[发明专利]工业装备数据清洗方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种工业装备数据清洗方法，其特征在于，所述方法包括：

获取工业装备的状态数据，并将所述状态数据格式化，获得格式化状态数据；

对所述格式化状态数据进行数据清洗，获得清洗数据；

在所述清洗数据符合预设数据质量标准时，将所述清洗数据保存至预设数据库。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述格式化状态数据进行数据清洗，获得清洗数据，包括：

对所述格式化状态数据进行异常值检测，根据检测结果确定所述格式化状态数据的异常值集合；

根据最大期望算法和所述异常值集合对所述格式化状态数据中的异常值填充，获得待降噪数据；

根据卡尔曼滤波法对所述待降噪数据降噪，获得清洗数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述清洗数据符合预设数据质量标准时，将所述清洗数据保存至预设数据库的步骤之后，所述方法还包括：

根据归一化算法对所述清洗数据进行归一化处理，获得归一化特征数据；

根据方差筛选法从所述归一化特征数据中选取目标特征数据；

按照预设规则将所述目标特征数据组合成特征矩阵，并根据主成分分析法对所述特征矩阵进行降维处理，获得降维数据。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述状态数据格式化，获得格式化状态数据，包括：

根据预设格式对所述状态数据进行格式处理，获得格式统一状态数据；

将所述格式统一状态数据中的预设字符去除，获得格式化状态数据。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述格式化状态数据进行异常值检测，根据检测结果确定所述格式化状态数据的异常值集合，包括：

根据预设参数确定所述格式化状态数据中各数据对象对应的邻域点个数、邻域平均距离及点密度；

根据所述各数据对象对应的邻域点个数、邻域平均距离及点密度确定所述格式化状态数据的第一离群点集合；

根据离群点检测算法确定所述格式化状态数据的第二离群点集合；

根据所述第一离群点集合和所述第二离群点集合确定所述格式化状态数据的异常值集合。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据最大期望算法和所述异常值集合对所述格式化状态数据中的异常值填充，获得待降噪数据，包括：

根据朴素贝叶斯算法对所述格式化状态数据进行分类，根据分类结果将所述格式化状态数据划分为若干个数据集；

根据最大期望算法和所述若干个数据集确定期望最大化值；

根据所述期望最大化值和所述异常值集合对所述格式化状态数据中的异常值进行填充，获得待降噪数据。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据方差筛选法从所述归一化特征数据中选取目标特征数据，包括：

根据所述归一化特征数据确定特征数据均值；

根据所述特征数据均值和所述归一化特征数据确定各特征数据对象对应的方差；

根据预设方差阈值和所述各特征数据对象对应的方差从所述归一化特征数据中选取目标特征数据。

8.一种工业装备数据清洗装置，其特征在于，所述装置包括：

格式化模块，用于获取工业装备的状态数据，并将所述状态数据格式化，获得格式化状态数据；

数据清洗模块，用于对所述格式化状态数据进行数据清洗，获得清洗数据；

数据质量检测模块，用于在所述清洗数据符合预设数据质量标准时，将所述清洗数据保存至预设数据库。

9.一种工业装备数据清洗设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的工业装备数据清洗程序，所述工业装备数据清洗程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的工业装备数据清洗方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有工业装备数据清洗程序，所述工业装备数据清洗程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的工业装备数据清洗方法的步骤。