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申请/专利权人：大连森峰精密机械有限公司

摘要：本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种电机运行数据异常识别方法，该方法包括：获取电机运行数据，对电机运行数据基于预设的规则进行数据分段，得到多个分段数据；针对每一段分段数据，根据该分段数据中的电机运行数据构建箱线图，确定箱线图上下边缘的位置，得到异常数据；通过检测系统对得到的所有分段数据的异常数据进行识别分析，优化电机运行数据。本发明通过对采集到的电机电流数据根据其局部的变化特征将其进行分段，方便检测系统的识别和分析，便于检测系统识别电机的性能趋势和潜在故障迹象，解决了现有技术中检测结果不准确的技术问题。

主权项：1.一种电机运行数据异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取电机运行数据，对所述电机运行数据基于预设的规则进行数据分段，得到多个分段数据；针对每一段分段数据，根据该分段数据中的电机运行数据构建箱线图，确定所述箱线图上下边缘的位置，得到异常数据；其中，针对每一段分段数据，计算得到该段数据段箱线图下、上边缘位置的位置系数；根据所述数据箱线图下、上边缘位置的相关系数以及箱线图的边缘确定公式计算得到该段数据段的上下边缘位置；筛选标记超出所述上下边缘位置的数据，作为该段数据段中的异常数据；通过检测系统对得到的所有分段数据的异常数据进行识别分析，优化电机运行数据；其中，数据段箱线图下、上边缘位置的位置系数的获取方法为：针对每一段分段数据，计算该段数据段的波动程度；计算该段数据段中极大值点和极小值点相对于该段数据段中位数的波动程度；根据所述该段数据段的波动程度、所述该段数据段中极大值点和极小值点相对于该段数据段中位数的波动程度计算得到该段数据段箱线图下、上边缘位置的位置系数；其中，数据段箱线图下、上边缘位置的位置系数的计算公式为： ；（3） ；（4） （5） ；（6）其中；表示第j个数据段极小值点相对于该段数据中位数的波动程度；表示第j个数据段极大值点相对于该段数据中位数的波动程度；表示第j段数据段箱线图下边缘位置的位置系数；表示第j段数据段箱线图上边缘位置的位置系数；w、v分别表示第j段数据段极小值点和极大值点的数量；、分别表示第j段数据段中第r个极小值点和第r+1个极小值点的幅值；、分别表示第j段数据段中第r个极大值点和第r+1个极大值点的幅值；表示第j段数据段的中位数；表示第j段数据段的波动程度。

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