[发明专利]基于时域/频域分析的装备用频规律挖掘方法和系统

权利要求书

1.一种基于时域/频域分析的装备用频规律挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集装备用频频率数据，对频率数据分布规律进行统计分析，区分频率固定、频率区间连续分布和频率离散分布的情况；

(2)对于频率固定情况，首先通过野值检测剔除异常值，然后分析频率的统计规律；

(3)对于频率区间连续情况，将频率的时间序列看作时域离散采集的信号样点，对其进行傅里叶变换，然后通过频谱形状分析频率数据的时序规律；

(4)对于频率离散分布情况，首先通过类别结构挖掘得到频率数据的类别数和分类规律，然后生成频率集并进行特征分析，最后进行关联规律分析；

所述步骤(1)中，对频率数据利用统计直方图进行分布规律分析，包括以下步骤：

(11)根据频率测量误差Δ，选取直方图累积步长为2Δ，对频率数据做统计直方图；

(12)根据统计直方图中累积峰特点，区分反映频率真实取值的真实积累峰与频率异常值形成的虚假积累峰，设置过滤虚假积累峰的过滤门限为

η＝αN_max·N₀/L

其中α为经验系数，N_max为直方图最高峰值，N₀为频率数据量，L为直方图累积步长；

(13)根据过滤门限η判断统计直方图的积累峰个数N_peak；

(14)若N_peak＝1，则判断频率类型为固定模式；若N_peak＞1，则判断

是否成立，其中和分别为最小和最大过门限积累峰的数值集合，β是一个经验值，通常在区间(0.5,1)内选取；若上式成立，则判断频率类型为区间连续变化；否则，判断频率类型为离散分布；

所述步骤(4)中，类别数估计的方法为：411)利用统计直方图得到类别数的粗估计；412)在粗估类别数周围计算聚类MSE代价函数；413)MSE代价函数减去其后半段的线性拟合结果的一次项部分，得到修正的MSE代价函数结果；414)对频率数据进行扰动分析，得到不一致/一致因子(DAI)结果；415)将两种结果分别归一化再相加组成联合代价函数；416)计算联合代价函数的最小值对应的类别数，即为频率离散分布的类别数估计结果。

2.根据权利要求1所述的基于时域/频域分析的装备用频规律挖掘方法，其特征在于，所述步骤(1)中，对于频率固定情况，取直方图主高峰对应数值范围的均值作为频率统计值，即对于频率区间连续情况，频率取值区间定义为其中对于频率离散分布情况，频率的各离散取值表示为其中为第k个过门限峰对应的数值集合。

3.根据权利要求1所述的基于时域/频域分析的装备用频规律挖掘方法，其特征在于，所述步骤(2)中，首先通过基于规格化残差的方法进行野值检测并剔除异常值，野值检测方法是：21)利用统计直方图得到类别中心估计；22)在类别中心附近寻找正常模式的初始集合；23)利用正常模式集合计算距其最近样本的规格化残差；24)根据规格化残差与预先定义的检测门限的相对大小区分正常值和异常值，然后更新正常模式集合与野值集合并重复上述过程，最终得到正常频点集合X；然后对正常模式集合X中的频点进行统计规律分析：计算频点均值，作为频率的精确估计结果；计算频点方差，作为频率散布大小和系统测频误差。

4.根据权利要求1所述的基于时域/频域分析的装备用频规律挖掘方法，其特征在于，所述步骤(3)中，频率时序规律分析方法是:如果频谱为随机形状则判断频率序列随机变化；如果频谱有明显谱峰，则判断频率序列确定变化，此时根据谱峰位置估计频率变化周期，若周期小于序列长度则判断频率序列为周期变化，否则认为无周期。

5.根据权利要求1所述的基于时域/频域分析的装备用频规律挖掘方法，其特征在于，所述步骤(4)中，根据估计的类别数，采取K-均值聚类方法对频率数据重新聚类。