一种基于局部离群因子的自适应SHM数据清洗方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211147791.1
IPC分类号：G06K9/00
申请日期：
2022-09-21
申请人：
西南交通大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于局部离群因子的自适应SHM数据清洗方法
申请号	CN202211147791.1	申请日期	2022-09-21
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-10-25	公开/公告号	CN115238753A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0查看分类表>
申请人	西南交通大学	申请人地址	四川省成都市二环路北一段111号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西南交通大学	当前权利人	西南交通大学
发明人	温泽峰;谢清林;陶功权
代理机构	北京云嘉湃富知识产权代理有限公司	代理人	刘士畅

摘要

本发明涉及机械结构健康监测技术领域，涉及一种基于局部离群因子的自适应SHM数据清洗方法，包括以下步骤一、使用自适应滑动窗ASW技术将待分析机械结构健康监测SHM数据划分为一系列片段；二、提取每个数据片段的时、频域统计因子，用于提炼数据信息并形成相应的研究对象；三、基于特征因子，利用加权多尺度局部离群因子WMLOF计算每个对象的离群程度；四、通过比较WMLOF特征值和预设阈值来检测SHM数据中的异常值。本发明能较佳地提高数据质量。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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