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申请/专利权人：深圳安培龙科技股份有限公司

摘要：本申请涉及六维力传感器稳定性测试技术领域，具体涉及基于数据分析的六维力传感器稳定性测试方法，该方法包括：采集六维力传感器在各维度的输出数据；确定各维度各周期的数据异常度；筛选各维度出现异常波动的周期；筛选各维度由传感器不稳定所导致数据波动的周期，记为第二异常周期；基于所有维度下的第二异常周期数量、各维度第二异常周期之间的间隔时长，以及出现第二异常周期的维度数量，确定六维力传感器的稳定程度。本申请旨在提高六维力传感器的稳定性测试结果的准确度。

主权项：1.基于数据分析的六维力传感器稳定性测试方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集六维力传感器在各维度的输出数据；基于各维度各周期以及其相邻前一周期的预测数据分别与各维度各周期的输出数据之间的差异，以及各维度各周期的输出数据的波动情况，确定各维度各周期的数据异常度；基于各维度在所有周期下的数据异常度的正态分布情况，筛选各维度出现异常波动的周期，记为第一异常周期；基于各维度各第一异常周期以及其相邻后一周期的输出数据的差分值变化情况，以及各维度各第一异常周期的数据波动变化，结合预设判断阈值，筛选各维度由传感器不稳定所导致数据波动的周期，记为第二异常周期；基于所有维度下的第二异常周期数量、各维度第二异常周期之间的间隔时长，以及出现第二异常周期的维度数量，确定六维力传感器的稳定程度；所述各维度各周期的数据异常度的确定方法包括：获取各维度各周期的预测值；基于各维度各周期以及其相邻前一周期的预测值分别与各维度各周期的实际值之间的差异，以及各维度各周期的最值差异，确定各维度各周期的数据异常度；其中，所述实际值为输出数据；所述各维度各周期的数据异常度进一步确定的表达式为：；式中，为第i个维度下第n个周期的数据异常度；、分别为第i个维度下第n个周期、第n-1个周期的预测值；为第i个维度下第n个周期的实际值的平均值；为第i个维度下第n个周期的输出数据；和分别为第i个维度下第n个周期内所有输出数据的最大值和最小值；为第一预设常数；所述各维度由传感器不稳定所导致数据波动的周期的确定方法包括：基于各维度各第一异常周期以及其相邻后一周期的输出数据的差分值变化情况，以及各维度各第一异常周期的数据波动变化，确定各维度各第一异常周期的异常类型判别系数；基于异常类型判别系数以及预设判断阈值，筛选各维度由传感器不稳定所导致数据波动的周期；所述各维度各第一异常周期的异常类型判别系数进一步确定的表达式为：；式中，为第i个维度第m个第一异常周期的异常类型判别系数；为第i个维度第m个第一异常周期相邻的下一周期内输出数据的差分序列的均值；为第i个维度下第m个第一异常周期内输出数据的差分序列；为方差函数；为第i个维度第m个第一异常周期内输出数据组成的序列；为信息熵函数；为归一化函数；为第二预设常数。

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