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申请/专利权人：国华(通辽)风电有限公司

摘要：本发明涉及光谱数据处理领域，具体涉及一种基于光学分析的智慧物联风机油品质量智能化检测方法。该方法包括：计算目标油品质量光谱数据与其他光谱数据在每一个IMF分量的相似度，并基于此得到相似因子；以该相似因子为权重，结合目标油品质量光谱数据与其他光谱数据中对应窗口之间的复杂因子差异，得到目标油品质量光谱数据对应的初步异常因子；基于该初步异常因子以及目标油品质量光谱数据与其他光谱数据的信号差值，计算最终异常因子；根据该相似因子和最终异常因子，计算小波阈值调整系数及自适应小波阈值；根据该自适应小波阈值进行去噪，得到去噪后的光谱数据；将去噪后的光谱数据与标准质量下的光谱数据进行匹配，得到检测结果。

主权项：1.基于光学分析的智慧物联风机油品质量智能化检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过红外光谱传感器，连续多次针对风机油品进行光谱数据采集，得到多个油品质量光谱数据；使用EMD分解算法分别对每一次采集的油品质量光谱数据进行分解，得到多个对应的IMF分量；基于每一个IMF分量对应的周期大小，确定每一个所述油品质量光谱数据中原信号以及分量信号的等分窗口；计算所述油品质量光谱数据中原信号在每一个窗口内的复杂因子；基于所述复杂因子计算目标油品质量光谱数据与其他油品质量光谱数据在每一个IMF分量的相似度，并基于所述相似度得到对应的相似因子；以所述相似因子作为权重，结合目标油品质量光谱数据中每一个窗口与其他油品质量光谱数据中的对应窗口之间的复杂因子差异，得到目标油品质量光谱数据中每一个窗口对应的初步异常因子；基于所述初步异常因子以及目标油品质量光谱数据与其他油品质量光谱数据中的原信号在同光谱波段下的差值，计算目标油品质量光谱数据中每一窗口对应的最终异常因子；根据目标油品质量光谱数据中每一个IMF分量对应的相似因子以及每一个窗口对应的最终异常因子，计算目标油品质量光谱数据中每一个IMF分量在每一个窗口内的小波阈值调整系数；基于所述小波阈值调整系数确定目标油品质量光谱数据中每一个IMF分量在每一个窗口内的自适应小波阈值，并根据所述自适应小波阈值对目标油品质量光谱数据中每一个IMF分量的每一个窗口进行小波阈值去噪，得到去噪后的油品质量光谱数据；将所述去噪后的油品质量光谱数据与标准质量下的风机油品光谱数据进行匹配，得到风机油品质量检测结果；所述计算所述油品质量光谱数据中原信号在每一个窗口内的复杂因子，包括：获取每一个窗口内信号的标准差，并对所述标准差进行归一化，得到所述油品质量光谱数据中原信号在每一个窗口内的复杂因子；所述基于所述复杂因子计算目标油品质量光谱数据与其他油品质量光谱数据在每一个IMF分量的相似度，并基于所述相似度得到对应的相似因子，包括：计算目标油品质量光谱数据与其他油品质量光谱数据在对应的IMF分量中，每一组对应数据点之间的DTW距离；根据所述DTW距离以及所述数据点所属窗口的复杂因子，得到第一参数；计算每一个所述IMF分量中所包含的多组数据点所对应的第一参数之和，并取倒数，得到目标油品质量光谱数据与其他油品质量光谱数据在每一个IMF分量的相似度；计算目标油品质量光谱数据与其他油品质量光谱数据在对应IMF分量的相似度的均值，得到目标油品质量光谱数据中每一个IMF分量对应的相似因子；所述以所述相似因子作为权重，结合目标油品质量光谱数据中每一个窗口与其他油品质量光谱数据中的对应窗口之间的复杂因子差异，得到目标油品质量光谱数据中每一个窗口对应的初步异常因子，包括：获取每一个窗口在每一个IMF分量下对应的复杂因子，并按照分量顺序获取每一个窗口对应的复杂因子序列；根据目标油品质量光谱数据中的目标窗口对应的复杂因子序列，以及其他油品质量光谱数据中与所述目标窗口对应的参考窗口所对应的复杂因子序列，得到目标油品质量光谱数据与其他油品质量光谱数据的每一个窗口在每一个IMF分量下的复杂因子差异；基于目标窗口在目标IMF分量下相对于目标参考窗口的复杂因子差异，以及所述目标油品质量光谱数据和所述目标参考窗口所属油品质量光谱数据在所述目标IMF分量对应的相似因子，得到第二参数；计算所有IMF分量所对应的第二参数之和，得到第三参数；计算所有其他油品质量光谱数据所对应的第三参数之和，并求平均值，得到所述目标窗口所对应的初步异常因子。

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