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申请/专利权人：山东万洋石油科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种高速自发电剪切阀脉冲波形测试方法及系统，该方法采集高速自发电剪切阀的测试时序数据；获取测试时序数据中的每个数据点的异常程度，根据每个数据点的异常程度获取测试时序数据中的至少两个标记数据点；获取标记数据点的噪声概率；获取测试时序数据中的每个数据点的自适应平滑窗口大小，根据测试时序数据中的每个数据点的自适应平滑窗口大小和每个标记数据点的噪声概率，对测试时序数据进行平滑处理，得到平滑后的测试时序数据，对平滑后的测试时序数据进行波形检测，完成高速自发电剪切阀的动态特性监测，排除了无意义的异常数据点的干扰，提高了阀门性能测试结果的准确性。

主权项：1.一种高速自发电剪切阀脉冲波形测试方法，其特征在于，所述一种高速自发电剪切阀脉冲波形测试方法包括：采集高速自发电剪切阀的测试时序数据；根据所述测试时序数据的周期性构建所述测试时序数据的滑动窗口，根据所述滑动窗口获取所述测试时序数据中的每个数据点的异常程度，根据所述每个数据点的异常程度获取所述测试时序数据中的至少两个标记数据点；针对任一标记数据点，在所述测试时序数据中获取所述标记数据点的容差范围区间，将所述容差范围区间以预设的可变步长在所述测试时序数据中进行遍历，得到所述标记数据点的最优步长，根据所述标记数据点的最优步长获取所述标记数据点的至少一个最邻近异常关联数据段，根据所述标记数据点的所有最邻近异常关联数据段和所有标记数据点的最优步长，获取所述标记数据点的噪声概率；根据所述每个数据点的异常程度，获取所述测试时序数据中的每个数据点的自适应平滑窗口大小，根据所述测试时序数据中的每个数据点的自适应平滑窗口大小和每个所述标记数据点的噪声概率，对所述测试时序数据进行平滑处理，得到平滑后的测试时序数据，对所述平滑后的测试时序数据进行波形检测，完成所述高速自发电剪切阀的动态特性监测；所述将所述容差范围区间以预设的可变步长在所述测试时序数据中进行遍历，得到所述标记数据点的最优步长，包括：针对可变步长中的任一步长，将所述容差范围区间以所述步长在所述测试时序数据中进行遍历，得到至少两个容差范围区间，对包含其他标记数据点的容差范围区间进行标记，得到标记的容差范围区间；统计所述步长下的容差范围区间的第一数量和所述标记的容差范围区间的第二数量，获取所述第一数量和所述第二数量之间的比值，将所述第一数量的相反数代入以自然常数为底数的指数函数中，得到对应的函数值，获取常数1与所述函数值之间的差值，将所述差值与所述比值之间的乘积作为所述步长的步长优选程度；根据所述可变步长中的每个步长的步长优选程度，将步长优选程度最大所对应的步长作为所述标记数据点的最优步长；所述根据所述标记数据点的最优步长获取所述标记数据点的至少一个最邻近异常关联数据段，包括：在所述标记数据点的最优步长下所对应的所有容差范围区间中，获取与所述标记数据点所属的容差范围区间相邻且包含其他标记数据点的容差范围区间作为最邻近容差范围区间；针对任一最邻近容差范围区间，若所述最邻近容差范围区间内只存在一个其他标记数据点，则以所述其他标记数据点为中心得到预设长度的关联数据段作为最邻近异常关联数据段；若所述最邻近容差范围区间内存在不止一个其他标记数据点，则获取与所述最邻近容差范围区间的中心数据点最近的其他标记数据点作为目标标记数据点，以所述目标标记数据点为中心得到预设长度的关联数据段作为最邻近异常关联数据段；所述根据所述标记数据点的所有最邻近异常关联数据段和所有标记数据点的最优步长，获取所述标记数据点的噪声概率，包括：以所述标记数据点为中心得到预设长度的关联数据段，利用DTW算法获取所述标记数据点所属的关联数据段分别与每个所述最邻近异常关联数据段之间的数据相似度，得到数据相似度均值，获取常数1与所述数据相似度均值之间的第一差值；对所有标记数据点的最优步长进行聚类，得到聚类中心，获取与所述聚类中心距离最近的最优步长作为基础步长，获取所述标记数据点的最优步长与所述基础步长之间的步长差值绝对值；将所述步长差值绝对值的相反数代入以自然常数为底数的指数函数中，得到对应的第一指数函数结果，获取常数1与所述第一指数函数结果之间的第二差值，将所述第一差值和所述第二差值之间的乘积作为所述标记数据点的噪声概率。

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