[发明专利]时序工业控制协议数据的清洗方法和装置

权利要求书

1.一种时序工业控制协议数据的清洗方法，其特征在于，包括：

获得待清洗时序数据、历史时序数据和最大速度约束；其中，所述历史时序数据和所述待清洗时序数据的数据来源相同；

根据所述待清洗时序数据中前N个清洗窗口的数据点、所述最大速度约束和所述历史时序数据，确定当前速度约束；其中，N为预设的正整数；

从所述待清洗时序数据的第N+1个清洗窗口开始，根据每一数据点的速度和所述当前速度约束逐一识别所述待清洗时序数据中每一数据点是否为异常数据点，并清洗识别出的所述异常数据点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待清洗时序数据中前N个清洗窗口的数据点、所述最大速度约束和所述历史时序数据，确定当前速度约束，包括：

计算所述历史时序数据中每一数据点的速度；

统计所述历史时序数据中各个数据点的速度的平均值和标准差，并根据预设的目标置信度对应的置信区间宽度，以及所述均值和所述标准差，确定初始速度约束；

根据所述待清洗时序数据中前N个清洗窗口的数据点以及所述最大速度约束调整所述初始速度约束，获得当前速度约束。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当识别出的所述异常数据点为孤立异常点时，所述清洗识别出的所述异常数据点包括：

确定从所述孤立异常点的时间戳开始的第一清洗窗口；

根据时间戳位于所述第一清洗窗口内的其他数据点，计算得到所述孤立异常点的有限候选集；其中，所述其他数据点指代不同于所述孤立异常点的数据点；

用所述孤立异常点的有限候选集的中位数，替换所述孤立异常点，以完成对所述孤立异常点的清洗。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当识别出的所述异常数据点属于连续异常点时，所述清洗识别出的所述异常数据点包括：

确定由连续异常点组成的异常序列；其中，所述异常序列指代完全由连续异常点组成，并且序列的前一个数据点和后一个数据点均不为异常数据点的序列；

计算所述异常序列的第一参考点到第二参考点的变化速度；其中，所述以参考点为所述异常序列的前一个数据点，所述第二参考点为所述异常序列的后一个数据点；

利用所述第一参考点到所述第二参考点的变化速度对所述异常序列内每一个连续异常点进行线性清洗。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

每识别一个所述数据点后，若该数据点的速度或者该数据点之前的多个数据点的加速度满足预设的更新条件，根据该数据点的速度和该数据点之前的多个数据点的加速度更新所述当前速度约束。

6.一种时序工业控制协议数据的清洗装置，其特征在于，包括：

获得单元，用于获得待清洗时序数据、历史时序数据和最大速度约束；其中，所述历史时序数据和所述待清洗时序数据的数据来源相同；

确定单元，用于根据所述待清洗时序数据中前N个清洗窗口的数据点、所述最大速度约束和历史时序数据，确定当前速度约束；其中，N为预设的正整数，所述历史时序数据和所述待清洗时序数据的数据来源相同；

清洗单元，用于从所述待清洗时序数据的第N+1个清洗窗口开始，根据每一数据点的速度和所述当前速度约束逐一识别所述待清洗时序数据中每一数据点是否为异常数据点，并清洗识别出的所述异常数据点。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定单元根据所述待清洗时序数据中前N个清洗窗口的数据点、所述最大速度约束和所述历史时序数据，确定当前速度约束时，具体用于：

计算所述历史时序数据中每一数据点的速度；

统计所述历史时序数据中各个数据点的速度的平均值和标准差，并根据预设的目标置信度对应的置信区间宽度，以及所述均值和所述标准差，确定初始速度约束；

根据所述待清洗时序数据中前N个清洗窗口的数据点以及所述最大速度约束调整所述初始速度约束，获得当前速度约束。