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申请/专利权人：苏州众志新环冷却设备有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于大数据分析的散热风机叶片寿命评估方法，包括：获取待检测风机叶片的风机数据序列与待检测风机叶片周围的风机叶片的温度数据序列；得到每一风机数据为异常数据的初始可能性与每一风机数据的瞬时温度变化率，进而得到每一风机数据为异常数据的第二可能性；根据待检测风机叶片周围的风机叶片的温度数据序列内的温度数据，得到每一风机数据的温度变化可信性；从而得到每一风机数据为异常数据的最终可能性，得到待检测风机叶片的寿命。本发明旨在解决根据转速数据获取风机叶片老化时的数据时，将正常风机叶片的数据视为风机叶片老化时的数据的问题。

主权项：1.基于大数据分析的散热风机叶片寿命评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测风机叶片的风机数据序列，获取待检测风机叶片周围的风机叶片的温度数据序列；所述风机数据序列内的风机数据包括转速数据、温度数据与振动频率数据，所述风机数据序列内的一个风机数据与所述温度数据序列内的一个温度数据均对应一个采集时间；根据风机数据序列内每一风机数据的振动频率数据的变化与转速数据的变化，得到每一风机数据为异常数据的初始可能性；根据每一风机数据内的转速数据，得到每一风机数据的对应数据；根据相邻风机数据内的温度数据，得到每一风机数据的瞬时温度变化率；根据每一风机数据与对应数据的瞬时温度变化率的差异，以及每一风机数据为异常数据的初始可能性，得到每一风机数据为异常数据的第二可能性；根据待检测风机叶片周围的风机叶片的温度数据序列内的相邻温度数据，得到每一风机叶片的每一温度数据的瞬时温度变化率；根据每一风机叶片的每一温度数据的瞬时温度变化率与每一风机数据的瞬时温度变化率，得到每一风机数据的温度变化可信性；结合每一风机数据为异常数据的第二可能性，得到每一风机数据为异常数据的最终可能性，进而得到老化时间，最终得到待检测风机叶片的寿命；所述根据风机数据序列内每一风机数据的振动频率数据的变化与转速数据的变化，得到每一风机数据为异常数据的初始可能性，包括的具体方法为： 式中，表示第个风机数据为异常数据的初始可能性，表示第个风机数据内的振动频率数据，表示第个风机数据内的振动频率数据，表示第个风机数据内的转速数据，表示第个风机数据内的转速数据，表示风机数据序列内所含风机数据的个数，表示绝对值函数，为防止分母为0的超参数，表示sigmoid函数；所述根据每一风机数据内的转速数据，得到每一风机数据的对应数据，包括的具体方法为：将转速数据与第个风机数据内转速数据相同的风机数据，记为第个风机数据的对应数据；所述根据相邻风机数据内的温度数据，得到每一风机数据的瞬时温度变化率，包括的具体方法为：将第个风机数据内的温度数据减去第个风机数据内的温度数据的差值绝对值，记为第个风机数据的瞬时温度变化率；所述根据每一风机数据与对应数据的瞬时温度变化率的差异，以及每一风机数据为异常数据的初始可能性，得到每一风机数据为异常数据的第二可能性，包括的具体方法为： 式中，表示第个风机数据为异常数据的第二可能性，表示第个风机数据为异常数据的初始可能性，表示第个风机数据的瞬时温度变化率，表示第个风机数据的所有对应数据的瞬时温度变化率的均值，为以自然常数为底的指数函数；所述根据待检测风机叶片周围的风机叶片的温度数据序列内的相邻温度数据，得到每一风机叶片的每一温度数据的瞬时温度变化率，包括的具体方法为：将待检测风机叶片周围的第个风机叶片的温度数据序列内的第个温度数据减去第个温度数据的差值绝对值，记为第个风机叶片的第个温度数据的瞬时温度变化率；所述根据每一风机叶片的每一温度数据的瞬时温度变化率与每一风机数据的瞬时温度变化率，得到每一风机数据的温度变化可信性，包括的具体方法为： 式中，表示第个风机数据的温度变化可信性，表示第个风机数据的瞬时温度变化率，表示第个风机叶片的第个温度数据的瞬时温度变化率，表示待检测风机叶片的周围风机叶片的个数，为以自然常数为底的指数函数；所述结合每一风机数据为异常数据的第二可能性，得到每一风机数据为异常数据的最终可能性，进而得到老化时间，包括的具体方法为： 式中，表示第个风机数据为异常数据的最终可能性，表示第个风机数据为异常数据的第二可能性，表示第个风机数据的温度变化可信性，表示sigmoid函数；预设可能性阈值，将最终可能性大于可能性阈值的风机数据对应的采集时间，记为老化时间。

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