[发明专利]一种工业数据趋势识别方法和系统

摘要

本发明公开了一种工业数据趋势识别方法，包括：获取工业数据；对获取的工业数据进行预处理，获取原始数组，并提取出其中的特征值，生成若干组特征组数组；对原始数组、特征值数组进行多项式曲线拟合，获取与各个数组对应的斜率值；根据设定的分析规则，结合各个数组对应的斜率值计算得到本时间段范围内的工业数据的趋势类型。本发明通过提取特征值，结合特征值数组、原始数组的变化规律，联合分析得出这一组工业数据的变化趋势，由于引入了特征值的变化趋势，分析结果准确性高，计算量少；分析得到的工业数据的变化趋势能够有效利用到生产经营过程中去。另外，新产生的数据可以直接引入趋势识别过程，使趋势识别过程具有了实时性。

主权项

1.一种工业数据趋势识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：S1：根据提供的开始时间和结束时间，获取这一时间段范围内的工业数据，所述工业数据包括各自对应的时间戳；S2：对获取的工业数据进行预处理，获取原始数组，并提取出其中的特征值，生成若干组特征组数组，所述特征值数组至少包括极大值数组、极小值数组、极大值、极小值；所述极大值数组包括本时间段范围内工业数据中的局部波峰数值，所述极小值数组包括本时间段范围内工业数据中的局部波谷数值，所述极大值为本时间段范围内工业数据中的最大数值，所述极小值为本时间段范围内工业数据中的最小数值；S3：对原始数组、特征值数组进行多项式曲线拟合，获取与各个数组对应的斜率值；S4：根据设定的分析规则，结合各个数组对应的斜率值计算得到本时间段范围内的工业数据的趋势类型。