CN119416061A 一种城轨车辆趋势数据的异常识别方法、装置和设备 （北京唐智科技发展有限公司）

每个滑动窗口内的多个数据进行特征计算得到对应的趋势数据集的目标滑动窗口的多个数据2获取目标类别的趋势数据集，目标类别的趋势数据集述目标类别为城轨车辆车载系统所监测的多个类别中的任一个类别；确定所述趋势数据集中的时间相邻的数据之间的差值，得到差值对所述趋势数据集的每个滑动窗口内的多个数据进行特征计算得到第对多个位置各自对应的趋势数据集的目标滑动窗口的多个数据进行特趋势数据集的目标滑动窗口的多个数据，确定是否存在同条件对比显著差异的第三情况，目标滑动窗口为趋势数据集的多个滑动窗口中针对每个异常值，若该异常值大于第三单点均值，则确定第35.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当线性关联数值小于预设关联数值阈值根据多个位置各自第二特征集合和目标滑动窗口的多个数据，确定针对目标滑动窗口对应的目标第二特征，根据所述多个位置各自对应的目标第二特若是，则确定第三情况为同条件对比存在差异；所述目标第8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征获取目标类别的初始趋势数据集，目标类别的趋势数据集包括针对每一初始数据，当初始数据不在设定数据范围内，则用替获取模块，用于获取目标类别的趋势数据集，目标类别的趋势数第一确定模块，用于确定所述趋势数据集中的时间相邻的第二确定模块，用于对趋势数据集的每个滑动窗口4第三确定模块，用于对多个位置各自对应的趋势数据集的目一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储5台应用在城市交通管理的准确性和可泛化性已经成为当前轨道交通领域研究的重点之一。[0004]目前由于城轨车辆运行路段工况复杂，根据车辆走行部[0007]获取目标类别的趋势数据集，目标类别的趋势数据集包括预设时段内的多个数6[0024]当线性关联数值不小于预设关联数值阈值时，则确定第二情况为不存在持续突78并执行根据第一方面中任一可能的实现方式所器执行时实现根据第一方面中任一可能的实现方式所[0059]图4是本申请实施例提供的一种城轨车辆趋势数据的异常识别装置的结构示意9温度样本、基于ARIMA方法捕捉平稳状态下的异常车辆转速信息以及基于环比同比结合法和启发式分割融合方法识别机车多轴同位关联测点轴温数据个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。,得到差值序列AT={AT2,AT3,…,AT}；。[0095]若当前ATe1>oxmean({ATZ,AT3,…,ATe-1⃞)，则认为该时间段内的趋势[0096]若当前ATe1=oxmean[0097]若当前ATe1<oxmean({ATZ,AT3,…,ATe-1⃞)，则认为该时间段内的趋势为差值序列中异常值与下一异常值之间的所有差值的均mean((ATeg-ayATef-1)+1,ATeq-1)+2…,ATej-1y)；其中，ATej-1为当前异常值的前一差值，ATef-1)为当前异常值的相邻的上一异常值，ATe(j-1)+1为当前异常值的相邻的[0105]具体的，当异常值ATe的数量大于1时，差值序列数据AT存在k(k>1)个异常值上升；[0114]当线性关联数值不小于预设关联数值阈值时，则确定第二情况为不存在持续突位置2的针对第一个滑动窗口的第二特征集合21、针对第一个滑动窗口的第二特征集合22[0130]针对目标滑动窗口对应的目标第二特征，根据多个位置各自对应的目标第二特进行判断。离正常波动范围的持续突变的第二情况，使得能够更准确地捕捉到数据中的长期异常趋原始数据评估不同位置在同一时间窗口内的数据是否存在同条件对比显著差异的第三情[0157]②使用Hampel滤波器从差值序列数据AT={AT2,AT3,…,AT}中获取异常值;[0160]若当前ATe1>oxmean({ATZ,AT3,…,ATe-1⃞)，则认为该时间段内的趋势数据存在单点突变上升；若当前ATe1=oxmean({ATZ,AT3,…,ATe-1⃞)，则认为无单点突变现象；若当前ATe1<oxmean({ATZ,AT3,…,ATe-1⃞)，则认为该时间段内,则认为该时间段内的趋势数[0161]⑤当异常值ATe的数量大于1时，差值序列数据AT存在k(k>1)个异常值ATey而言，若当前ATey>mean((ATef-1),ATeq-1)+1,ATeq-1)+z…,ATej-1y)，则认象；若当前ATey<mean((ATeq-1),ATeq-1)+1,ATeq-1)+z…,ATej-1y)，则认为该时[0163]若，则认为该时间段内,则认为该时间段内的趋势数据Max1<Maxy，则认为该时间段内的趋势数据存在持续突变上升，反之则为持续突变下[0172]②计算同条件下不同位置的趋势数据在当前窗口内时序数据的最大值及相邻差值AT?=TY-T(i之2),j=1,2,…,m表示不同位置的标志值，相邻差值序列表示为，获取相邻差值序列的最大值drbi、最小值;[0173]②依次对序列{M'}、{ATb}、{TS'}i=1,2,…,m)进行异常判断，以序列{M1,M2,…,Me-1,Me*1,…,M7}，根据3O法则，判定Me是否超出范围，若超出则认为进行判断。通车辆的任一节车厢的不同轴的相同测点位置所获得的数据[0180]第二确定模块230，用于对趋势数据集的每个滑动窗口内的多个数据进行特征计[0181]第三确定模块240，用于对多个位置各自对应的趋势数据集的目标滑动窗口的多[0199]针对目标滑动窗口对应的目标第二特征，根据多个位置各自对应的目标第二特电子设备300的结构并不构成对本申请实施（DigitalSignalProcessor，数据信号处理器ASIC（ApplicationSpecific等。（PeripheralComponentInterconnect，外设部件互连标准）总线或EISA（Extended线或一种类型的总线。息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM（ElectricallyErasableProgrammableReadOnlyMemory，电可擦可编程只读存储器）、CD_ROM（CompactDisc[0213]存储器303用于存储执行本申请方案