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申请/专利权人：茌平鲁环汽车散热器有限公司

摘要：本发明涉及数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种汽车散热翅片工作状况监测方法，所述方法包括：获取振动数据序列以及噪音数据序列，计算振动数据序列中任一振动数据的异常因子，并综合参考数据段计算各振动数据的滤波程度，根据各振动数据的滤波程度与预设阈值的比较结果，自适应调整对各振动数据进行去噪处理的次数，并对完成去噪后的振动数据序列进行异常检测，以基于异常检测的结果监测汽车散热翅片的工作状况。本发明可以自适应调整对各振动数据进行去噪处理的次数，能够避免对振动数据进行去噪时的过度平滑和欠平滑现象，降低了噪声数据的影响，进而可以准确地监测汽车散热翅片的工作状况。

主权项：1.一种汽车散热翅片工作状况监测方法，其特征在于，包括：获取汽车散热翅片工作时的振动数据序列以及噪音数据序列；计算所述振动数据序列中任一振动数据的异常因子，所述异常因子反映了所述振动数据为异常数据的可能性；将所述噪音数据序列中与预设振动数据段对应时段相同的数据段作为参考数据段，计算各所述振动数据的滤波程度，为第个振动数据的异常因子，为预设振动数据段内第个振动数据的百分位数，为参考数据段内第个振动数据对应时刻采集的噪音数据的百分位数，为预设振动数据段内除第个振动数据外的数据，与参考数据段内除第个振动数据对应时刻采集的噪音数据外的数据之间的皮尔逊相关系数，为预设振动数据段内的数据与参考数据段内的数据之间的皮尔逊相关系数，为归一化函数，为绝对值符号；根据各所述振动数据的滤波程度与预设阈值的比较结果，自适应调整对各所述振动数据进行去噪处理的次数，并对完成去噪后的所述振动数据序列进行异常检测，以基于异常检测的结果监测所述汽车散热翅片的工作状况；其中，所述异常因子的获取方法，包括：将预设振动数据段内的数据的中位数，与预设振动数据段内的数据的平均值之间的差值的绝对值，作为预设振动数据段内的数据的偏移程度；从所述振动数据序列中随机选取多个与预设振动数据段长度相同的振动数据段，计算预设振动数据段的信息熵与各所述振动数据段的信息熵之间的差值的累加和，将所述累加和作为所述偏移程度的可信度；计算所述任一振动数据的异常因子，所述异常因子与所述偏移程度、所述偏移程度的可信度以及所述任一振动数据的取值的异常情况均正相关；所述异常因子，满足如下关系式： ，式中，为第个振动数据的异常因子；为第个振动数据的取值；为预设振动数据段内的数据的平均值；为预设振动数据段内的数据的中位数；为预设振动数据段内的数据的信息熵；为与预设振动数据段长度相同的第个振动数据段内的数据的信息熵；为归一化函数；为绝对值符号；所述自适应调整对各所述振动数据进行去噪处理的次数，包括：当所述振动数据的滤波程度大于或等于所述预设阈值，则利用均值滤波算法对所述振动数据进行去噪处理，直到完成当前去噪处理后的该振动数据的滤波程度小于所述预设阈值为止，以自适应调整对各所述振动数据进行去噪处理的次数；所述对完成去噪后的所述振动数据序列进行异常检测，以基于异常检测的结果监测所述汽车散热翅片的工作状况，包括：确定完成去噪后的所述振动数据序列中的振动数据的正常范围，当任一振动数据的取值在所述正常范围之外，则判定所述振动数据为异常振动数据，并发出警报，以提醒操作人员所述汽车散热翅片在对应时刻发生异常，进而监测所述汽车散热翅片的工作状况。

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