据源实际时间标签偏移量，函数公式如下所示：fΔ，δ＝absΔ-δ×eabsΔ-δ；S63、在单维映射矩阵的基础上，利用分治的思想对映射矩阵进行单行化，每一行的数据运用Quicksort中的快速双向扫描法来确定最优匹配的单个对齐时间标签Ln的位置；S64、找映射矩阵n行的最优匹配位置，求得单维映射矩阵的对齐数据关系分布图，具体步骤为：对第i个单维映射矩阵TDiδ,Δ的n行都重复S63中的操作，得到n个对齐的数据时间标签，完成单个数据源的数据时间标签对齐序列；S65、求得其他数据源映射矩阵的对齐数据关系分布图，融合所有单维数据源映射矩阵对齐关系分布图，得到多维数据对齐序列，具体步骤为：对n个单维映射矩阵TDδ,Δ重复S63和S64的操作，得到n个对齐的单个数据源的数据时间标签对齐，完成多维数据时间标签对齐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆大学 一种多传感器数据时间标签对齐方法

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